阿里深夜开源Qwen2.5-Omni，7B参数完成看、听、说、写

最新推荐文章于 2025-04-03 19:30:00 发布
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深夜炸场！AI圈又出王炸选手啦！3 月 27 日凌晨，阿里通义千问团队发布 Qwen2.5-Omni。

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以下是关于阿里通义千问团队发布的Qwen2.5-Omni-7B大模型的综合解析，涵盖其定义、技术特点及实际应用案例介绍：

以下是关于阿里通义千问团队发布的Qwen2.5-Omni-7B大模型的综合解析，涵盖其定义、技术特点及实际应用案例：

一、Qwen2.5-Omni-7B是什么？

Qwen2.5-Omni-7B是阿里巴巴通义千问团队于2025年3月27日开源的一款端到端全模态大模型，参数规模为70亿（7B）。该模型能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态输入，并实时生成文本和自然语音合成输出，首次实现了“听、看、说、写”一体化的多模态交互能力。

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其核心目标是降低大模型部署门槛，支持在智能手机、智能家居等低算力设备上运行，同时通过开源（Apache 2.0协议）推动技术普惠。

二、核心特点

  1. 全模态实时交互能力
  • 支持多模态输入融合：可同时分析文本、图像、音频、视频，例如通过摄像头实时识别食材并生成食谱，或根据视频内容分析用户情绪。
  • 流式响应：采用“Thinker-Talker”双核架构，Thinker模块处理输入并生成语义表征，Talker模块实时输出文本和语音，实现无延迟对话。
  1. 轻量化与高效能
  • 仅7B参数，性能却超越部分千亿级闭源模型（如Gemini 1.5 Pro），在OmniBench多模态综合测试中得分56.13%，领先第二名30.8%。
  • 语音生成能力接近人类水平（测评分数4.51），支持自然停顿、语气词，提供Cherry（女声）和Ethan（男声）两种音色选择。
  1. 创新技术架构
  • Thinker-Talker架构：分离信息处理与语音生成模块，减少模态干扰，提升端到端训练效率。
  • TMRoPE位置编码：时间对齐技术确保视频与音频输入的同步处理，增强跨模态理解能力。
  1. 开源与低门槛部署
  • 已在Hugging Face、魔搭社区、GitHub开源，支持手机端部署，适配90%的国产手机及苹果设备。
  • 开发者可通过Qwen Chat平台快速体验，企业可免费商用。

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三、应用案例

  1. 日常生活场景
  • 智能助手：用户通过语音或视频询问食谱（如识别食材并推荐做法）、分析商品成分表、规划导航路线，模型提供即时反馈。
  • 音乐创作：实时分析用户弹奏的吉他音调，生成改进建议或原创歌词。
  1. 教育与医疗领域
  • 教育辅导：学生通过文字、语音、图像多模态输入问题（如数学题、论文解析），模型提供解题步骤和学习建议。
  • 医疗诊断：综合分析患者病历文本、医学影像（如X光片）、语音描述，辅助医生识别异常并制定个性化治疗方案。
  1. 智能硬件与产业升级
  • 智能家居：赋能扫地机器人避障、冰箱推荐菜谱并联动灶具烹饪、AR眼镜实现自然语音交互。
  • 工业应用：通过视频分析设备运行状态，预测故障并提供维护建议。
  1. 娱乐与创作
  • 绘画辅助：根据草图生成构图建议，或分析画作风格。
  • 视频创作：实时生成视频字幕、语音解说，或根据内容提炼摘要。

四、行业影响与未来展望

  • 技术革新：Qwen2.5-Omni-7B以轻量级参数实现全模态能力，推动AI从单一任务向通用智能（AGI）迈进。
  • 生态扩展：开源策略加速技术落地，吸引开发者探索教育、医疗、金融等垂直场景的创新应用。
  • 未来方向：团队计划扩展多模态输出能力（生成图像、视频），优化小语种支持，并与智能硬件深度融合。

总结

Qwen2.5-Omni-7B通过全模态融合、轻量化设计、开源生态，重新定义了人机交互的边界。其应用场景覆盖日常生活、专业领域及智能硬件，为AI技术的普惠化和产业化提供了新范式。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！

