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还没看到有人提起这个，所以在这里发个帖……使用DeepSeek - R1根据PR提交内容来总结这个模型的特性：### Qwen2.5 - Omni技术总结#### 1.基本信息 - 模型规模：70亿参数版本（“Qwen/Qwen2.5 - Omni - 7B”） - 开源：在Apache 2.0许可下完全开源#### 2.输入/输出模式 - 输入支持： - 文本：自然语言指令 - 图像：常见格式（JPEG/PNG） - 音频：WAV/MP3（需要FFmpeg） - 视频：带音频轨道提取的MP4 - 输出能力： - 文本：自然语言回应 - 语音：24kHz自然语音（支持流式传输）#### 3.架构设计 - 多模态编码器： - 分块处理：解耦编码器（感知）和大型语言模型（序列建模）之间的长序列处理 - TMRoPE：用于音视频同步的时间对齐多模态旋转位置编码 - 双路径生成： - 思考者（Thinker）：生成文本的大型语言模型主干 - 讲述者（Talker）：使用思考者的隐藏状态生成音频标记的双轨自动回归模型 - 流式优化： - 滑动窗口扩散变换器（DiT）减少音频延迟 - 同时进行文本/语音流式输出#### 4.技术亮点 - 统一多模态处理： - 无需中间表示的端到端联合训练 - 支持任意模态组合（单一/混合） - 高效注意力： - 原生FlashAttention 2支持 - 与PyTorch SDPA兼容 - 语音定制： - 预制语音：“Cherry”（女）和“Ethan”（男） - 通过“spk”参数动态切换语音 - 部署灵活性： - 禁用语音输出以节省显存（约2GB） - 仅文本模式（“return_audio = False”）#### 5.性能 - 多模态基准测试： - 在Omni - Bench上达到最先进水平 - 在视觉/音频任务中优于同规模的Qwen2 - VL/Qwen2 - Audio - 语音理解： - 首个具有端到端文本级语音指令遵循能力的开源模型 - 在MMLU/GSM8K上语音输入与文本输入性能相匹配#### 6.实现细节 - 硬件支持： - 自动设备映射（“device_map = “auto””） - 混合精度（“bfloat16/float16”） - 处理管道： - 统一的“Qwen2_5OmniProcessor”处理多模态输入 - 混合媒体组合的批量处理#### 7.要求 - 系统提示：完全功能所必需的：“你是Qwen……能够生成文本和语音。” - 依赖项： - FlashAttention 2（可选加速） - FFmpeg（视频/非WAV音频处理）这种架构通过创新设计实现了深度多模态融合，同时保持强大的文本能力，显著推进了多模态智能体开发中的视听理解/生成。此外从PR中：我们提出Qwen2.5 - Omni，这是一个端到端的多模态模型，旨在感知多种模态，包括文本、图像、音频和视频，同时以流式方式生成文本和自然语音回应。为了实现多模态信息输入的流式传输，音频和视觉编码器都采用分块处理方法。这种策略有效地解耦了多模态数据长序列的处理，将感知责任分配给多模态编码器，并将长序列建模委托给大型语言模型。这种分工通过共享注意力机制增强了不同模态的融合。为了使视频输入的时间戳与音频同步，我们以交错方式顺序组织音频和视频，并提出一种新的位置嵌入方法，名为TMRoPE（时间对齐多模态RoPE）。为了在避免两种模态相互干扰的同时并发生成文本和语音，我们提出思考者 - 讲述者架构。在这个框架中，思考者作为负责文本生成的大型语言模型，而讲述者是一个双轨自动回归模型，直接利用思考者的隐藏表示来生成音频标记作为输出。思考者和讲述者模型都被设计为以端到端的方式进行训练和推理。为了以流式方式解码音频标记，我们引入一个限制感受野的滑动窗口DiT，旨在减少初始包延迟。Qwen2.5 - Omni在图像和音频能力方面都优于同样规模的Qwen2 - VL和Qwen2 - Audio。此外，Qwen2.5 - Omni在像Omni - Bench这样的多模态基准测试中达到最先进的性能。值得注意的是，Qwen2.5 - Omni是第一个在端到端语音指令遵循方面达到与文本输入能力相当性能的开源模型，MMLU和GSM8K等基准测试证明了这一点。至于语音生成，Qwen2.5 - Omni的流式讲述者在鲁棒性和自然性方面优于大多数现有的流式和非流式替代方案。社区能否帮忙确认这个PR是否合法？（原始PR：https://github.com/huggingface/transformers/pull/36752）

