全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能

最新推荐文章于 2025-05-03 12:37:06 发布
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#人工智能 #chatgpt #深度学习 #学习 #transformer #ai #大模型

通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源。

作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。

在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5-Omni刷新业界纪录，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。

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Qwen2.5-Omni以接近人类的多感官方式「立体」认知世界并与之实时交互，还能通过音视频识别情绪，在复杂任务中进行更智能、更自然的反馈与决策。目前，开发者和企业可免费下载商用Qwen2.5-Omni，手机等终端智能硬件也可轻松部署运行。

Qwen2.5-Omni采用了通义团队全新首创的Thinker-Talker双核架构、Position Embedding （位置嵌入）融合音视频技术、位置编码算法TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）。双核架构Thinker-Talker让Qwen2.5-Omni拥有了人类的“大脑”和“发声器”，形成了端到端的统一模型架构，实现了实时语义理解与语音生成的高效协同。具体而言，Qwen2.5-Omni支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，可同时感知所有模态输入，并以流式处理方式实时生成文本与自然语音响应。

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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。

相较于动辄数千亿参数的闭源大模型，Qwen2.5-Omni以7B的小尺寸让全模态大模型在产业上的广泛应用成为可能。即便在手机上，也能轻松部署和应用Qwen2.5-Omni模型。当前，Qwen2.5-Omni已在魔搭社区和Hugging Face 同步开源，用户也可在Qwen Chat上直接体验。

从2023年起，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，是公认的全球第一开源模型。

Qwen Chat免费体验：

https://chat.qwenlm.ai

百炼平台模型调用：

https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni

**Demo体验：

**

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Omni-Demo

开源地址：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

大模型就业发展前景

根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。
在这里插入图片描述字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。
在这里插入图片描述
除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。

