3月27日凌晨，阿里阿里巴巴发布并开源首个端到端全模态大模型通义千问Qwen2.5-Omni-7B，开源可同时处理文本、全模%E3%80%90WhatsApp%20+86%2015855158769%E3%80%91how%20to%20clean%20washing%20machine%20door%20boot%20seal图像、模型音频和视频等多种输入，阿里并实时生成文本与自然语音合成输出。开源在权威的全模多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5-Omni刷新业界纪录，模型全维度远超Google的阿里Gemini-1.5-Pro等同类模型。Qwen2.5-Omni以接近人类的开源多感官方式「立体」认知世界并与之实时交互，还能通过音视频识别情绪，全模在复杂任务中进行更智能、模型更自然的阿里反馈与决策。现在，开源开发者和企业可免费下载商用Qwen2.5-Omni，全模%E3%80%90WhatsApp%20+86%2015855158769%E3%80%91how%20to%20clean%20washing%20machine%20door%20boot%20seal手机等终端智能硬件也可轻松部署运行。

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图示 性能测评对比

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Qwen2.5-Omni采用了通義團隊全新首創的Thinker-Talker雙核架構、Position Embedding?（位置嵌入）融合音視頻技術、位置編碼算法TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）。雙核架構Thinker-Talker讓Qwen2.5-Omni擁有了人類的“大腦”和“發聲器”，形成了端到端的統一模型架構，實現了實時語義理解與語音生成的高效協同。具體而言，Qwen2.5-Omni支持文本、圖像、音頻和視頻等多種輸入形式，可同時感知所有模態輸入，并以流式處理方式實時生成文本與自然語音響應。

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得益于上述突破性创新技术，Qwen2.5-Omni在一系列同等规模的单模态模型权威基准测试中，展现出了全球最强的全模态优异性能，其在语音理解、图片理解、视频理解、语音生成等领域的测评分数，均领先于专门的Audio或VL模型，且语音生成测评分数（4.51）达到了与人类持平的能力。

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相較于動輒數千億參數的閉源大模型，Qwen2.5-Omni以7B的小尺寸讓全模態大模型在產業上的廣泛應用成為可能。即便在手機上，也能輕松部署和應用Qwen2.5-Omni模型。當前，Qwen2.5-Omni已在魔搭社區和Hugging Face?同步開源，用戶也可在Qwen Chat上直接體驗。

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从2023年起，阿里通义团队就陆续开发了覆盖0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B、110B等参数的200多款「全尺寸」大模型，囊括文本生成模型、视觉理解/生成模型、语音理解/生成模型、文生图及视频模型等「全模态」，真正实现了让普通用户和企业都用得上、用得起AI大模型。截至目前，海内外AI开源社区中千问Qwen的衍生模型数量突破10万，超越美国Llama系列模型，是公认的全球第一开源模型。