NEXA AI推出OmniNeural-4B：全球首个为 NPU 原生设计的多模态 AI 模型

当AI模型需要在手机、PC等终端设备上处理文本、图像、音频时，“速度慢、耗电高、依赖网络”往往是难以回避的问题——多数模型最初为GPU设计，移植到终端的NPU（神经网络处理单元）时需“强行适配”，导致多模态能力打折。

• 模型：https://huggingface.co/collections/NexaAI/qualcomm-npu-68a56499963641acb2f1eab7

而 OmniNeural-4B 的出现打破了这一局面。作为全球首个“原生为NPU构建”的多模态AI模型，它无需“挤压适配”，能在NPU上高效处理文本、图像、音频三大模态，不仅速度比非NPU感知模型快20%，还能完全离线运行，不影响设备其他应用，目前已支持高通NPU，苹果NPU版本也即将推出。

核心突破：为什么说OmniNeural-4B是“NPU原生”？

传统多模态模型的逻辑是“先为GPU设计，再适配NPU”，就像“给GPU穿的鞋，硬套在NPU上”，难免出现“跑不快、耗电大”的问题。而OmniNeural-4B从架构设计之初就瞄准NPU特性，通过三大核心设计实现“NPU友好”：

1. NPU优化架构：用对“硬件语言”，速度提升20%

模型全程采用NPU擅长处理的运算与数据格式，避免“硬件能力浪费”：

• 运算符选型：优先使用ReLU激活函数、卷积层（conv层）等NPU高效支持的算子，替代GPU偏好但NPU处理低效的复杂算子；
• 稀疏张量技术：通过压缩冗余数据，减少NPU的内存占用与计算量；
• 静态图执行：提前确定计算流程，避免动态图的实时编译开销，既能处理文本、图像、音频的可变长度输入，又能保持稳定可预测的延迟。

最终，这套架构让OmniNeural-4B比非NPU感知模型整体快20%，其中音频处理速度比基线编码器快9倍，图像处理快3.5倍——比如在手机上识别一段10秒的音频，传统模型需1.8秒，它仅需0.2秒。

2. 硬件感知注意力：降低NPU的“计算负担”

注意力机制是AI模型的核心，但传统注意力模式对NPU的内存和算力要求较高。OmniNeural-4B针对NPU特性优化注意力逻辑：

• 调整注意力头的数量与维度，匹配NPU的并行计算能力；
• 减少不必要的跨模态注意力计算（如文本与音频无需全量交互时，仅保留关键关联），在不影响精度的前提下，降低NPU的计算与内存消耗。

3. 原生多模态路径：不是“LLM加插件”，而是“全模态协同”

很多多模态模型是“文本LLM为核心，图像/音频通过插件接入”，导致不同模态在NPU上运行时“各自为战”。OmniNeural-4B则为文本、图像、音频设计了统一的NPU适配路径：

• 每种模态的处理流程都基于NPU特性设计，无需通过“转译层”适配；
• 多模态融合时，数据格式与计算逻辑完全贴合NPU的处理习惯，避免“模态切换时的性能损耗”。

能力演示：NPU上的多模态实战场景

目前OmniNeural-4B已在手机、PC等设备上实现真实演示，核心能力覆盖日常交互、多模态推理等场景：

1. 手机NPU：三星S25 Ultra上的“全本地AI助手”

在搭载骁龙NPU的三星S25 Ultra上，OmniNeural-4B能实现“听、看、说”全本地交互：

• 无需联网，就能实时响应语音指令（如“识别这张菜单上的辣菜”）；
• 结合摄像头视觉与语音理解，比如用户指着商品说“查这个品牌的售后”，模型能同时处理图像（识别商品）与文本（理解需求），本地生成回答；
• 全程低耗电、低延迟，连续使用1小时，手机续航仅减少8%，且不影响微信、视频等其他应用的运行速度。

2. 多图像推理：对话中识别图像差异

支持在多轮对话中对比分析多张图像，比如：

• 用户先上传“房间整理前”的照片，再上传“整理后”的照片，询问“我改变了哪些地方”；
• 模型在NPU上本地处理两张图像，快速识别出“书架书籍排列变化”“桌面物品减少”等差异，并以文本形式列出。

3. 图像+文本→函数调用：从视觉到行动的落地

能将图像信息转化为实际操作指令，比如：

• 用户拍摄一张会议海报，输入文本“把这个会议添加到日历”；
• 模型先识别海报上的“会议时间（10月15日14:00）”“地点（302会议室）”，再调用设备的日历函数，自动创建会议日程，全程无需手动输入。

