Qwen3-Omni - 阿里通义推出的全模态AI模型

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Qwen3-Omni是什么

Qwen3-Omni 是阿里通义团队推出的全模态 AI 模型，能处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型，支持 119 种语言的文本交互，具备低延迟和高度可控的特点。凭借创新的架构设计和强大的性能，Qwen3-Omni 在音频及音视频基准测试中表现卓越，超越多个知名模型。模型支持个性化定制和工具调用，能广泛应用在内容创作、智能客服、教育、医疗辅助等多个领域，为用户带来高效、智能的多模态交互体验。

Qwen3-Omni的功能特色

全模态交互：模型能无缝处理文本、图像、音频和视频等多种模态数据，实现跨模态的融合处理，如根据文本生成对应的图像或音频内容，或理解图像和音频中的信息、输出文本描述。
高性能表现：在众多音频及音视频基准测试中，Qwen3-Omni 取得、优异的成绩，超越、知名的强模型。
多语言支持：支持多种语言的文本交互，能够、理解和生成多种语言的文本内容，满足不同语言使用者的需求，具有很强的全球化语言能力。
快速响应：模型的端到端音频对话延迟低，能快速地对输入的音频进行处理和响应，提供实时的交互体验。
长音频处理：模型支持长达 30 分钟的音频理解，能处理较长的音频内容，不会出现性能下降或无法处理的情况。
个性化定制：用户能根据自己的需求对模型的系统提示词等进行自定义，修改回复风格、人设等，让模型更好地适应不同的使用场景和用户偏好。
工具调用能力：模型具备强大的内置工具调用功能，能与外部工具或服务进行高效集成，实现更复杂的功能和应用，拓展模型的应用范围和实用性。

Qwen3-Omni的性能表现

全方位性能评估：Qwen3-Omni 展现出卓越的多模态处理能力。在单模态任务中，表现与同规模的 Qwen 系列单模态模型相当，在音频任务上表现卓越，具有显著优势。
36 项音视频基准测试：Qwen3-Omni 在 32 项测试中达到开源领域的最佳性能，22 项测试达到行业顶尖水平（SOTA），超越 Gemini-2.5-Pro、Seed-ASR、GPT-4o-Transcribe 等强大的闭源模型。

Qwen3-Omni的核心优势

真正的全模态能力：Qwen3-Omni 是原生全模态大模型，能同时处理文本、图像、音频和视频等多种模态数据，且各模态性能出色，不会因多模态融合而降低单一模态的处理能力。
强大的性能与效率：在多项音频及音视频基准测试中，Qwen3-Omni 的表现超越许多知名模型，展现出卓越的性能。模型具备低延迟的特点，音频对话延迟低至 211 毫秒，视频对话延迟低至 507 毫秒，能快速响应用户输入，提供流畅的交互体验。
丰富的语言支持：支持 119 种文本语言交互，及多种语音理解与生成语言，使模型能在全球范围内满足不同语言用户的需求，具有很强的国际化应用潜力。
高度的可定制性与灵活性：用户能根据自己的需求对模型进行个性化定制，比如修改回复风格、人设等，活通过系统提示词等方式调整模型的行为，使模型更好地适应不同的应用场景和用户偏好。
开源与创新的架构设计：Qwen3-Omni 基于创新的 Thinker-Talker 架构及多码本技术等，提升模型的性能和效率，为开发者提供更多的创新空间。模型开源特性使得开发者能更方便地进行研究和应用开发，推动技术的进一步发展。

Qwen3-Omni的官网是什么

项目官网：https://qwen.ai/blog?id=65f766fc2dcba7905c1cb69cc4cab90e94126bf4&from=research.latest-advancements-list
GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-omni-68d100a86cd0906843ceccbe
技术论文：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni/blob/main/assets/Qwen3_Omni.pdf