最后

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AI小白熊
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Qwen 2.5-Omni是一个端到端的多模态大语言模型，旨在感知包括文本、图像、音频和视频在内的多种模态，同时以流式的方式生成文本和自然语音响应。其中7B参数的版本是公开的。全能创新架构：提出了一种全新的Thinker-Talker架构，是一种端到端的多模态模型，端到端是一种系统设计方法，指的是从输入到输出的完整流程由一个统一的模型或系统完成，无需中间环节的人工干预或分阶段处理。在传统机器学习中，复杂任务通常被拆分为多个子任务（如预处理、特征提取、分类等），每个子任务由独立模块处理。
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使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
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在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
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本文详解如何在本地部署阿里通义最新开源全模态大模型 Qwen2.5-Omni-7B，支持文本、图像、语音、视频多模态输入与流式语音输出。内容涵盖环境配置、模型加载、图像问答、语音转写、视频理解、语音合成调用，以及 Gradio 可视化界面与 Docker 封装实践。适用于有 Python/PyTorch 基础的开发者快速上手，构建属于自己的本地多模态 AI 系统。
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近年来，大模型从单模态文本生成向多模态认知跃迁已成业界共识。OpenAI 发布 GPT-4V 与 Gemini 1.5-Pro，Google DeepMind 推出 Flamingo 和 Gemini 系列，多模态技术逐渐成为 AI 实用化的关键路径。但多模态大模型往往意味着参数暴增、推理开销剧增、无法实时响应等现实问题。如何构建“轻量化、全模态、强泛化、可部署”的 AI 系统，一直是技术团队追求的目标。在这样的背景下，阿里通义团队开源发布的，无疑是一次重量级突破。
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不同于GPT-4V、Gemini 1.5等采用分离式编码器，Qwen2.5-Omni采用统一的Transformer架构处理文本、图像、音频和视频，减少模态对齐损失，提升跨模态推理能力。对比测试：在100K tokens以上的文档问答任务中，Qwen2.5-Omni的准确率比Claude 3高出12%，比GPT-4 Turbo高出8%。：输入 2.5/1Mtokens，输出2.5/1Mtokens，输出7.5/1M tokens，比GPT-4 Turbo便宜70%。，是当前性价比最高的多模态大模型之一。
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Ollama本地安装qwen2.5 7B模型
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Qwen2.5-7B是通义千问团队发布的一个大型语言模型，它在18T tokens的数据集上进行了预训练，旨在提供更丰富的知识、更强的编程和数学能力。因为我之前也安装了其他模型，所以大家可以看看不同模型的回答，qwen2.5 7B针对相同的问题，有不同的答复，第一个问题回答还是错误的，准确性还有待进一步提高和加强。下载并运行后，你就可以提问了，比如：我问的问题，请问阿里云的通义千问模型有哪些，Qwen2.5 7B模型回答如下。量化版本：通过量化算法优化后的版本，降低了部署门槛，可以在资源受限的环境下运行。
昆仑万维发布 Mureka TTS API 和音乐推理大模型；通义发布小尺寸端到端多模态模型 Qwen2.5-Omni丨日报
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Lemni 允许用户创建 AI 智能体，负责处理所有客户互动，并在无需增加人手的情况下，实现高度个性化的沟通——涵盖电话、邮件支持以及主动外联。使用 Lemni，你可以在不扩张团队的前提下扩展业务。
Qwen2.5-Omni突然爆火，它究竟是什么？
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【多模态大模型实战】 搭建通义千问Qwen 2.5-VL-7B-Instruct多模态模型，以及推理微调
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ms-swift是魔搭社区提供的大模型与多模态大模型训练部署框架，现已支持450+大模型与150+多模态大模型的训练（预训练、微调、人类对齐）、推理、评测、量化与部署。模型开发者可以在ms-swift框架中一站式完成围绕大模型的各类需求。目前ms-swift的主要能力包含：🍎 模型类型：支持450+纯文本大模型、150+多模态大模型，All-to-All全模态模型的训练到部署全流程。数据集类型：内置150+预训练、微调、人类对齐、多模态等各种类型的数据集，并支持自定义数据集。
Qwen2.5-Omni-7B本地部署
2302_81545940的博客
04-01 1648
如何本地部署Qwen2.5-Omni-7B
Qwen2.5-Omni-7B部署
04-01
### 部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型的方法 为了成功部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型，可以遵循以下指南： #### 1. 获取模型文件 首先，需要从官方开源仓库下载 Qwen2.5-Omni-7B 的权重文件以及配置文件。该模型采用了 Apache 2.0 许可证发布[^1]，因此可以在遵守许可证的前提下自由获取并使用。 #### 2. 安装依赖库 安装必要的 Python 库来加载和运行模型。通常情况下，Hugging Face Transformers 和 PyTorch 是必备的工具包之一。可以通过 pip 或 conda 来完成这些依赖项的安装： ```bash pip install transformers torch accelerate ``` #### 3. 加载模型 通过 Hugging Face 提供的 API 接口加载预训练模型。以下是加载 Qwen2.5-Omni-7B 的代码示例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/Qwen2.5-Omni-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/Qwen2.5-Omni-7B") ``` 注意：`path/to/Qwen2.5-Omni-7B` 表示本地存储路径或者远程地址。 #### 4. 运行推理服务 一旦模型被加载到内存中，就可以设置一个简单的 HTTP/RESTful 接口用于接收外部请求。Flask 或 FastAPI 可作为轻量级框架实现这一功能。下面是一个基于 Flask 的简单例子： ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json['text'] inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') # 如果有 GPU 支持则指定设备为 'cuda' outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({'output': result}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 此脚本启动了一个 Web 服务器，在端口 `8080` 上监听 POST 请求，并返回由 Qwen2.5-Omni-7B 处理后的预测结果。 #### 5. 性能优化建议 由于 Qwen2.5-Omni-7B 属于大型多模态模型，在实际应用过程中可能面临计算资源紧张的情况。为此推荐一些性能调优策略： - **量化**：利用 INT8 或者更低精度的数据表示形式减少显存占用。 - **分布式处理**：当单机无法满足需求时考虑跨节点分布式的解决方案。 - **缓存机制**：对于重复输入数据实施结果缓存以降低实时运算负担。 以上就是关于如何部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型的大致流程介绍[^2]。
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