阿里的 Qwen Chat (通义千问聊天) 现在可以直接进行实时语音和实时视频聊聊天了，每天10次
全能选手 Qwen2.5-Omni 登场并开源
支撑这项新功能的，是刚刚发布的 Qwen2.5-Omni-7B 模型，它是一个 Omni（全能）模型。简单说，就是一个模型能同时理解 文本、音频、图像、视频 多种输入，并且能输出 文本和音频
阿里继续大搞开源，直接将 Qwen2.5-Omni-7B模型基于 Apache 2.0 许可证开源 了！同时，详细的技术报告也已公开，干货满满
这里是所有传送门，方便大家深入研究和上手：
• 体验 Qwen Chat 新功能: https://chat.qwenlm.ai • 技术报告 (Paper): https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni.pdf • 官方博客: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni • GitHub 代码仓库: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni • Hugging Face 模型: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B • ModelScope 模型: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
核心架构：「思考者-说话者」
Qwen2.5-Omni 实现这种全能能力的关键，在于其设计的 「Thinker-Talker」（思考者-说话者） 架构。这个设计非常巧妙，让模型能 同时思考和说话：
1. Thinker (思考者): 扮演大脑的角色。它负责处理来自文本、音频、视频等多种模态的输入，通过专门的音视频编码器提取信息，再利用一个 Transformer 解码器进行理解和处理，最终生成高层语义表示和相应的文本内容 2. Talker (说话者): 担当嘴巴的功能。它以流式（streaming）方式接收 Thinker 生成的高层表示和文本，并采用一种双轨自回归 Transformer 解码器架构，流畅地合成并输出离散的语音单元（tokens）。
关键点在于，Talker 并非独立工作，它能直接获取 Thinker 产生的高维表示，并且 共享 Thinker 全部历史上下文信息。这使得 Thinker 和 Talker 构成了一个紧密协作的 单一整体模型，可以进行端到端的训练和推理。这种设计是实现低延迟、高流畅度语音交互的核心
性能表现如何？全面且强大
研究团队对 Qwen2.5-Omni 进行了全面评估，结果相当亮眼：
跨模态能力 SOTA: 在需要整合多种模态信息的任务上（如 OmniBench 基准测试），Qwen2.5-Omni 达到了当前最佳水平（State-of-the-Art）
单模态能力不俗: 与同等规模的单模态模型（如 Qwen2.5-VL-7B、Qwen2-Audio）以及一些强大的闭源模型（如 Gemini-1.5-pro）相比，Qwen2.5-Omni 在各项单模态任务上也展现出强大的竞争力。具体包括：
*语音识别:Common Voice
*语音翻译:CoVoST2
*音频理解:MMAU
*图像推理:MMMU, MMStar
*视频理解:MVBench
*语音生成: Seed-tts-eval 及主观自然度评估
可以说，Qwen2.5-Omni 在保持全能的同时，并没有牺牲在各个垂直领域的能力
总结：
