深夜炸场！AI圈又出王炸选手啦！

家人们谁懂啊！阿里通义千问团队凌晨三点放大招啦！这次推出的Qwen2.5-Omni简直绝了，堪称AI界的十项全能选手哇！

这个7B小钢炮可太能打了！

它已经在Hugging Face、ModelScope、DashScope和GitHub这些平台上开源了。你可以通过官方的Demo来体验它的互动功能，或者用Qwen Chat和它语音、视频聊天，感受一下它的强大性能。

一、技术突破：双核架构+流式处理，开启全模态实时交互新纪元

Qwen2.5-Omni首创Thinker-Talker双核架构，模拟人类“大脑+发声器”的协作模式：
• Thinker（思考模块）：基于Transformer解码器，融合音频/图像编码器，实时解析多模态输入（如视频画面、语音指令），生成高层语义表征。
• Talker（表达模块）：采用双轨自回归Transformer，将语义表征流式转化为自然语音或文本，支持毫秒级低延迟响应。
此外，模型通过TMRoPE位置编码算法精准对齐音视频时序，结合Position Embedding融合技术，实现跨模态信息的高效协同。

性能表现：
• 在OmniBench多模态评测中，Qwen2.5-Omni以4.51分（满分5分）的语音生成能力与人类水平持平，远超Google Gemini-1.5-Pro等模型。
• 单模态任务中，其语音识别、图像推理、视频理解等指标均领先同类7B模型。

二、场景落地：从智能菜谱到情绪识别，AI交互更“人性化”

1. 生活助手：实时交互无界限
• 视频通话：用户可通过Qwen Chat与模型实时视频对话，模型能识别环境（如厨房）并推荐餐馆，甚至化身“智能菜谱”分步指导烹饪。
• 情绪感知：通过音视频分析情绪，模型可主动安抚用户（如识别焦躁语气并开导），交互更贴近真人对话。

2. 专业领域：多模态融合提效
• 教育科研：支持论文共享屏幕讲解、PPT解析，甚至能通过演奏音乐给出改进建议。
• 医疗诊断：结合影像、病历文本和患者描述，辅助医生快速决策。
• 内容创作：自动生成视频字幕、为图片添加语音描述，降低创作门槛。

三、开源生态：免费商用，手机端即刻部署

Qwen2.5-Omni以Apache2.0协议开源，开发者可免费下载模型权重，并在魔搭社区、Hugging Face等平台商用。其7B参数的轻量化设计，让手机、智能音箱等终端设备也能流畅运行，推动AI普惠化。

体验入口：

• Qwen Chat免费体验：（注意不是在通义页面）

https://chat.qwen.ai

• 百炼平台模型调用：

https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni

• Demo体验：

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Omni-Demo

• 开源地址：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni

四、行业影响：重新定义智能终端，阿里AI战略再升级

Qwen2.5-Omni的发布，标志着阿里在AI领域实现三大突破：

1. 技术路径创新：双核架构优化计算效率，为轻量化全模态模型提供新范式。
2. 生态布局加速：与夸克、通义APP等产品协同，拓展C端应用场景（如情感陪伴机器人）。
3. 产业赋能深化：低门槛开源策略将推动智能家居、物联网等领域的智能化升级。

Qwen2.5-Omni的推出，不仅为开发者提供了“开箱即用”的全模态工具，更可能重塑未来人机交互的形态。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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