4. 多音频比较：本地识别音频差异

在NPU上高效处理音频对比任务，比如：

• 用户上传两段相似的音乐片段，询问“这两首歌有什么不同”；
• 模型本地分析音频的旋律、节奏差异，指出“第一段有钢琴前奏，第二段直接进入人声”，处理速度比传统模型快9倍，10秒内即可出结果。

为什么选择NPU？终端设备的“效率刚需”

对手机、PC等终端设备而言，NPU相比CPU、GPU，在运行AI模型时具备“速度快、能效高、不干扰”三大核心优势——这也是OmniNeural-4B选择“NPU原生”的关键原因：

以三星S25 Ultra为例，OmniNeural-4B在NPU上运行时：

• 处理相同的“图像+文本”任务，比CPU快6倍，比GPU快4倍；
• 每处理100次多模态请求，耗电仅为CPU的1/8、GPU的1/4；
• 后台运行时，手机刷视频、聊微信的帧率仍能保持60fps，无明显卡顿。

这种“快且省电”的特性，让设备端AI从“一次性演示工具”变成“日常可用的助手”——比如用户可以随时用手机调用模型总结文档、识别物品，无需担心速度慢或耗电快。

基准测试：多模态能力全面对标领先模型

研究团队针对OmniNeural-4B与Apple Foundation Model、Gemma-3n-E4B、Qwen2.5-Omni等领先模型进行了一对一人工评估，结果聚焦三大维度：

1. 视觉能力：匹配或优于主流模型

在“图像识别准确率”“视觉问答相关性”等用户偏好测试中，OmniNeural-4B的表现与Gemma-3n-E4B、Apple Foundation Model持平，部分场景（如复杂场景的细节识别）甚至更优——比如识别“拥挤街道上的交通标志”，用户偏好率达48%，略高于Gemma的45%。

2. 音频能力：速度与精度双领先

音频处理是OmniNeural-4B的核心优势：

• 速度：比Whisper编码器快9倍，处理1分钟音频仅需0.8秒；
• 精度：在“语音情感识别”“音频内容分类”任务中，准确率比Qwen2.5-Omni高7%，用户偏好率达62%，显著高于其他模型。

3. 文本能力：与领先模型差距微小

在文本理解、生成任务中，OmniNeural-4B与Qwen2.5-Omni等模型的差距仅在3-5个百分点内，完全能满足终端设备的文本需求（如总结、翻译、提取关键信息）。

值得注意的是，在多模态融合任务（如“图像+音频+文本”联合推理）中，OmniNeural-4B的优势最明显——由于原生NPU架构减少了模态切换损耗，其任务完成率比Gemma-3n-E4B高12%，用户认为“结果更连贯、响应更及时”。

生产用例：从终端到物联网的多场景落地

基于“NPU原生、全离线、多模态”的特性，OmniNeural-4B已规划三大生产级应用场景：

1. PC & 手机：隐私优先的日常助手

• PC场景：本地总结PPT、Word文档，生成邮件草稿（如“将Q3销售报告总结为3点核心结论，插入到邮件正文中”）；
• 手机场景：从聊天记录中提取行动项（如识别“明天10点开会”并提醒）、识别商品包装上的成分信息；
• 核心优势：数据不联网，保护隐私；离线运行，无网络依赖；省电高效，不影响设备日常使用。

2. 汽车：毫秒级响应的车内助手

• 核心能力：处理语音控制（如“打开空调24℃”）、舱室安全检测（识别“儿童未系安全带”“宠物遗留车内”）、环境感知（检测“前方雾天”“道路施工”）；
• 核心优势：本地决策速度达毫秒级（比云端响应快50倍），符合汽车场景的安全时效要求；不依赖车联网，隧道、偏远地区也能使用。

3. IoT & 机器人：无网络依赖的多模态感知

• 工厂场景：工业机器人通过模型进行缺陷检测（识别零件表面划痕）、AR眼镜为技术员叠加设备操作指引；
• 无人机场景：飞行中本地识别“障碍物（如电线）”“禁飞区域”，实时调整航线；
• 机器人场景：家用机器人通过语音+视觉理解用户需求（如“捡起地上的红色水杯”）；
• 核心优势：无需网络连接，适应无信号或弱信号环境；NPU低功耗特性，延长IoT设备与机器人的续航。

当前限制与未来规划

OmniNeural-4B目前仍有一处关键限制：仅支持高通（Qualcomm）NPU，如骁龙8 Gen4、骁龙7 Gen3等芯片对应的设备。

不过研究团队已明确，苹果（Apple）NPU版本正在开发中，未来将覆盖iPhone、Mac等搭载A系列或M系列芯片的设备，进一步扩大终端适配范围。