通义千问Qwen2.5-Omni：全模态实时交互的下一代多模态大模型
03-30 55
通过动态调整时间戳，模型能够精准捕捉视频中动作与语音的对应关系，例如在分析舞蹈视频时，准确描述动作节奏与背景音乐的匹配度13。这一模型不仅支持文本、图像、音频和视频的全模态输入与输出，更通过创新的架构设计实现了“看、听、说、写”的无缝融合，标志着多模态大模型技术迈入实时交互的新纪元110。例如，用户可通过视频聊天实时提问，模型在接收语音和画面输入的同时，同步生成语音回复，延迟低至毫秒级10。[1] 阿里深夜开源Qwen2.5-Omni，7B参数完成看、听、说、写. 网易订阅, 2025.
QwenVL 2.5-本地安装编译布署全教程
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03-02 487
DeepSeek开源后我国又开源了一个震撼大模型，QwenVL2.5，这是一个多模态的模形，它可以认图、识图、更能作图。本地安装也支持7B和3B两种模式，但是由于它不是ollama或者是LM Studio一类的傻瓜式安装，因此网上几无安装教程，这也是本教程存在的原因。本教程会从头到尾每一步教授如何在本地安装布署QwenVL2.5模型。
阿里开源了端到端全模态大模型Qwen-2.5-Omni-7B之本地部署（windows篇）
仗剑行于江湖，执笔记江湖事。
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阿里千问团队开源了到端全模态大模型，一时之间，炸燃了AI界。而这次千问团队开源的，可谓是将看、听、读及写集于一身的全能型的大模型。
保姆级教程：本地部署Qwen-2.5大模型，轻松构建你的智能Agent！一站式指南在这里
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通过本教程，你已经学会了如何本地部署 Qwen-2.5 模型，并构建一个智能 Agent。如果你在实际操作中遇到问题，欢迎留言与我们互动！😊。
全流程实战：使用 Qwen2.5-Omni-7B 微调你的图文语音多模态大模型
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本文将手把手带你完成 Qwen2.5-Omni-7B 的多模态微调全过程，目标是构建一个适用于特定场景的图文语音大模型。内容涵盖多模态数据集准备（图像+描述、语音+转写、视频+字幕）、输入格式统一（tokenizer 拼接）、LoRA/QLoRA 微调策略、训练配置技巧、推理对比与评估方法。适合需要个性化训练、行业定制或私有数据适配的开发者或企业团队。附完整代码框架和常见问题排查，助你轻松打造专属的多模态 AI 智能体。
阿里通义千问开源Qwen2.5-Omni-7B：全能多模态模型，开发者不可错过的技术革新！​
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03-27 304
👉 ​核心亮点速览：​全模态感知，端到端交互：业界首个支持文本、图像、音频、视频无缝处理的多模态模型，Thinker-Talker双核架构实现“大脑”与“发声器”协同，实时生成文本与自然语音响应，交互如真人对话般流畅。​性能碾压同级，开源免费商用：7B参数规模下，音频、视觉、语音生成能力超越单模态模型及闭源竞品（如Gemini-1.5-Pro），OmniBench多模态任务得分刷新SOTA，支持手机端轻量部署。​创新技术加持：首创TMRoPE位置编码，精准同步音视频时间戳；
阿里重磅开源！7B参数全模态模型Qwen2.5-Omni
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Qwen2.5-Omni-7B是Qwen系列的最新旗舰模型，
开源也能全模态！Qwen2.5-Omni-7B 多模态接口本地部署实践
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03-27 3017
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。
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
m0_65555479的博客
08-15 2834
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。
[特殊字符] 阿里开源 Qwen2.5-Omni [特殊字符] 全模态大模型详解
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03-29 923
近年来，AI 大模型的飞速发展推动了多模态技术的革新！2025 年 3 月 27 日，阿里巴巴通义实验室正式发布，这是首个端到端全模态大模型🎉，支持文本📝、图像🖼️、音频🎵 和视频🎥 的处理，具备跨模态理解与生成能力。在OmniBench评测中，该模型甚至超越了 Google🏆！🧐 本文将从架构、技术创新、性能、应用场景、开源生态等方面，深入剖析 Qwen2.5-Omni！阿里以端到端全模态架构、Thinker-Talker 双核机制、TMRoPE 位置编码等创新技术，刷新了行业标杆！在。
qwen2.5-omni-7B
03-29
1. **大规模参数量**：Qwen2.5-Omni-7B 的参数规模达到 70亿级别，能够更好地捕捉复杂的模式并提供高质量的结果。 2. **多模态融合**：除了传统的自然语言处理外，还集成了视觉和音频等多种感知技术，使得它可以应对...
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没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
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阿里巴巴开源的全模态大模型Qwen2.5-Omni-7B以其强大的多模态感知能力和创新架构，标志着人机交互的重大突破，为普惠AI时代铺平道路。
阿里这次放大招了：Qwen2.5-Omni-7B 是开源多模态的天花板？
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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。
vLLM推理部署Qwen2.5
小森的博客
10-28 5722
借助vLLM，构建一个与OpenAI API兼容的API服务十分简便，该服务可以作为实现OpenAI API协议的服务器进行部署。适用于大批量Prompt输入，并对推理速度要求高的场景，吞吐量比HuggingFace Transformers高10多倍。它旨在提供高性能、低延迟的推理服务，并支持多种硬件加速器，如 GPU 和 CPU。现在的Ubuntu是最简单配置的，如果使用wget等命令，需要使用apt-get下载再使用。这是一款流行的文本生成Web界面工具，拥有多个交互界面，并支持多种模型后端。
阿里发布Qwen2.5-Omni-7B，听看读写超强性能
ai_tech_talk的博客
