Ming-Flash-Omni 是一个基于稀疏混合专家（MoE）架构的统一多模态大模型，在视觉、语音、图像、文本全模态上同时实现领先的理解与生成能力，以 100B 总参数、仅 6.1B 激活参数的高效设计，刷新多项 SOTA 记录。
在通往通用人工智能（AGI）的道路上，人类智能的一个关键特征是多模态信息的统一处理能力：我们能看图说话、听音识义、依文作画。然而，当前多数多模态大模型仍采用“感知-生成分离”的设计，导致理解与生成目标割裂、控制粒度粗糙、系统复杂度高。
蚂蚁集团 Inclusion AI 团队近期推出了 Ming-Flash-Omni 预览版, 并同步公开了 Ming-Flash-Omni 背后的技术报告。作为 Ming-Lite-Omni 的升级版，Ming-Flash-Omni 基于稀疏 MoE 架构，在一个统一模型中高效融合视觉、语音、语言三大模态的理解与生成能力。Ming-Flash-Omni 不仅在多项权威基准上刷新 SOTA，更通过架构创新与训练范式重构，为构建高效、可控、可扩展的多模态 AGI 提供了新路径。
技术报告: https://arxiv.org/abs/2510.24821
【Ming-Flash-Omni 预览版下载及体验地址】
GitHub: https://github.com/inclusionAI/Ming
Hugging Face: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview
ModelScope: https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview
核心摘要亮点
Ming-Flash-Omni 由蚂蚁集团 Inclusion AI 团队推出，是 Ming-Omni 往千亿级 Scaling 的初步探索。它不仅是“能看、能听、会说、会画”的全能 AI，更在以下方向取得突破性进展：
统一架构：单一模型能够同时处理理解（如 OCR、视频问答）与生成（如 TTS、文生图、图像编辑），实现全模态能力集中化部署。
极致效率：基于 Ling-Flash-2.0 的稀疏 MoE 架构，推理时仅激活 6.1B 参数，兼顾百亿级容量与低延迟响应。
语音识别：在全部 12 项 ContextASR 基准上达到 SOTA，显著提升上下文感知与方言识别能力（覆盖 15 种中文方言）。
图像生成：支持高保真文本渲染、身份一致性编辑，并首次引入 生成式分割（Generative Segmentation），实现像素级语义控制。
模型结构
Ming-Flash-Omni 采用 “感知-生成”两阶段统一架构，核心基于 Ling-Flash-2.0（100B 总参数，6.1B/Token 激活）的稀疏 Mixture-of-Experts（MoE）语言模型。
整个架构如图所示：多模态输入 → 统一 MoE 主干 → 并行生成视觉/语音输出，实现“一脑多能”。
Ming-Flash-Omni 的核心由三大组件构成——多模态编码器、稀疏 MoE 主干与专用生成头，共同支撑其高效、精准的多模态理解与生成能力。
1、多模态编码器：模态特化，时序增强
视觉编码器：视觉编码器原生支持高分辨率图像与视频输入，并引入 VideoRoPE 位置编码，有效建模长视频中的时序动态与帧间依赖关系。
音频编码器：采用Whisper Encoder提取音频表示，在原始 Whisper 权重基础上，进一步在 70 万小时高质量语音数据上进行加训，显著提升对中文语音、口音及上下文语义的建模能力，最大限度保留原始音频的丰富信息，同时具备声学和语义特征。
2、统一主干: Ling-Flash-2.0 稀疏 MoE
1）总参数规模达 100B，推理时每 token 仅激活 6.1B 参数，实现大容量与低延迟的平衡；
2）采用双平衡机制稳定 MoE 训练:
结合辅助负载均衡损失（auxiliary load-balancing loss）与 路由器偏置动态更新（per-router bias update），有效缓解专家负载不均问题，提升收敛稳定性；
3）配备模态专属路由机制（Modality-Specific Routers）：
分别设计 V-Router（视觉）、A-Router（音频）、T-Router（文本），根据模态动态分配 token 至最适配的专家子网络。
3、生成头：轻量高效，任务专用
1）语音生成头：
采用预训练音频头，输入为 LLM 生成的文本 token + 下采样 VAE latent，输出用于 flow-matching 的条件信号；
2）图像生成头：
