Ming-lite-omni – 开源多模态大模型的创新突破

Ming-lite-omni 是蚂蚁集团于 2025 年 5 月开源发布的统一多模态大模型，旨在通过单一架构实现文本、图像、音频和视频等多种模态的理解与生成能力。该模型基于混合专家（MoE）架构，拥有 220 亿总参数和 30 亿激活参数，能够支持全模态输入输出，为用户提供自然流畅的多模态交互体验。

核心功能

Ming-lite-omni 的核心功能包括：

• 全模态交互：支持文本、图像、音频和视频等多种输入输出形式，无需依赖外部工具即可完成跨模态转换。例如，用户输入语音指令，模型可直接生成文字回复或图像内容。
• 理解与生成统一：将理解（如文本分类、图像识别）与生成（如文本生成、图像生成）功能集成到同一模型中，减少任务切换的延迟。
• 高效处理：基于 MoE 架构，模型参数可动态激活，降低计算资源消耗，适合部署在边缘设备或云端。

技术原理

Ming-lite-omni 的技术原理包括：

• MoE 架构：通过多个专家网络和门控网络动态选择最优参数，提升模型效率。
• 多模态感知与处理：为每种模态设计特定的路由机制，确保模型能高效地处理不同模态的数据。
• 统一理解和生成：采用编码器-解码器架构，结合跨模态融合技术，实现多模态数据的统一理解与生成。
• 推理优化：引入混合线性注意力机制，降低计算复杂度和显存占用，提升长上下文推理效率。

支持平台

Ming-lite-omni 支持多种平台，包括但不限于：

• Hugging Face 模型库：用户可以通过 Hugging Face 下载预训练模型和相关资源。
• Gitee：提供源码下载和相关文档。

团队介绍

Ming-lite-omni 由蚂蚁集团旗下的百灵大模型团队开发。该团队在多模态大模型领域拥有深厚的技术积累，致力于推动 AI 技术的开源和社区化发展。团队的目标是通过开源的方式，促进社区的进一步探索和创新。

项目资源

• 官网：https://aiguide.cc/17266/
• 源码：https://github.com/antgroup/Ming-lite-omni.git
• Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni

业务场景

Ming-lite-omni 可广泛应用于以下业务场景：

• 智能客服与语音助手：支持语音交互，快速解答问题。
• 内容创作与编辑：生成和编辑文本、图像、视频，辅助内容创作。
• 教育与学习：提供个性化学习建议，辅助教学。
• 医疗健康：辅助病历分析、医学影像解读。
• 智能办公：处理文档、整理会议记录。