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3月11日，通义实验室宣布开源 R1-Omni模型。 DeepSeek R1的爆火，强化学习在大模型领域的潜力被进一步挖掘。 RLVR（可验证奖励强化学习）也是被带火。 通义实验室薄列峰团队首次将RLVR与全模态LLM结合，聚焦的是视觉和音频模态都提供关键作用的 情感识别任务。 X1 OMNI让扫地机器人进入了3.0时代，因为它是第一款打出“全能扫拖机器人”口号的产品。 所谓“全能”，就是你能想到的扫地机器人的配置它都有，包括自动洗拖布、自动集尘、自动上下水、热风烘干、银离子除菌、智能语音交互等等。 Qwen3-Omni，原生全模态。 不是把语音识别、图像理解、语言模型等几个模块缝合起来的方案，是一个统一的端到端模型（类似GPT-4o），所以它在处理音视频、图像、文本混合输入时，理解的连贯性和协同性理论上会很好。
Qwen2.5-Omni在音频能力上优于类似大小的Qwen2-Audio，并与Qwen2.5-VL-7B保持同等水平。 卓越的端到端语音指令跟随能力： Qwen2.5-Omni在端到端语音指令跟随方面表现出与文本输入处理相媲美的效果，在MMLU通用知识理解和GSM8K数学推理等基准测试中表现优异。 二、性能测试 总的来说，X1 OMNI上下水版本性能稳中有升，更新了不少同步运用在科沃斯2022年T10系列上的功能，比如新增实验室功能，遇到颗粒物机器降速、边刷降速、增大吸力，提升颗粒物回收的效果。 Qwen2.5-Omni是一个统一的单模型，能够处理文本、图像、视频和音频等多种模态，并同时生成文本和自然语音流式响应。 为了解决多模态对齐和输出干扰的问题，模型采用了以下创新设计：
它们的底座都是 Omni。 第一个大模型是 Instruct，它是Omni的通用模型；第二个是思考模型；第三个是音频模型。 三者虽然都是 Qwen3-Omni 模型，但侧重点不同：第一个是通用的，第二个偏重复杂任务和思考能力，第三个偏向音频理解，在音频方面优势更大。
GPT-4已经无了。 GPT omni，模态全能者 GPT-4o，o代表着omni (全能)，体现了OpenAI将大部分模态，统一在Transform框架下，激发模型进行全模态思考的野心。 比如S2S，比传统的TTS，多了声波的维度，你可以从声波的频率中解读出额外的信息。 Qwen2.5-Omni无疑是通往通用人工智能道路上的一座重要里程碑。 它不是一个简单的功能叠加，而是在架构层面为解决多模态实时交互这一核心难题提供了极具开创性的解决方案。 其Thinker-Talker架构和全链路流式设计，在学术价值和工业实用性之间取得了出色的平衡。
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