本文首次系统研究大模型通用特征编码问题，旨在降低分布式部署中的传输与存储开销。针对不同模型提取特征分布差异显著（如DINOv2特征高度集中、SD3特征分散均匀）导致压缩效率低、跨模型泛化难的问题，提出一种从峰值分布到平衡分布的变换方法，实现通用且高效的特征压缩与传输。