Qwen3-Omni 是首个原生端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频、视频，并以文本或语音实时响应，支持119种语言，性能在36项基准中拿下22项SOTA。
一、主要功能
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原生全模态融合：文本、图像、音频、视频同一模型内端到端处理，无需外挂模块。
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实时低延迟交互：端到端音频对话延迟低至211 ms，视频对话507 ms，支持自然轮流对话。
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超长音视频理解：可一次理解≤30 min连续音频，会议、讲座、监控片段直接转写并总结。
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多语言覆盖：119种文本语言、19种语音输入语言、10种语音输出语言，覆盖全球主流语种。
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外部工具调用：内置function call，可插API完成搜索、订票、数据库查询等任务。
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开源音频字幕机：附带Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner，低幻觉、高细节，为任意音频生成字幕与描述。
二、技术原理
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Thinker–Talker MoE架构
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Thinker：混合专家（MoE）Transformer，统一编码文本、图像、音频、视频token，完成跨模态推理。
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Talker：轻量级MoE解码器，自回归预测多码本离散语音codec，实现流式语音合成。
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统一嵌入空间
像素、波形、文本token被映射到同一语义空间，实现模态无关的注意力计算。 -
AuT音频编码器
自研Audio Transformer，基于20万小时监督音频预训练，采用分块窗口注意力，支持实时缓存。 -
多码本语音方案
12.5 Hz低码率、多轨道码本+轻量因果ConvNet，替代传统扩散模型，首包延迟降至234 ms。 -
文本优先预训练→混合多模态训练
先保证文本/图像能力不降级，再增量注入音频-视频对齐数据，实现“不牺牲单模态”的多模态提升。
三、应用场景
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实时会议助手：一边听一边说，自动生成纪要、待办、多语言字幕。
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多语言客服：语音/文字任意输入，即时切换10种输出语音，降低呼叫中心人力成本。
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教育录播分析：上传2小时课堂视频，模型输出带时间戳的知识点切片、板书提取、学生互动统计。
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无障碍交流：视障用户拍照+语音提问，模型用自然语音描述场景并回答。
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内容创作：播客、短视频一键生成多语言配音与字幕，自动对齐口型时间轴。
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IoT语音中枢：边缘盒子跑轻量版，控制家居、查询天气、识别异常声音（玻璃破碎、婴儿哭声）。
四、使用方法
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零代码体验
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官方Demo：访问 chat.qwen.ai 选择“qwen3-omni-flash”模型，直接上传图片/音频/视频或麦克风对话。
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API调用
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阿里云百炼、Hugging Face、ModelScope均已上线；获取API Key后，通过HTTP POST发送multipart多模态请求，返回文本或音频流。
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本地部署
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安装：pip install qwen-omni-utils transformers vllm ffmpeg
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快速推理：vllm serve Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct --tensor-parallel-size 2
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流式语音：开启--enable-audio-stream，首包延迟<300 ms。
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微调与定制
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基于开源Instruct或Captioner权重，用LoRA在垂直领域数据（医疗、金融、工业）上继续训练；官方提供训练脚本与混合模态数据格式说明。
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五、适用人群
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开发者：需要一站式多模态能力的APP、机器人、SaaS团队。
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企业客服/呼叫中心：想以最低成本实现多语言语音机器人。
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教育、媒体、自媒体：批量生成可访问性字幕、多语言配音、视频摘要。
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无障碍与公益组织：为视障、听障人士提供实时场景描述或语音手语转换。
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科研人员：研究真正端到端多模态融合、低延迟语音生成的算法团队。
六、优缺点
优点
优点
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真·端到端：不拼接、不外包ASR/TTS，误差不会级联。
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性能顶级：36项音视频基准22项SOTA，超Gemini-2.5-Pro、GPT-4o-Transcribe。
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开源商用友好：Apache 2.0协议，模型、代码、训练脚本全放。
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延迟低：234 ms首包，支持高并发，工业场景可落地。
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多语言：119+19+10语言组合，小语种也能语音交互。
缺点
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数据截止2024，无法联网获取实时信息。
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30B MoE需A100×2或同等级GPU，边缘设备需蒸馏或量化。
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极端垂直领域（高精度医学影像、法律文书）需额外微调。
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长视频理解对显存要求高，>30 min需分段滑动窗口。
分类标签：多模态大模型、实时语音交互、音视频理解、开源AI、智能客服、教育辅助、内容创作、无障碍技术
谷歌Veo 2是由Google DeepMind推出的AI视频生成模型，能够根据文本或图像提示生成高质量视频内容，支持高达4K分辨率。