阿里通义深夜炸场：Qwen3-Omni 开源,四模态来了
如果你以为“全模态 AI”只是科幻小说里看见的，那阿里今天深夜上线的 Qwen3-Omni 要把科幻拉到现实来了。阿里通义实验室发布了业界首个 原生端到端全模态（text、image、audio、video） AI 模型 Qwen3‐Omni，并且开源，同时还有 TTS 模型（文本转语音）和图像编辑工具的一轮升级。
🌟 Qwen3-Omni 有什么绝活
这个新模型大致具备以下特性：
- 输入支持四种模态：文本、图像、音频、视频；输出可以是文本 + 语音（自然语音）。也就是说，你可以给它发视频+音频，让它吐回应答、吐说明，甚至用声音交流。
- 多语言 + 方言支持丰富：119 种文本语言，19 种语音输入语言，10 种语音输出语言，包含粤语、北京话、四川话等多种中国方言。
- 架构上用了 MoE（混合专家，Mixture-of-Experts）的 “思考者–表达者（Thinker–Talker）”设计，并结合某种预训练 + 多码本设计来压低延迟。
- 音视频交互支持实时流式，延迟控制不错。
- 图像编辑工具也升级了：Qwen-Image-Edit-2509 在多图像编辑、一致性（尤其是人像、产品、文字编辑）上都有改进，还有对 ControlNet 的支持。
🔍 跟其他大咖怎么比
“惊不惊喜？意不意外？”我们来对比一下市场上已经有或者前阵子出的模型／系统，看 Qwen3-Omni 在什么地方可能领先，什么地方还得追。
| 对手 / 对比 | 优势（Qwen3-Omni） | 潜在挑战或目前看起来不一定完美的地方 |
|---|---|---|
| Google Gemini 2.5 Pro | Qwen3-Omni 是开源版（Apache-2.0），这意味着企业／开发者可以拿来改／部署／组合，不像 Gemini 那么“锁着”的那种闭源产品。它在音频 / 视频性能上报出有与 Gemini 等高端闭源模型相当、甚至某些基准超过的成绩。 | Gemini 在某些推理能力、用户熟悉度、生态（尤其工具／接口／整合到现有产品）上依然有强势；而且关键体验（例如在极端条件下的图像质量、视频帧一致性、边缘场景）还要用户来验证。 |
| OpenAI 的 GPT-4o / o 系列 | 在“模态输入 + 模态输出 + 开源 + 多语言/方言支持”这样一个全要素组合中，Qwen3-Omni 是一个罕见的全家桶。 它提供了低延迟流式交互，这是很多系统说支持音频／视频但体验并非“实时”的情况中比较大的差距。 | OpenAI 的用户基础、工具链、API 服务稳定性以及大规模部署经验还是在很多应用场景中占优。要在全球把这个开源系统完全做起来，还需要时间和资源。 |
| 其它开源／全模态模型（如早期 Qwen 系列、DeepSeek、Gemma 3n 等） | 相比早期版本，Qwen3-Omni + Qwen3 家族在支持语言种类、方言种类、模态支持（尤其视频 + 音频输入 + 语音输出）上更加全面。 架构上“思考者–表达者”这种把理解和输出分开的设计，使得模型在不同任务间的调优（比如纯文本 vs 音频翻译 vs 视频说明）更灵活。 | 尽管开源，但“开源”并不等于“人人可运行得起高速版本”。高性能、多模态、低延迟需要算力、资源；对于小团队、边缘设备／差网络环境，体验可能仍有折扣。还有，真实世界的安全性、偏见、幻觉（hallucination）等问题，在复杂模态下往往更难控制。 |
好，我帮你整理了一个表，比一比公开资料里 Qwen3 / Qwen3-235B 和 Gemini-2.5-Pro / Flash / OpenAI 的模型在几个 Benchmark 上面的表现／差异。由于资料有些是不完全的／来源多样，缺点在于有些 benchmark 或任务里不同模型没公开数据，所以有些栏会空。你可以当参考。
📊 比较表：Qwen3-235B vs Gemini-2.5-Pro / Flash vs OpenAI 等
| Benchmark / 任务 | Qwen3-235B / Qwen3 系列表现 | Gemini-2.5-Pro / Flash / Google 系列表现 | OpenAI（o3 / o3-mini / GPT-4o）等 |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench（代码执行 / coding） | Qwen3-MoE（235B/活跃22B）在 LiveCodeBench 上与早期版本比有显著提升，有报道说超过 Gemini-2.5-Flash 在某些 coding 任务上。 | Gemini-2.5-Pro / Flash 性能也很强，在 code + reasoning + multimodal 输入（在支持的任务中）表现不错，但在某些高竞争性编程 benchmark 上略落后于 Qwen3-235B。 | OpenAI 的 o3 / o3-mini / GPT-4o 在 coding 任务里通常有很强的稳定性与生态支持；但在公开 benchmark 中，有些任务 Qwen3 的 code 结果接近或略差于最顶尖 OpenAI 模型。 |
| 数学／逻辑推理任务（如 AIME、GSM8K、MATH 等） | Qwen3-235B 在 AIME /数学任务里成绩不错，比如某些报告里说 AIME 正确率 ~85-86% 左右。 | Gemini-2.5-Flash / Pro 在这些数学／逻辑任务里表现也很强，有些任务略微比 Qwen3 高，特别是在极端复杂或多步骤推理任务上。 | OpenAI 的 o3／GPT 系列在数学逻辑任务常常是 benchmark 的强力选手，某些任务里可能领先。 |
