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Ming Lite 万能模型对标 GPT-4o 的多模态能力

news 2025/10/31 9:17:22

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- 轻量级身段的万能选手
- 感知与生成的双重突破
- 硬核数据亮眼性能
- 即刻上手体验

inclusionAI 团队近日发布的 Ming Lite 万能模型，是一款仅需 2.8 亿激活参数的轻量级多模态模型，却实现了前所未有的全模态感知与生成能力，首次在开放领域向 GPT-4o 的多模态支持范围发起挑战，无疑是 AI 社区的一枚重磅炸弹。

轻量级身段的万能选手

我们常常认为，要实现图像、文本、音频、视频的全能感知，并进一步触及多模态生成，模型参数量必然是海量的。然而，Ming Lite 万能模型通过其巧妙的混合专家（MoE）架构，并为不同模态设计了专门的路由机制，在仅有 2.8 亿激活参数的情况下，展现了令人惊叹的效率与广度。

这种设计不仅解决了多模态任务间的潜在冲突，更让一个模型能够高效地处理并融合各种输入，避免了为不同任务分别微调或重新设计结构的繁琐，这是一种对大模型路径的反直觉探索。它不仅能理解，还能像一个多才多艺的艺术家，生成图像和自然语音，将多模态交互带入一个新境界。

感知与生成的双重突破

Ming Lite 万能模型并非仅仅停留在理解层面，它将生成能力提升到与感知同等重要的地位。通过集成先进的音频解码器和 Ming Lite 统一模型（Ming-Lite-Uni），它能够进行自然流畅的语音生成和高质量图像生成。这意味着除了常规的多模态问答、视频理解、多轮对话外，它还能胜任文本转语音、上下文感知的聊天，甚至进行多样化的图像编辑。这种从输入理解到输出创造的无缝切换，在用户体验和应用潜力上都带来了巨大飞跃。

硬核数据亮眼性能

Ming Lite 万能模型在多项基准测试中展现出强劲实力。在图像感知任务上，它以 2.8 亿激活参数，实现了与 Qwen2.5-VL-7B 相媲美的性能。语音问答方面，其表现超越了 Qwen2.5-Omni 和 Kimi-Audio，特别是在端到端语音理解和指令遵循上优势明显。在图像生成领域，Ming Lite 万能模型支持原生分辨率的图像生成、编辑及风格迁移，GenEval 评分高达 0.64，超越了主流模型 SDXL，FID 指标更是达到了 4.85，刷新了现有方法的最新记录。在信息检索基准中，它在未见问题和未见实体上的优异表现，也彰显了其强大的泛化能力。这些数据共同描绘出一个事实：轻量化并不意味着妥协，通过精巧的架构，同样能实现顶尖的多模态能力。