Qwen3-Omni – 阿里通義開源的原生端到端全模態大模型

核心觀點： Qwen3-Omni是阿里通義團隊推出的首個原生端到端全模態AI模型，能夠無縫處理文本、圖像、音頻和視頻。該模型在音頻及音視頻領域表現卓越，多項指標達到SOTA水平，并具備強大的多語言處理能力、低延遲響應和高度可控性，支持豐富的工具調用和個性化定制。Qwen團隊已開源多個版本，推動AI技術發展與應用創新。

Qwen3-Omni：開啟全模態AI新紀元

由阿里通義團隊傾力打造的Qwen3-Omni，標志著AI領域的一項重大突破——它被譽為業界首個原生端到端全模態AI模型。這款模型擁有前所未有的能力，能夠流暢自如地駕馭文本、圖像、音頻和視頻等多種類型的數據，實現真正的跨模態理解與生成。

Qwen3-Omni的卓越之處

Qwen3-Omni在眾多基準測試中展現出驚人的實力。在36項音頻及音視頻相關的評測中，它一舉斬獲22項SOTA（State-of-the-Art）的桂冠，性能表現超越了包括Gemini-2.5-Pro、GPT-4o-Transcribe在內的眾多閉源強模型。不僅如此，其圖像和文本處理能力在同等規模模型中也達到了行業領先水平。更值得一提的是，Qwen3-Omni支持多達119種語言的文本交互，展現出強大的全球化語言能力。

除了強大的核心能力，Qwen3-Omni在用戶體驗上也力求極致。模型響應速度極快，純模型端到端音頻對話延遲低至211毫秒，視頻對話也僅需507毫秒。它還具備高度的可控性，用戶可以定制系統提示詞，靈活調整回復風格和角色設定。此外，強大的內置工具調用功能，使其能夠無縫集成外部服務，拓展應用邊界。

深度解析Qwen3-Omni的技術架構

Qwen3-Omni的核心技術亮點在于其創新的“Thinker-Talker”架構。其中，“Thinker”模塊專注于處理文本信息，產出高層語義表征，為后續的語音生成奠定基礎；而“Talker”模塊則精于流式語音Token的生成，直接利用“Thinker”的輸出，通過自回歸方式高效生成逐幀音頻。這一流程通過MTP模塊和Code2Wav模塊的協同，實現了低延遲、高質量的流式音頻合成。

在架構設計上，Qwen3-Omni采用了基于海量音頻數據訓練的AuT音頻編碼器，確保了強大的通用音頻表征能力。同時，它還引入了MoE（Mixture of Experts）架構，提升了模型在高并發處理和快速推理方面的效率。多碼本技術的應用，進一步優化了語音生成的效率與音質。

Qwen3-Omni堅持“全模態不降智”的理念。通過在文本預訓練階段混合單模態與跨模態數據，模型在保證各模態性能的同時，大幅增強了跨模態的理解與處理能力。這種設計使得Qwen3-Omni在語音識別和指令跟隨等任務上表現優異，能夠準確理解并執行用戶指令，提供流暢自然的語音交互體驗。整個處理流程實現了全流式，確保了實時音頻和音視頻交互的流暢性。

Qwen3-Omni的開源貢獻與應用前景

為了推動AI技術的普及與發展，Qwen團隊已慷慨開源了多個版本的Qwen3-Omni模型，包括Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct、Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking和Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner。其中，開源的Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner作為一款通用音頻caption模型，以其低幻覺和高細節的特點，填補了開源社區的空白。

Qwen3-Omni的應用場景極其廣泛，涵蓋內容創作、智能客服、教育、醫療輔助以及多媒體娛樂等多個領域。它能夠為創作者提供豐富的素材，提升創作效率；為智能客服提供多語言、高效率的交互體驗；為教育領域提供個性化的學習材料；為醫療領域提供輔助診斷支持；并為用戶帶來更具沉浸感的個性化娛樂體驗。

探索Qwen3-Omni的更多信息

您可以通過以下鏈接深入了解Qwen3-Omni的更多信息：

• 項目官網：https://qwen.ai/blog?id=65f766fc2dcba7905c1cb69cc4cab90e94126bf4&from=research.latest-advancements-list
• GitHub倉庫：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-omni-68d100a86cd0906843ceccbe
• 技術論文：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni/blob/main/assets/Qwen3_Omni.pdf