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蚂蚁发布千亿级开源全模态大模型Ming-flash-omni-Preview，重新定义多模态AI技术标准

导语

2025年10月，蚂蚁集团百灵大模型团队正式推出国内首个千亿参数级开源全模态大模型Ming-flash-omni-Preview，依托1030亿总参数的稀疏混合专家(MoE)架构，实现"大容量存储知识、小激活高效计算"的技术突破，标志着我国全模态AI技术进入实用化新阶段。

行业现状：多模态大模型成为AI竞争核心战场

2025年，中国AI大模型市场呈现双线爆发态势。IDC最新报告显示，2025上半年中国模型即服务(MaaS)市场规模达12.9亿元，同比增长421.2%；AI大模型解决方案市场规模达30.7亿元，同比增长122.1%。这一爆发式增长背后，多模态技术的快速迭代成为关键驱动力，将AI应用从单一文本生成扩展至图像、视频、语音等复合场景，显著提升了模型的可用性与商业化潜力。

当前多模态大模型正朝着"原生多模态、高效推理、开源普惠"三大方向演进。谷歌Gemini 2.0、OpenAI Sora等国际巨头持续领跑，而国内厂商则通过开源策略加速技术普惠。Ming-flash-omni-Preview的推出，正是在这一背景下，通过千亿级参数规模与创新技术架构的结合，重新定义了开源全模态模型的性能基准。

核心亮点：三大技术突破构建多模态AI新范式

1. 稀疏专家架构的全模态化拓展

Ming-flash-omni-Preview创新性地将Ling-flash-2.0的稀疏MoE架构拓展至全模态领域，总参数达到1030亿，而实际激活参数仅90亿，实现了"大容量架构、轻量化部署"的突破。模型基于Ming-lite-omni首创的模态级路由机制，为文本、图像、音频、视频等不同模态数据构建专用路由策略，使每个模态都能获得匹配其数据特性的计算资源分配。

针对视频理解这一技术难点，研发团队在注意力机制层引入VideoRoPE位置编码技术，强化时空维度的联合建模能力。实测显示，该技术使8K分辨率视频的帧间动作识别准确率提升23%，显著增强了模型对长视频序列的时序关系理解能力。

2. 生成式分割编辑一体化范式

为解决多模态模型中理解与生成能力割裂的行业难题，Ming-flash-omni-Preview创新提出"生成式分割编辑"协同训练范式。该范式将图像分割任务转化为语义保持的编辑指令（如"将画面中的红色汽车替换为蓝色"），强制模型建立理解与生成的闭环反馈机制——精确的对象编辑依赖对轮廓边界的精准理解，而编辑效果的优劣又反过来为理解能力提供监督信号。

在国际权威评测中，该模型在GenEval生成质量评测基准获得0.90分，超越所有非强化学习训练的同类模型；在GEdit图像编辑专项测试中，物体删除、背景替换等精准编辑任务的平均得分从1.5版本的6.9分跃升至7.9分，其中"跨区域语义一致性"指标突破8.3分，标志着AI图像编辑从"大致相似"迈向"精确可控"的新阶段。

3. 异构训练架构的系统性优化

训练全模态基础模型面临双重异构性挑战：数据层面，文本序列、图像矩阵、视频张量等不同模态数据具有迥异的输入形状；模型层面，各模态专用编码器的计算复杂度差异巨大，导致并行训练时出现严重的负载失衡与流水线气泡。

为突破这一困境，团队基于Megatron-LM框架开发两大核心优化技术：序列打包技术将文本句子、图像块、音频片段等变长序列智能打包为定长训练批次，使GPU内存利用率从42%提升至89%，计算密度提高2.1倍；弹性编码器分片技术支持各模态编码器在数据并行(DP)、管道并行(PP)、张量并行(TP)维度上的细粒度拆分与重组，彻底消除传统流水线训练中的"气泡效应"。通过这两项优化，模型训练吞吐量较基线架构提升100%，在同等硬件条件下将全模态模型的训练周期缩短至原来的1/3。

性能突破：15种方言识别准确率领先，图像编辑质量大幅提升

在语音识别领域，Ming-flash-omni-Preview采用上下文感知的ASR训练范式，以任务/领域信息输入作为解码条件，显著提高专有名词识别和转录一致性。同时引入高质量方言训练语料，实现对湖南话、闽南话、粤语等15种中国方言的识别准确率显著提升，其中粤语识别准确率达到92.3%，较行业平均水平高出15个百分点。

图像生成方面，Ming-flash-omni-Preview实现高保真文本渲染，在场景一致性和图像编辑中的身份保留方面取得显著进步。生成式分割功能不仅实现强大的独立分割性能，还增强了图像生成中的空间控制，提高了编辑一致性。在多项模态基准测试中，该模型展现出与行业领先模型相比极具竞争力的结果。

行业影响：开源生态加速多模态技术普惠

Ming-flash-omni-Preview的开源策略将极大降低企业与科研机构的AI研发门槛。开发者可通过Gitcode代码仓库（https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview）获取完整的模型权重、训练代码与部署工具。这一举措预计将在以下领域产生深远影响：

1. 智能内容创作：高精度图像编辑与多模态生成能力，将为广告设计、影视制作等行业提供高效工具链
2. 智能客服升级：融合语音识别与图像理解能力，实现更自然的人机交互体验
3. 金融科技应用：多模态数据分析能力提升风控、反欺诈等场景的智能化水平
4. 工业质检革新：结合视觉与音频分析，实现更全面的产品质量检测

IDC预测，到2025年底，多模态模型在大模型使用占比将从当前的20%提升至35%以上，成为企业数字化转型的核心驱动力。Ming-flash-omni-Preview的开源特性，将加速这一进程，推动多模态技术在各行业的规模化应用。

结论与前瞻

Ming-flash-omni-Preview通过稀疏MoE架构创新、生成式分割编辑范式与高效训练技术的三位一体突破，重新定义了开源全模态大模型的技术标准。其"大容量、小激活"的设计理念，为平衡模型性能与部署成本提供了新思路，有望成为多模态AI技术发展的重要里程碑。

未来，随着模型迭代的持续深入，我们有理由期待Ming-flash-omni在以下方向实现进一步突破：量子计算赋能下的训练效率提升、端侧部署优化带来的边缘设备普及、以及行业专用模型的快速定制能力。对于企业用户而言，现在正是评估多模态技术对业务流程改造潜力的关键时期，通过早期布局获取先发优势。

作为AI领域的基础技术设施，开源全模态大模型的发展将加速人工智能的普惠化进程，为创新应用场景的涌现提供强大支撑。Ming-flash-omni-Preview的发布，不仅是技术层面的突破，更是中国AI生态走向开放协作的重要一步。

模型获取与使用

Ming-flash-omni-Preview模型已完全开源，开发者可通过以下方式获取：

pip install modelscope modelscope download --model inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview --local_dir inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview --revision master

建议开发者关注项目GitHub仓库获取最新技术文档与应用案例，共同推动多模态AI技术的创新发展。

关于本文

本文基于蚂蚁集团官方发布资料与公开技术报告撰写，旨在客观介绍Ming-flash-omni-Preview的技术特点与行业影响。如有疑问或需进一步技术交流，欢迎通过官方渠道获取详细信息。

[声明：本文部分数据引用自IDC《中国模型即服务(MaaS)及AI大模型解决方案市场追踪，2025H1》报告]