本文围绕阿里巴巴在3月27日凌晨开源的端到端全模态大模型通义千问Qwen2.5 – Omni – 7B展开，介绍了该模型的特点、性能、技术架构、应用优势以及阿里通义团队此前的大模型开发成果。
在3月27日凌晨这个特殊的时刻，阿里巴巴做出了一个具有重大意义的举动——发布并开源了首个端到端全模态大模型通义千问Qwen2.5 – Omni – 7B。这一模型拥有强大的功能，它可以同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入内容，并且能够实时生成文本，还能通过自然语音合成进行输出。
据相关介绍，在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5 – Omni表现卓越，刷新了业界纪录。在全维度的测评数据上，它远超Google的Gemini – 1.5 – Pro等同类模型。更为厉害的是，Qwen2.5 – Omni能够以接近人类的多感官方式“立体”地认知世界，并且可以与外界进行实时交互。它还具备通过音视频识别情绪的能力，在面对复杂任务时，能够做出更智能、更自然的反馈与决策。
对于开发者和企业来说，这无疑是一个好消息。现在，他们可以免费下载Qwen2.5 – Omni并进行商用。而且，像手机等终端智能硬件也能够轻松部署和运行该模型。
深入了解Qwen2.5 – Omni的技术架构，我们会发现它采用了通义团队全新首创的Thinker – Talker双核架构、Position Embedding （位置嵌入）融合音视频技术、位置编码算法TMRoPE（Time – aligned Multimodal RoPE）。其中，双核架构Thinker – Talker就如同赋予了Qwen2.5 – Omni人类的“大脑”和“发声器”，形成了端到端的统一模型架构，实现了实时语义理解与语音生成的高效协同。
具体来看，Qwen2.5 – Omni支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式。它可以同时感知所有模态的输入内容，并且以流式处理方式实时生成文本与自然语音响应，为用户带来高效便捷的使用体验。
在一系列同等规模的单模态模型权威基准测试中，Qwen2.5 – Omni的表现同样出色。在语音理解、图片理解、视频理解、语音生成等领域的测评分数，均领先于专门的Audio或VL模型。值得一提的是，其语音生成测评分数（4.51）达到了与人类持平的能力。
相较于那些动辄数千亿参数的闭源大模型，Qwen2.5 – Omni以7B的小尺寸展现出了巨大的优势，让全模态大模型在产业上的广泛应用成为了可能。即使是在手机这样的小型设备上，也能轻松部署和应用Qwen2.5 – Omni模型。目前，Qwen2.5 – Omni已在魔搭社区和Hugging Face同步开源，用户也可以在Qwen Chat上直接体验该模型的魅力。
资料显示，从2023年起，阿里通义团队就展现出了强大的研发实力，陆续开发了覆盖0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B、110B等参数的200多款“全尺寸”大模型。这些模型囊括了文本生成模型、视觉理解/生成模型、语音理解/生成模型、文生图及视频模型等“全模态”，真正实现了让普通用户和企业都用得上、用得起AI大模型。截至目前，海内外AI开源社区中千问Qwen的衍生模型数量已经突破10万。
阿里巴巴开源的通义千问Qwen2.5 – Omni – 7B全模态大模型，该模型在性能上表现优异，超越同类模型，采用了创新的技术架构，具备多模态处理能力，小尺寸优势使其易于在产业广泛应用。同时，还提及了阿里通义团队此前丰富的大模型研发成果，凸显了其在AI领域的强大实力。
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