架構師必看：Qwen3-Omni的“思考者-表達者”MoE架構

發布于 2025-9-23 18:20

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2025年9月23日深夜，阿里巴巴通義千問大模型團隊，向人工智能領域連續投下了三枚重磅“炸彈”，密集發布并開源了原生全模態大模型Qwen3-Omni、更新了圖像編輯模型Qwen-Image-Edit-2509，并推出了一款商業化的語音生成模型Qwen3-TTS-Flash。

這一系列動作，不僅是對其“全尺寸、全模態”大模型體系建設承諾的有力兌現，更深刻地揭示了多模態AI技術，正從過去略顯笨拙的“技術拼圖”時代，全面邁向“一體化融合”的新紀元。

核心主角：Qwen3-Omni 原生端到端全模態模型

本次發布中最引人矚目的，無疑是Qwen3-Omni。它被譽為業界首個原生端到端全模態AI模型。這意味著，它不再是多個單模態模型的簡單拼接，而是在同一個模型內部，無縫地統一了對文本、圖像、音頻和視頻四種核心模態的理解和處理能力。

架構創新：
為了實現這種一體化的融合，Qwen3-Omni采用了一系列前沿的架構設計。其基礎是混合專家（MoE）架構，模型總參數達到300億，但在每次推理時僅激活其中的30億參數，極大地提升了運行效率。
更具創新性的是其“思考者-表達者（Thinker-Talker）”機制。在處理多模態輸入時，“思考者”負責深度理解并生成高層次的語義表征，而“表達者”則專注于將這些語義，實時地、流式地解碼為文本或自然語音。這種設計，確保了模型在實現強大跨模態性能的同時，其單模態的文本與圖像處理效果，依然能與同參數規模的專業模型保持同等水平，真正做到了“單模態不降智”。
性能表現：
Qwen3-Omni的性能表現極其出色。在多達36項的音頻及音視頻基準測試中，它取得了32項開源領域最佳性能，其中22項更是達到了業界頂尖水平（SOTA）。在自動語音識別（ASR）、音頻理解與語音對話方面，其表現已能與頂級的閉源模型相媲美。
在效率上，其純模型端到端的音頻對話延遲低至211毫秒，視頻對話延遲也僅為507毫秒，并能支持長達30分鐘的音頻理解。

兩大“專才”助陣：語音生成與圖像編輯的革命

除了“全能選手”Qwen3-Omni，阿里此次還發布了兩款在垂直領域實現巨大突破的“專才”模型。

Qwen3-TTS-Flash 注入情感的聲音
這是一款專注于高品質語音合成（TTS）的商業化模型。它徹底解決了傳統TTS技術“機械感”的痛點，能夠生成帶有豐富情感、聲音極度逼真的語音。在多項基準測試中，其在中英穩定性、多語言穩定性和音色相似度上，均取得了SOTA表現。
它不僅提供17種高質量音色，每種音色還支持10種語言，甚至覆蓋了粵語、四川話、閩南語等多種方言。對于需要構建虛擬主播、有聲讀物或智能硬件語音的應用而言，這款模型提供了前所未有的真實感和表現力。
Qwen-Image-Edit-2509 “聽話”的圖像畫筆
這款開源的圖像編輯模型，其核心突破在于解決了AI圖像編輯中“一致性”的核心難題。
- 多圖編輯： 通過圖像拼接的訓練方式，它現在支持將“人物+產品”、“人物+場景”等多張圖片進行融合處理。
- 高保真： 它能更好地保留人臉和產品的身份特征，在進行風格變換或場景替換時，不會出現“換臉”或“貨不對板”的尷尬。
- 精準控制： 它甚至支持對圖像中的文字，進行字體、顏色和材質的編輯。其原生的ControlNet支持，更讓開發者可以像使用專業設計軟件一樣，通過深度圖、邊緣圖等方式，對圖像生成進行精準的控制。

開啟多模態應用新篇章

這一系列多模態模型的發布，為數字人、游戲、廣告商拍、智能教育、元宇宙內容創作等千億級市場，帶來了全新的開發機遇。

在數字人與虛擬客服領域，Qwen3-Omni強大的跨模態理解能力，使其能夠真正“看懂”用戶的視頻表情，“聽懂”用戶的語音語調，從而協同生成更具上下文感知和情感共鳴的文本與語音回復。再結合Qwen3-TTS-Flash提供的情感化聲音，虛擬數字人將不再是冰冷的程序，而是有溫度的交互伙伴，能極大地提升用戶粘性。
在電商與廣告領域，Qwen-Image-Edit-2509的價值尤為突出。一個電商平臺，可以利用其多圖融合能力，為用戶提供“在線試穿”（將用戶照片與服裝商品圖融合）或“虛擬家裝”（將家具商品圖與用戶家裝場景圖融合）等沉浸式體驗。其高保真特性確保了商品展示的準確性，而ControlNet的精準控制，則能幫助營銷人員快速生成符合品牌調性的、高度個性化的廣告素材。
在游戲與元宇宙領域，開發者的創造力將被極大解放。利用Qwen3-Omni，可以構建出能夠理解玩家語音指令和游戲畫面的高級AI NPC。而阿里對Qwen-Image-Edit等模型的開源，則積極地推動了開發者生態的構建，讓中小團隊和個人開發者，也能借助這些強大的開源技術，快速搭建自己的多模態應用，進行二次創新和商業落地。