全能型 AI 模型新标杆 Qwen2.5-Omni

阿里云通义千问团队最近又给我们带来惊喜，发布了他们的旗舰级端到端多模态模型 Qwen2.5-Omni。

这不仅仅是个模型，它更像一位全能选手，能看、能听、能说、能写，甚至还能实时互动，真正将 AI 的感知与表达融为一体。它预示着 AI 交互体验将迎来一次质的飞跃。

亮点速览

• 多模态统一理解：可处理文本、图像、音频、视频等复杂输入。

• 自然语言与语音输出：文本生成 + 自然语音合成，流式输出。

• 端到端训练与推理：减少中间环节割裂，提升一致性与稳定性。

• 时间同步更优：引入 TMRoPE（时间相关位置编码）用于视频时间轴对齐。

这款由阿里云通义千问团队开发的 Qwen2.5-Omni，最引人注目的能力在于，能够无缝处理文本、图像、音频、视频等多种复杂输入，并且通过文本生成和自然语音合成，实现 实时流式响应 。

这意味着，你和 AI 的交流将变得像和真人对话一样自然流畅，AI 不再需要等待全部输入才能做出回应。

独特架构

Thinker–Talker 是 Qwen2.5-Omni 的核心设计思路：

• Thinker（大脑）：统一理解多模态输入（文本/图像/音频/视频），产生高级语义表示与文本输出。

• Talker（嘴巴）：实时接收 Thinker 的中间输出，连续地将其转化为自然语音，实现边想边说。

Qwen2.5-Omni 采用了一个名为Thinker-Talker的创新架构。

你可以把 Thinker 想象成模型的大脑，它负责理解并处理各种模态的输入，无论是文字、图像还是声音视频，最终生成高级别的语义表示和对应的文本。而 Talker 就像是模型的嘴巴，它能够实时接收 Thinker 的输出，并将其流畅地转化为自然的语音。

这种端到端的协同工作，让整个模型成为一个高度整合的整体，实现了训练和推理的无缝衔接。此外，它还引入了 TMRoPE 这种新型位置编码，用于视频输入的时间同步，确保音视频的准确对齐。

性能强悍

在多模态整合任务（如 OmniBench）上，Qwen2.5-Omni 取得了SOTA 级表现。面向单模态能力，它在语音识别、翻译、音频理解、图像推理、视频理解等多项任务上同样表现出色。

与同等规模的单模态模型（如 Qwen2.5-VL-7B、Qwen2-Audio）横向比较：

• 音频/语音理解：对比音频专长模型，更强或至少不弱；

• 图像理解：达到相当水平；

• 指令遵循：语音指令与文本指令一致可靠，做到言出即行。

Qwen2.5-Omni 的性能表现让人印象深刻。在多模态整合任务比如 OmniBench 上，它取得了领先的 SOTA 表现。即便在单一模态任务中，它也在语音识别、翻译、音频理解、图像推理和视频理解等多个领域展现出卓越能力。与同等规模的单模态模型如 Qwen2.5-VL-7B 和 Qwen2-Audio 相比，Qwen2.5-Omni 在音频能力上甚至超越了后者，并且图像理解能力也达到了同等水平。它对语音指令的遵循能力也与文本输入相当，真正做到了言出即行。