蚂蚁集团近日宣布开源其最新研发的全模态大模型——Ming-Flash-Omni 2.0。该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等多个领域展现出卓越性能，成为开源社区中备受瞩目的技术突破。
作为业界首个全场景音频统一生成模型，Ming-Flash-Omni 2.0突破了传统模型在音频处理上的局限。它能够在单条音轨中同时生成语音、环境音效和音乐，并通过自然语言指令实现音色、语速、语调、音量、情绪和方言的精准控制。在推理效率方面，该模型达到3.1Hz的极低帧率，支持分钟级长音频的实时高保真生成，在成本控制和性能表现上均处于行业领先地位。
全模态大模型的发展面临通用性与专精性的平衡难题。开源模型在特定任务上往往难以媲美专用模型，但蚂蚁集团通过持续投入和技术迭代，使Ming-Omni系列逐步突破这一瓶颈。早期版本构建了多模态能力基础，中期版本验证了规模增长带来的性能提升，而2.0版本通过更大规模的数据训练和系统性优化，在全模态理解与生成能力上达到开源领域领先水平，甚至在部分场景超越专用模型。
该模型基于Ling-2.0架构（MoE，100B-A6B）开发，围绕"精准识别、精细控制、稳定生成"三大核心目标进行优化。在视觉领域，通过融合亿级细粒度数据和难例训练策略，显著提升了对近缘物种、工艺细节和稀有文物的识别能力；音频方面，支持语音、音效、音乐的同轨生成，并具备零样本音色克隆功能；图像编辑功能则强化了复杂场景的稳定性，支持光影调整、场景替换和一键修图等操作，即使在动态场景中也能保持画面连贯性。
百灵模型负责人周俊指出，全模态技术的核心在于通过统一架构实现多模态能力的深度融合。开源后，开发者可基于同一框架调用视觉、语音和生成能力，大幅降低多模型串联的复杂度和开发成本。目前，Ming-Flash-Omni 2.0的模型权重和推理代码已在Hugging Face等开源平台发布，用户也可通过蚂蚁百灵官方平台Ling Studio进行在线体验和调用。
这一技术突破不仅为端到端多模态应用开发提供了统一能力入口，更推动了AI技术在实际业务中的规模化落地。随着工具链和评测体系的不断完善，全模态大模型有望在更多领域展现其变革性潜力。
