Qwen2.5-Omni突然爆火，它究竟是什么？

Qwen 团队最近（2025 年 3 月）发布了一款统一多模态大模型 Qwen2.5-Omni，开放了 7B 版本的权重。能够同时处理文本、图像、音频和视频输入，并以流式方式生成文本和语音响应。核心创新包括：

1. 时间对齐的多模态位置编码（TMRoPE）：通过改进的 RoPE 机制实现音视频时序同步；
2. Thinker-Talker 架构：分离认知（文本生成）与执行（语音生成）模块，避免模态干扰；
3. 流式处理技术：块状编码和滑动窗口 DiT 模型降低延迟。实验表明，该模型在 OmniBench 等多模态基准测试中达到 SOTA，语音指令跟随能力接近纯文本输入水平（MMLU 65.6 vs 69.3），语音生成 WER 指标（中文 1.42%）优于同类模型。

PS：

• 虽然只有 7B（HF 上实际参数量似乎要稍多一些，大概有个 10B 左右，不知道具体怎么算的），但想在消费级的硬件上部署还是有一些吃力的。我尝试在自己的 4090 显卡上测试了一下，生成速度比较慢，离真实应用还有比较大的距离。
• 期待 llama.cpp 这些引擎能支持，有量化的版本出来。
• 不过感觉这个架构有点「另类」，社区有没有兴趣为这个架构做优化，还不好说。

主要内容

1、 作者和团队信息

• 核心团队：由 Qwen 团队开发，核心贡献者包括 Jin Xu、Zhifang Guo 等，团队此前已发布 Qwen-VL、Qwen-Audio 等知名多模态模型。
• 技术继承：模型基于 Qwen2.5-7B 语言模型，视觉编码器继承 Qwen2.5-VL，音频编码器改进自 Whisper-large-v3。

2、 背景和动机

• 发表时间：2025 年 3 月（技术报告）

• 研究问题：如何构建一个统一的端到端多模态模型，使其能够像人类一样同时感知多种模态的信息（文本、图像、音频、视频），并以流式方式生成文本和自然语音响应。

• 问题背景：现有大模型多为单模态（如 LLM）或双模态（如 LVLM），缺乏统一的多模态实时交互能力。人类沟通本质是多模态同步进行的，需要模型

具备：

• 跨模态联合表征能力
• 实时流式处理
• 多模态输出防干扰

创新点：首次实现四模态统一建模，突破音视频同步、流式生成等关键技术。

概念补充：

• 端到端模型（End-to-End Model）：直接从原始输入到最终输出进行学习的模型，无需手动设计中间步骤。
• 多模态学习（Multimodal Learning）：研究如何让模型学习和理解来自多种不同模态的信息。
• 流式处理（Streaming Processing）：以连续不断的数据流作为输入进行处理，并实时生成输出。

3、 相关研究

模型类型	代表工作	局限性
纯语言模型	LLaMA-3/GPT-4	无多模态输入能力
视觉语言模型（LVLM）	Qwen-VL、MiniGPT-4	缺乏音频处理
音频语言模型（LALM）	Whisper、Qwen-Audio	无视觉理解
多模态模型	Gemini 1.5、AnyGPT	流式生成延迟高

4、 核心思路

Qwen2.5-Omni 的核心思路是构建一个统一的端到端多模态模型，通过以下关键技术实现多模态信息的感知和生成：

• TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）：一种新的位置编码方法，用于同步音频和视频的时间戳，从而更好地整合多模态信息。
• Thinker-Talker 架构：将模型分为 Thinker（负责文本生成）和 Talker（负责语音生成）两个模块，Thinker 为 Talker 提供高级表示，实现文本和语音的协同生成，避免模态间的干扰。
• 分块流式处理：对音频和视觉编码器进行改进，采用分块处理方法，实现对多模态信息的实时理解和预填充（pre-filling）。
• 滑动窗口 DiT（Denoising Diffusion Transformer）：用于流式语音生成，限制感受野，减少初始延迟。
• 灵感来源：Thinker-Talker 架构的设计灵感来源于人类利用不同器官产生不同信号的方式，这些信号通过神经网络进行协调。