采用轻量 DiT解码器，支持文本->图像、图像编辑；
创新引入 Refiner 模块，将高层语义 token 转化为像素级掩码，实现referring expression segmentation（如“分割图中的红色汽车”），为生成式分割与精细编辑提供空间控制基础。
训练策略
Ming-Flash-Omni 采用 “感知 → 生成”两阶段解耦训练范式，在保证模型稳定性的同时，最大化理解与生成能力的协同增益。
1、感知阶段（冻结所有生成头）
1）预训练：在大规模图文音视频语料上学习跨模态对齐表示；
2）指令微调（SFT）：提升模型对多模态指令的理解与响应能力；
3）Coherent RL 对齐：
首先采用 D-GRPO（Dynamic GRPO），在具备可验证答案的任务（如数学推理、OCR、事实问答）上，通过动态采样与任务奖励机制强化正确推理链；
随后引入 U-DPO（Unified DPO），在人类偏好数据上进行对齐，并额外加入指令微调辅助损失，有效缓解 DPO 训练中的指令遵循退化问题，提升输出风格一致性与任务遵从性。
2、生成阶段（冻结感知主干）
1）图像生成
基于 Flow Matching 目标预训练轻量 DiT 解码器，实现高质量文生图；
为支持图像编辑，将参考图像的 VAE 潜变量与去噪过程中的噪声 latent 拼接，作为条件输入，强制生成结果与原图在结构和语义上保持一致；
引入 ByteT5 词级 caption 编码器，将细粒度文本描述注入生成过程，显著增强文本条件密度与语义对齐精度。
2）语音生成
复用提前预训练好的连续声学生成模型(基于VAE-GAN的统一语音 tokenizer + flow-matching 声码器)，未进行任何微调或端到端联合训练，既保障了TTS的高保真度，又显著降低训练成本与复杂度。
工程优化
与传统大语言模型（LLM）相比，多模态基础模型的训练面临两大核心工程挑战：
数据异构性：训练过程中需动态切换文本、图像、音频、视频等多种模态，其输入张量在序列长度、分辨率、采样率等方面差异巨大，导致 batch 内样本长度高度不均，引发严重的显存碎片与计算负载不均衡；
模型异构性：除主干 Transformer 外，还需集成视觉编码器（如 ViT）、音频编码器（如 Whisper-style CNN/Transformer）等异构子模块。这些轻量但计算密集的编码器若并行策略不当，极易在流水线并行中产生空泡（pipeline bubble），拖累整体吞吐。
为应对上述挑战，Ming-Flash-Omni 基于 Megatron-LM 框架进行了深度定制，引入两项关键优化：
序列打包（Sequence Packing）：将多个变长的图文音视频样本密集拼接至固定长度的训练序列中，显著提升 GPU 显存利用率与计算密度，实测 GPU 利用率提升 40%+；
灵活编码器分片（Flexible Encoder Sharding）：支持视觉/音频编码器在数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）三个维度自由切分，实现与主干 MoE 模型的负载均衡协同，有效消除 pipeline bubble。
得益于上述优化，Ming-Flash-Omni 的整体训练吞吐较基线 Megatron-LM 提升 2 倍以上，成功支撑百亿参数稀疏 MoE 模型在大规模多模态数据上的高效、稳定收敛。
评估结果
我们在 50+ 公开与内部基准上对 Ming-Flash-Omni 预览版进行了系统性评测，覆盖视觉、语音、视频、多模态交互四大维度。评估结果表明，其不仅在单项任务上刷新纪录，更在统一架构下实现理解与生成能力的协同领先。
视觉理解：在 OCR、多图推理、视频时序理解等任务上达到主流 Omni 模型水平；
图像生成：在图像生成 GenEval 基准上取得 0.90 的高分, 为当前非强化学习方法中的最佳结果，尤其在位置与颜色等细粒度控制上优势明显；
图像编辑与分割: 编辑一致性与生成式分割性能大幅超越同类统一模型，支持高保真身份保留、文本渲染及像素级语义操控；
语音理解：在全部 12 项 ContextASR 基准上达到SOTA，上下文感知与命名实体识别能力显著优于现有 Omni 模型。
未来展望
当前开源的 Ming-Flash-Omni 预览版是我们在全模态模型上往千亿级 Model Scaling 的初步探索，其在全模态模型中整体展现出领先水准，但在部分 VL 能力上相比业界领先的专用 VL 大模型仍存在一定差距，我们仍在持续探索全模态 omni 模型的效果上限，Ming-Flash-Omni 正式版会很快跟大家见面