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Qwen2.5-Omni-7B：开启多模态 AI 新时代的全能模型。
全球首个7B全模态模型！阿里Qwen2.5-Omni登顶榜首，实时语音+视频交互开源免费
m0_63171455的博客
03-30 1115
一、项目概述在人工智能领域，单一模态模型已取得显著成果，但人类智能是多模态的。我们通过视觉、听觉等感官感知世界，并通过语言等方式交流。因此，开发能处理多种模态输入并输出的模型，对实现更接近人类智能的系统至关重要。Qwen2.5-Omni 正是在此背景下诞生，旨在打破模态壁垒，实现更自然、高效的人机交互。本文将详细介绍其技术原理、功能特点、应用场景及快速使用方法。一、项目概述。
阿里开源Qwen-2.5-Omni，7B实现全球最强性能，看听说写全模态打通
大模型研究中心
03-29 1002
总的来说，Qwen2.5-Omni是一个很有潜力的多模态大模型。它在技术架构、性能表现和应用场景上都有很多优点。不过，它也有一些问题需要解决，比如在复杂场景下的稳定性、细节处理的精度、交互的深度，还有资源限制等方面。我相信，随着技术的不断进步，这些问题都会慢慢解决。多模态大模型以后一定会在更多领域发挥重要作用，给我们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。不过，现在说它能彻底改变行业格局还太早了，它还有很长的路要走。
QWen-Omin-7b本地部署
04-01
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在本地部署QWen-Omni-7B模型。首先，我需要回忆一下之前提供的引用内容。引用[1]提到该模型支持手机端部署，内存占用低于2GB，并且在Hugging Face和ModelScope等平台开源，提供了预训练模型和技术报告。引用[2]则展示了一个使用Hugging Face的transformers库加载模型和处理多模态输入的代码示例。 接下来，用户的需求是本地部署的方法和教程。根据引用内容，部署主要涉及从Hugging Face或ModelScope下载模型，使用transformers库加载模型，并进行多模态处理。我应该分步骤说明这些过程，确保用户能够按照步骤操作。 首先，环境准备。需要安装PyTorch和transformers库，可能还需要其他依赖如accelerate和sentencepiece。要提醒用户根据CUDA版本安装PyTorch，并安装必要的库。 第二步，模型下载。用户需要从Hugging Face的模型仓库获取模型，使用git lfs或者直接下载。如果遇到网络问题，可以建议使用镜像站点，比如ModelScope。 第三步，编写推理代码。需要展示一个示例代码，使用AutoModelForCausalLM和AutoProcessor加载模型和处理器，处理多模态输入，并生成输出。代码需要包括模型加载、输入处理和生成的步骤。 另外，部署优化部分，用户可能需要了解如何减少内存占用，比如使用半精度或量化技术，以及利用device_map自动分配设备。同时，内存不足的问题需要给出解决方案，比如启用内存优化参数或降低批量大小。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如依赖安装错误、模型下载慢或内存不足，需要提供常见问题的解决方法。例如，建议使用国内镜像源安装依赖，或者调整模型加载参数。 最后，根据用户提供的引用，模型支持多模态应用，如视频和音频处理，因此代码示例中需要包含处理这些输入的步骤，如processor调用时传入videos和audios参数。 总结起来，回答需要分步骤详细说明环境准备、模型下载、代码编写、部署优化和常见问题处理，同时引用提供的资料中的信息，如模型部署能力和代码示例。确保用户能够按照步骤顺利部署，并处理可能遇到的问题。</think>以下是关于QWen-Omni-7B模型本地部署的详细指南： ### 一、环境准备 1. 安装基础依赖： ```bash pip install torch>=2.0 transformers>=4.37 accelerate sentencepiece ``` 建议使用CUDA 11.8+环境，若使用CPU需添加`--extra-index-url`参数安装CPU版PyTorch[^1] 2. 多模态支持扩展（可选）： ```bash pip install ffmpeg-python opencv-python librosa ``` ### 二、模型下载 通过Hugging Face官方仓库获取： ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B ``` 或使用ModelScope（国内推荐）： ```python from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2.5-Omni-7B') ``` ### 三、基础部署代码 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor # 加载模型（自动分配设备） model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", device_map="auto", torch_dtype="auto" ) # 初始化多模态处理器 processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B") # 多模态输入处理示例 inputs = processor( text="请描述视频内容：", videos="demo.mp4", audios="demo.wav", return_tensors="pt" ).to(model.device) # 生成响应 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500) print(processor.decode(outputs[0])) ``` ### 四、部署优化技巧 1. **内存优化**： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, # 半精度模式 low_cpu_mem_usage=True ) ``` 2. **量化部署**（需安装bitsandbytes）： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", load_in_4bit=True, # 4-bit量化 device_map="auto" ) ``` ### 五、常见问题解决 1. **CUDA内存不足**： - 启用内存优化：`model.enable_auto_optimize()` - 降低批量大小：`inputs = processor(..., batch_size=1)` 2. **多模态输入支持**： ```python # 视频需转换为MP4格式（H.264编码） # 音频支持WAV/MP3格式，采样率16kHz ``` 该模型在NVIDIA RTX 3090（24GB显存）上可流畅运行视频+文本的多模态推理，手机端部署需使用量化模型[^1][^2]。
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