开源模型应用落地-Qwen2.5-Omni-7B模型-部署 “光速” 指南

一、前言

    2025年3月，阿里巴巴通义千问团队开源的全模态大模型Qwen2.5-Omni-7B，犹如一记惊雷划破AI领域的长空。这个仅70亿参数的"小巧巨人"，以端到端的架构实现了对文本、图像、音频、视频的全模态感知，更通过创新的Thinker-Talker双核架构，将人类"接收-思考-表达"的认知过程复刻至数字世界。实测显示，其语音生成自然度已达4.51分（满分4.5）的类人水平，视频理解准确率超越GPT-4o-mini，在OmniBench多模态评测中更以56.13%的得分刷新行业记录。

    当我们能与AI实时进行音视频通话，像朋友般讨论厨房食材的创意料理，或通过摄像头获得即时的英语发音指导，这不仅是技术的跃进，更是人机交互范式的革命性重构。作为首个支持Apache 2.0协议开源的全模态模型，Qwen2.5-Omni-7B正在为开发者打开一扇通往普惠AI时代的任意门。

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二、术语

2.1. vLLM

    vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理a