Qwen2.5-Omni是什么
Qwen2.5-Omni 是阿里开源的 Qwen 系列旗舰级多模态模型，拥有7B参数，Qwen2.5-Omni具备强大的多模态感知能力，能处理文本、图像、音频和视频输入，支持流式文本生成与自然语音合成输出，能实现实时语音和视频聊天。Qwen2.5-Omni用独特的 Thinker-Talker 架构，Thinker 负责处理和理解多模态输入，生成高级表示和文本，Talker 将表示和文本转化为流畅的语音输出。模型在多模态任务（如 OmniBench）中达到最新水平，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。在单模态任务（如语音识别、翻译、音频理解等）中表现出色。Qwen2.5-Omni在Qwen Chat上提供免费体验，模型现已开源，支持开发者和企业免费下载商用，在手机等终端智能硬件上部署运行。
Qwen2.5-Omni的主要功能
文本处理：理解、处理各种文本输入，包括自然语言对话、指令、长文本等，支持多种语言。图像识别：支持识别和理解图像内容。音频处理：具备语音识别能力，将语音转换为文本，能理解语音指令，生成自然流畅的语音输出。视频理解：支持处理视频输入，同步分析视频中的视觉和音频信息，实现视频内容理解、视频问答等功能。实时语音和视频聊天：支持实时处理语音和视频流，实现流畅的语音和视频聊天功能。Qwen2.5-Omni的技术原理
Thinker-Talker 架构：基于Thinker-Talker 架构，将模型分为两个主要部分，Thinker作为模型的“大脑”，负责处理和理解输入的文本、音频和视频等多模态信息，生成高级语义表示和对应的文本输出。Talker作为模型的“嘴巴”，负责将 Thinker 生成的高级表示和文本转化为流畅的语音输出。时间对齐多模态位置嵌入（TMRoPE）：为同步视频输入的时间戳与音频，Qwen2.5-Omni 推出新的位置嵌入方法 TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）。将音频和视频帧用交错的方式组织，确保视频序列的时间顺序。TMRoPE 将多模态输入的三维位置信息（时间、高度、宽度）编码到模型中，基于分解原始旋转嵌入为时间、高度和宽度三个分量实现。文本输入用相同的 ID，TMRoPE 与一维 RoPE 功能等效。音频输入将每个 40ms 的音频帧用相同的 ID，引入绝对时间位置编码。图像输入将每个视觉标记的时间 ID 保持不变，高度和宽度的 ID 根据标记在图像中的位置分配。视频输入用音频和视频帧的时间 ID 交替排列，确保时间对齐。流式处理和实时响应：基于块状处理方法，将长序列的多模态数据分解为小块，分别处理，减少处理延迟。模型引入滑动窗口机制，限制当前标记的上下文范围，进一步优化流式生成的效率。音频和视频编码器用块状注意力机制，将音频和视频数据分块处理，每块处理时间约为 2 秒。流式语音生成用 Flow-Matching 和 BigVGAN 模型，将生成的音频标记逐块转换为波形，支持实时语音输出。Qwen2.5-Omni 的三个训练阶段：第一阶段：固定语言模型参数，仅训练视觉和音频编码器，用大量的音频-文本和图像-文本对数据，增强模型对多模态信息的理解。第二阶段：解冻所有参数，用更广泛的数据进行训练，包括图像、视频、音频和文本的混合数据，进一步提升模型对多模态信息的综合理解能力。第三阶段：基于长序列数据（32k）进行训练，增强模型对复杂长序列数据的理解能力。Qwen2.5-Omni的项目地址
项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni/GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-OmniHuggingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B技术论文：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B-DemoQwen2.5-Omni的模型性能
多模态任务：在 OmniBench 等多模态任务中达到先进水平。单模态任务：在语音识别（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 subjective naturalness）等多个领域表现优异。