5、 方案与技术

整体架构：Thinker-Talker 架构。

• Thinker：Transformer 解码器，负责处理文本、音频、图像和视频等多种模态的输入，生成高级表示和相应的文本。
• Talker：双轨自回归 Transformer 解码器，接收来自 Thinker 的高级表示和文本 tokens，生成离散的语音 tokens。

感知模块：

• 文本：使用 Qwen 的 tokenizer 进行 tokenization。
• 音频：重采样到 16kHz，转换为 128 通道的 mel 频谱图，使用 Qwen2-Audio 的音频编码器。
• 图像和视频：使用 Qwen2.5-VL 的视觉编码器（基于 Vision Transformer），采用混合训练方案，同时处理图像和视频数据。

TMRoPE：

• 将原始的旋转位置编码（RoPE）分解为时间、高度和宽度三个分量。

• 为不同模态分配不同的位置 ID，并引入绝对时间位置编码。

• 对于视频，根据实际时间动态调整帧之间的时间 ID，确保时间 ID 与 40ms 的音频片段对应。

  

时间交错算法：

• 将视频和音频片段按 2 秒的间隔分块。
• 在每个 2 秒的块内，将视觉表示放在前面，音频表示放在后面，交错排列。

生成模块：

• 文本生成：Thinker 通过自回归采样生成文本。
• 语音生成：Talker 自回归生成音频 tokens 和文本 tokens。

流式处理：

• 分块预填充：修改音频和视觉编码器，支持沿时间维度的分块注意力机制。
• 滑动窗口 DiT：限制 DiT 模型的感受野，使用滑动窗口块注意力机制，实现流式 mel 频谱图生成。

三阶段训练法：

1. 模态对齐：冻结 LLM 参数，单独训练视觉/音频编码器
2. 联合微调：解冻所有参数，使用 800B 图像文本 +300B 音频文本数据
3. 长序列适应：32k token 长度训练提升长视频理解能力

6、实验与结论

实验设计：

• 多模态 benchmark：OmniBench、AV-Odyssey Bench
• 语音 benchmark：MMLU、GSM8K
• 语音生成 benchmark：seed-tts-eval

实验结果：

• Qwen2.5-Omni 在多模态 benchmark 上取得了 state-of-the-art 的性能。
• 在语音指令跟随任务中，Qwen2.5-Omni 的性能与使用文本输入时相当。
• 在语音生成方面，Qwen2.5-Omni 的流式 Talker 在鲁棒性和自然度方面优于现有的大部分流式和非流式方法。

实验结论：

• Qwen2.5-Omni 在多模态理解和生成方面具有强大的能力。
• TMRoPE 和 Thinker-Talker 架构有效地提升了模型的多模态处理能力。
• 分块流式处理和滑动窗口 DiT 有效地降低了语音生成的延迟。

7、贡献

• 提出了 Qwen2.5-Omni：一个统一的模型，可以感知所有模态，并以流式方式同时生成文本和自然语音响应。
• 提出了 TMRoPE：一种新的位置编码算法，显式地结合了时间信息，用于同步音频和视频。
• 提出了 Thinker-Talker 架构：用于促进实时理解和语音生成。
• 性能优越：Qwen2.5-Omni 在所有模态上都表现出强大的性能，尤其是在语音指令跟随和多模态任务方面。

8、不足

• 对视频 OCR 和音视频协同理解的关注不足：论文中提到，在模型开发过程中，发现了一些之前研究人员经常忽略的关键问题，例如视频 OCR 和音视频协同理解。
• 需要更全面的评估 benchmark 和数据集：为了更好地评估和提升模型的多模态能力，需要学术界和工业界合作，构建更全面的评估 benchmark 和研究数据集。
• 输出模态单一：目前的模型主要输出文本和语音，未来可以扩展到图像、视频和音乐等更多模态。

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