讨论总结

这个帖子主要讨论Qwen2.5 - Omni模型的PR情况。大家对模型能实现多种输入输出转换的功能感到惊叹，对其多模态的特性十分关注。在模型规模方面，有人觉得7B参数版本偏小，期待更大规模的模型。对于模型的发布也有不同的推测，包括发布时间和是否即将发布。同时，还涉及到与其他模型如LLaMA系列的竞争关系、相关的技术细节如奖励函数构建等，整体氛围积极且充满对模型的期待。

主要观点

  1. 👍 对Qwen2.5 - Omni模型的功能感到惊叹
    • 支持理由：模型能实现从音频、文本、视频、图像到语音、文本的转换，支持多种类型输入输出
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为7B参数版本的规模较小
    • 正方观点：希望看到更大规模的模型，因为7B相对较小
    • 反方观点：有人认为7B版本是个好的开始
  3. 💡 认为该模型可能是为Qwen3发布做准备
    • 解释：大量代码提交以及相关特性可能是为后续类似架构的Qwen3发布做铺垫
  4. 💡 对Qwen2.5 - Omni发布充满期待
    • 解释：模型功能强大，无论是多模态特性还是输入输出能力都令人期待其发布后的表现
  5. 💡 认为Qwen系列发展迅速对LLaMA系列造成竞争压力
    • 解释：Qwen系列不断推出新模型，可能影响LLaMA 4的发布，给LLaMA系列带来竞争压力

金句与有趣评论

  1. “😂 Holy shit, Audio - Text - Video - Image to speech - Text.”
    • 亮点：简洁直白地表达出对Qwen2.5 - Omni模型强大功能的惊叹。
  2. “🤔 I just hope they’ll have a larger scaled model, 7B is a bit small.”
    • 亮点：直接说出对模型规模的期望。
  3. “👀 They release a 70b and then no backend works with it and we are :(”
    • 亮点：通过举例之前70B版本的问题，侧面反映对Qwen2.5 - Omni模型的关注。
  4. “😂 Geez Qwen is coming with a lot of small models under 15b parameters.”
    • 亮点：幽默地表达出Qwen推出众多小模型的情况。
  5. “🤔 I wanna see the Max models”
    • 亮点：直接表明想要看到Qwen最大模型的期待。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于模型的规模，部分人觉得7B参数版本较小，而另一部分人认为这是一个好的开始。可能的原因是不同用户对模型的应用场景和发展预期不同，有些人希望模型一开始就有较大的规模来满足复杂的任务需求，而有些人则觉得从较小规模开始逐步发展也是可行的。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen2.5 - Omni模型与其他模型（如CSM）的性能比较、模型在特定环境（如llama.cpp）中的多模态支持、模型的隐私安全问题等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen2.5 - Omni模型发布并表现良好，可能会推动多模态模型的发展，对多模态相关应用的开发产生积极影响，也可能会加剧模型之间的竞争态势，促使各模型在功能和性能上不断优化。

详细内容：

标题：Qwen2.5-Omni 引发 Reddit 热议，创新与期待并存

近日，Reddit 上关于“Qwen2.5-Omni”的话题引起了广泛关注。原帖[https://github.com/huggingface/transformers/pull/36752]详细介绍了这一模型的众多特性，获得了大量的点赞和评论，引发了大家对于其性能、规模和应用前景的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对其多模态融合能力感到震撼，如“Holy shit, Audio-Text-Video-Image to speech-Text.” 但也有人认为 7B 的参数规模有点小，比如“ I just hope they’ll have a larger scaled model, 7B is a bit small.” 还有人猜测 Qwen 团队发布此模型的时机，“i think Qwen team time it to release same time, or just after Llama 4. Maybe they want to beat Llama upon its arrival :)” 。

有人指出，如果这不是计划发布的内容，不会提交这么大量的代码，预计在 6 - 8 周甚至 2 - 4 周内可能会发布。比如，有用户分享道：“I’ll say this having looked at the PR: this is a lot of code to submit if they’re not planning on releasing it. HF Staff is in the mix too. I suspect we’ll get it in 6 - 8 weeks conservatively and 2 - 4 if they’re playing a hurry up game with the PR. Cool stuff. Wish I had time to write an OAI Realtime API adapter for it.”

大家对其应用前景充满期待，比如“Support for text, audio, images and video, with possibility to output both text and speech - sounds amazing! Truly a multi - modal model. Looking forward to the release!” 但也有人对隐私问题提出了疑问，像“Question: Do we know that these Chinese models are good to go, from a privacy standpoint?”

总之，Qwen2.5-Omni 在 Reddit 上引发了众多讨论，大家既对其创新之处充满期待，又对其规模和应用中的一些问题存在担忧。未来它究竟能在多模态模型领域掀起怎样的波澜，让我们拭目以待。