AI-NEWS · 2025年 3月 28日

阿里云发布全模态模型

Qwen2.5-Omni AI 技术分析报告

核心架构创新

  1. Thinker-Talker 双模系统
    • 采用分离式设计:Thinker(思考模块)与 Talker(表达模块)协同工作
    • 关键技术:TMRoPE(Time-aligned Multimodal RoPE)时间对齐多模态旋转位置编码

多模态能力

  • 支持模态
    • 音频处理:Qwen2-Audio
    • 视觉语言:Qwen2.5-VL-7B
  • 基准测试表现:
    • 文本理解:MMLU
    • 数学推理:GSM8K
    • 多模态评估:MMMU、MMStar、MVBench

性能对比

模型 基准测试覆盖
Qwen2.5-Omni OmniBench
Gemini-1.5-pro SOTA
Qwen2.5-VL-7B Common Voice
Qwen2-Audio CoVoST2

开源生态

  • 官方渠道:
    • Hugging Face 模型库
    • GitHub 代码仓库
  • 部署版本:
    • Qwen2.5-Omni-7B
    • 配套聊天系统:Qwen Chat

技术亮点

  1. 时间对齐的多模态token处理机制
  2. Transformer架构的跨模态扩展
  3. 音频合成评估:Seed-tts-eval标准

注:原始材料存在信息碎片化特征,本报告已对技术术语和测试指标进行系统化重组,重点突出架构创新点与多模态能力矩阵。

火龙果频道