阿里开源首个端到端全模态大模型 Qwen2.5-Omni-7B整合包

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🚀 重磅！阿里开源首个端到端全模态大模型 Qwen2.5-Omni-7B

深夜重磅消息！阿里巴巴发布并开源了其首个端到端全模态大模型——通义千问Qwen2.5-Omni-7B。 🎉

这个模型最厉害的地方在于，它仅用一个一体化的模型，就能同时处理文本、音频、图像和视频等多种模态的信息，并且能够实时生成文本和自然语音。

可以毫不夸张地说，Qwen2.5-Omni-7B 是 7B 模型中的全能冠军！🏆

在图像、音频、音视频等多种模态下，Qwen2.5-Omni 的表现都优于同等规模的单模态模型以及一些闭源模型，比如 Qwen2.5-VL-7B、Qwen2-Audio 和 Gemini-1.5-pro。在多模态任务 OmniBench 上，Qwen2.5-Omni 更是达到了 SOTA (State-of-the-art) 的表现。🥇

此外，在单模态任务中，Qwen2.5-Omni 在多个领域都表现出色，包括语音识别（Common Voice）、翻译（CoVoST2）、音频理解（MMAU）、图像推理（MMMU、MMStar）、视频理解（MVBench）以及语音生成（Seed-tts-eval 和主观自然听感）。👍

💡 核心能力与定位

Qwen2.5-Omni 的核心能力可以概括为以下几点：

• 全模态处理 (Omni-modal): 作为 Qwen 系列的首个全模态模型，它能同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入模态。 🖼️ 🗣️ 🎬 📝
• 端到端 (End-to-end): 它是一个端到端模型，能够无缝整合不同模态的信息，并直接生成输出，无需依赖多个独立的模块。 🔗
• 实时流式响应 (Real-time Streaming Response): 模型能够以流式方式实时生成文本和自然流畅的语音合成输出，非常适合需要即时反馈的交互式应用场景，例如语音聊天和视频通话。 💬

✨ 主要特点

Qwen2.5-Omni 具有以下几个显著的特点：

• 全能创新架构： 采用了一种全新的 Thinker-Talker 架构。这种端到端的多模态模型旨在支持文本/图像/音频/视频的跨模态理解，同时以流式方式生成文本和自然语音响应。为了实现视频与音频输入的精准同步，还提出了一种新的位置编码技术，称为 TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE），通过时间轴对齐来实现。 🧠
• 实时音视频交互： 架构旨在支持完全实时交互，支持分块输入和即时输出。 ⏱️
• 自然流畅的语音生成： 在语音生成的自然性和稳定性方面，超越了许多现有的流式和非流式方案。 🗣️
• 全模态性能优势： 在同等规模的单模态模型进行基准测试时，表现出卓越的性能。Qwen2.5-Omni 在音频能力上优于类似大小的 Qwen2-Audio，并与 Qwen2.5-VL-7B 保持同等水平。 💪
• 卓越的端到端语音指令跟随能力： Qwen2.5-Omni 在端到端语音指令跟随方面表现出与文本输入处理相媲美的效果，在 MMLU 通用知识理解和 GSM8K 数学推理等基准测试中表现优异。 👂