蚂蚁集团开源全新统一多模态大模型 Ming-Lite-Omni：支持图像、文本、音频、视频

近日，蚂蚁集团旗下的 百灵大模型（Ling）团队 正式宣布开源其最新推出的统一多模态大模型 —— Ming-Lite-Omni。这是一款基于 Ling 系列轻量模型构建的 MoE 架构全模态 AI 模型，总参数达 220 亿（22B），激活参数为 28 亿（3B），具备强大的多模态理解与生成能力。

• 项目主页：https://lucaria-academy.github.io/Ming-Omni
• GitHub：https://github.com/inclusionAI/Ming/tree/main/Ming-omni
• Hugging Face：https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni
• 魔塔：https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-Lite-Omni

这是继 Ling-lite、Ling-plus 和 Ming-lite-uni 等模型之后，百灵团队在开源领域的又一重磅动作，标志着其在多模态大模型技术上的持续突破。

什么是 Ming-Lite-Omni？

Ming-Lite-Omni 是 Ming-Omni 的轻量化版本，由 Ling-Lite 大语言模型驱动，采用 MoE（专家混合）架构，并引入“模态特定路由器”机制，实现了对多种模态输入（如图像、文本、音频、视频）的统一理解与生成。

它不仅能识别多模态内容，还能根据指令生成高质量文本、自然语音和生动图像，真正实现“看、听、说、画”一体化。

🔍 核心特性一览

✅ 统一多模态感知

• 支持图像、文本、音频、视频等所有主流模态；
• 使用专用编码器提取不同模态 token；
• 通过“模态特定路由器”协调处理，避免任务冲突；
• 在单一模型中完成跨模态融合，无需多个子模型或任务微调。

✅ 统一理解与生成

• 可在生成过程中解读用户意图；
• 支持上下文感知对话；
• 提供文本到语音、图像编辑、跨模态问答等多种功能；
• 实现从“理解”到“创造”的完整闭环。

✅ 创新生成能力

• 高质量图像生成与编辑：集成 Ming-Lite-Uni 图像解码模块；
• 自然语音合成：使用高级音频解码器，输出流畅语音；
• 支持原生分辨率图像生成与风格迁移；
• 能应对复杂多模态交互场景，如音视频问答、图像字幕生成等。

📊 性能对比：表现强劲，部分指标超越竞品

在多项基准测试中，Ming-Lite-Omni 表现出色：

🌟 关键亮点：

• 图像理解：在对象识别任务中，Ming-Lite-Omni 平均得分 58.54，优于 Qwen2.5-VL-7B 的 54.43。
• 视频理解：在 LongVideoBench 中表现优于 Qwen2.5-VL-7B。
• 语音理解：在 aishell2 测试中表现优于 Qwen2.5-Omni。
• 图像生成：GenEval 得分 0.64，FID 值 4.85，刷新现有方法 SOTA。

💡 技术创新：MoE + 模态路由，让统一多模态成为可能

Ming-Lite-Omni 的核心在于其创新性的架构设计：

• 基于 Ling-Lite 的 MoE 架构：不仅高效节省计算资源，还保证了多模态处理的灵活性；
• 模态特定路由器：动态分配专家网络资源，提升模态间协同效率；
• 统一框架下处理与生成：无需任务微调即可完成多种复杂操作，极大简化部署流程。

这种设计使得一个模型就能胜任从图像识别到语音生成、再到视频分析的多样化任务，打破了传统多模态系统依赖多个独立模型的限制。

⚙️ 开源价值：推动社区研究与定制化落地

蚂蚁集团强调，Ming-Lite-Omni 所有代码和模型权重均已开源，目标是：

• 推动多模态大模型的研究边界；
• 降低企业与开发者接入门槛；
• 加速多模态应用的落地进程。

据官方介绍，Ming-Lite-Omni 是目前首个在模态支持上与 GPT-4o 相当的开源模型，填补了国内多模态开源生态的一项空白。

📌 应用场景广泛，覆盖未来智能体验

Ming-Lite-Omni 的强大能力使其适用于多个高价值场景：

🎥 实时音视频交互

• 语音助手、视频摘要生成；
• 视频内容自动标注与检索；
• 教育、客服、虚拟人等互动场景。

🖼️ 创意内容生成

• 文本到图像生成；
• 图像风格迁移与编辑；
• 助力设计师快速生成视觉素材。

🧾 跨模态任务处理

• 音视频问答（如语音提问+图像回答）；
• 图像字幕生成；
• 医疗、金融等行业的多模态辅助决策系统。

🧩 优势与挑战并存

✅ 优势：

• 多模态统一性强：单一模型搞定图像、文本、音频、视频；
• 生成能力强：语音自然、图像质量领先；
• 高效节能：仅需 2.8B 激活参数，却能达到更大模型的效果；
• 完全开源：促进学术研究与商业定制。

❗ 潜在挑战：

• 参数规模有限：虽然效率高，但在某些极端复杂任务中仍弱于超大规模闭源模型；
• 训练数据依赖：高质量多模态数据获取难度较大；
• 硬件要求较高：实时多模态交互对设备性能有一定要求。

🚀 百灵大模型持续开源，打造 AI 生态体系

今年以来，百灵大模型已陆续开源多个重要模型：

这一系列动作表明，百灵大模型正在从“单模态”走向“统一多模态”，并逐步构建起一个开放、灵活、高效的多模态 AI 生态。