阿里巴巴开源新一代多模态模型Qwen2.5-Omni-7B，引领AI技术潮流

阿里巴巴通义千问 又一次掀起行业热潮，正式发布新一代端到端多模态旗舰模型——Qwen2.5-Omni-7B。这款模型支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并能实时生成文本和自然语音输出，体现出强大的 AI大模型应用 实力。目前，Qwen2.5-Omni已在 Hugging Face、魔搭、DashScope 和 GitHub 上全面开源，采用 Apache 2.0 开源协议，同时展示详细技术解析。

Qwen2.5-Omni 引入了全新的 Thinker-Talker 双核架构，将多模态处理与流式语音生成紧密结合——其中，Thinker模块负责处理多模态输入，生成高层语义表示；Talker模块则以流式方式接收并转换语义表征，通过自回归Transformer机制完成语音合成。这一设计不仅实现了端到端的统一架构，还让模型在多模态任务上的表现更上一层楼，在业界引发广泛关注。

Thinker-Talker架构：重新定义多模态AI表现

在用户体验上，Qwen2.5-Omni 提供了两种音色选择：女声（Cherry）和男声（Ethan）。通过 AI智能体自动化 模块，这些语音不仅实现了自然真实的发音，还可以通过停顿与语气词增加交互拟人感。此外，Qwen2.5-Omni 的多视图、多模态输入能力进一步提升用户的可控性，无论是在企业级 AI智能数据分析 还是消费级 AI生产力工具 上，都展现出了极高的灵活性。和智能硬件的结合，比如智能眼镜的场景预设，以及对小语种支持的扩展需求，也在吸引更多开发者的关注，让 AI商用服务平台 的应用领域进一步扩大。

用户体验升级，支持更多定制化场景

模型性能的显著提升还得益于新引入的 TMRoPE位置编码技术，通过时间轴对齐实现音频与视频的流畅同步。结合 Transformer 解码器和多模态融合，Qwen2.5-Omni 在基准测试中展现了全面超越同类单模态模型和闭源模型的强劲优势。凭借这种深度优化的多模态性能，Qwen2.5-Omni 成为 大语言模型应用 的佼佼者，也在多模态生成的 RAG检索增强 等领域开启了新的可能。

Qwen2.5-Omni 的发布不仅标志着阿里巴巴在 AI场景应用 中迈出了重要一步，更对整个 开源AI生态 产生了深远影响。千问团队已经明确表示，未来将进一步升级模型能力，在拓展图像、视频以及音乐等多模态输出形式的同时，持续优化处理速度。这也意味着，以通义千问为代表的 中国AI技术平台 将在 AI智能体开发平台 和多模态领域保持行业领先地位，为开发者和企业提供更高效的 AI行业应用解决方案。

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