| 语言 & 多国语言（General Knowledge / MMLU / 多语种理解） | Qwen3 系列支持非常多语言（报道说 119 种文本语言）且在多语种任务中表现提升，尤其是中低资源语言中。 | Gemini-2.5 系列在语言理解 + 多语种任务中也很强（Google 的训练资源 +多模态 +大 context window 帮助其在大文档 /翻译 /理解中表现出色）。 | OpenAI 模型也常常在 MMLU / general knowledge tasks 上表现非常好；有些评测里 OpenAI 稳定稍微领先。 |
| Context window / 长文档处理 | Qwen3-235B 有 native 上下文窗口 +可扩展配置，有资料指出在某些任务能处理到非常大的 token 数量（例如 32K 或者更多） | Gemini-2.5-Pro / Flash 在 context window 上是其卖点之一，有极大 token limit（甚至 1,000,000 tokens 在某些版本里是被提及的／是其优势） | OpenAI 的最新模型也在扩上下文长度，但公开里普遍是几十万 token 的任务较少；在实际 API /产品中可能会有更多限制。 |
| 多模态 + 输入／输出模态丰富性 | 虽然公开的 benchmarks 在这方面不是每个都有，Qwen3 系列有比较强的多模态输入／输出支持（图像／音频／视频等）及方言／语言支持。 | Gemini-2.5-Pro / Flash 是多模态能力很强的一方，包括图像+文字+音频＋大 context +一些工具链支持。 | GPT-4o／OpenAI 在多模态上也有成绩，尤其在理解图像、音频 +生成文字／回答方面，以及查询工具的整合上比较成熟。 |
| 表现综合评分 / 企业／实用任务 Benchmark（local models /商用可用性） | 在 “LLM Benchmarks April 2025” 中，Qwen3-32B 在 “local models” 类别里有很高排名；Qwen3 的 open 模型在很多实际任务中被认为“性价比／部署门槛 vs 效果”的组合非常有吸引力。 | 在同一个 Benchmark 里，Gemini-2.5-Pro / Flash 也排名高，尤其在那些需要大 context +稳健推理 +多模态需求的任务中显得更全面。 | OpenAI 在企业应用中因为生态 +工具支持 +稳定性通常被选，但成本与封闭性／部署灵活性不是每个团队都能接受。 |
🔦 小结 & 谁在哪些场景下胜出
- Qwen3-235B 的强项：代码生成 / competitive programming / 多语种文本理解 /部署灵活性（open-weight /开源），在某些 benchmark 上能追近或与 Google/其它闭源强模型比肩。
- Gemini-2.5-Pro / Flash 的优势：巨大 context window /多模态输入输出 +实用性 +在处理长文档／多媒体混合内容时较强 /工具生态完善。
- OpenAI 的生态与稳定性：对于很多应用开发者来说，API 稳定＋工具支持齐全＋benchmarks 性能高是主要考虑。
如果你愿意，我可以查最新（最近几个月）偏专门的 benchmark （比如图像＋视频理解，多模态创造／编辑等）然后做一个更完整的对比表。要吗？
😎 为什么这件事挺大
- 降低门槛：开源意味着企业和研究者可以拿到模型，上面做产品／研究，不用像闭源模型那样付费或者受限。对于国内外希望做多模态 AI 应用的团队，这是一个很大的机会。
- 竞争格局或变：像很多国外巨头／大型公司曾经在闭源环境中占主导，但越来越多开源强模型出来，可能会促使整个行业走向更开放，更快速迭代，也可能带来更多创新。
- 应用空间广泛：既能做文字对话，也能处理视频+音频指令、做语音转写、做方言支持、图像编辑／合成等。未来从客户服务、教育、无障碍服务、影视游戏、AR/VR 都有戏。
⚠️ 不要太梦幻，有几点还要提醒
- 延迟与稳定性：官方说支持流式、低延迟，但“理想状态下”“满载用户并发”“网络、硬件瓶颈”这些现实因素里表现如何，还有待广大开发者／用户实测。
- 内容安全、偏见、幻觉：多模态模型一旦接受图像 + 视频 +语音输入，风险也放大――误识别、歧义、对话里带偏见或错误信息的发生可能性更高。开源后，社区好的一面是能被发现、修正；坏的一面是也可能被滥用。
- 生态／部署成本：咱们说的是“开源”，但开源模型要跑起来要算力（GPU／TPU），要调优，要部署／维护，这些都不是小事。对于一些资源有限的团队来说，可能门槛还是挺高。
🤔 总结一下
Qwen3-Omni 的发布，是阿里在全模态 AI 路线上一个重磅炸弹 —— 开源 + 端到端 + 多语言 + 视频/音频支持，让它具备了“全面走向产品化”的潜力。它不是一夜之间能取代一切，但它确实让“多模态未来”看起来没那么遥远了。
如果说全球 AI 是一场马拉松，各家都在你追我赶中努力突破边界，那么 Qwen3-Omni 是阿里这轮拿出来的加速器。至于谁能率先穿线，那得看谁能把不稳定的地方补好、把部署／用户体验做好。毕竟，在 AI 的赛道上，「看起来强」和「真正用起来强」之间，有时候相差好远。