Ming-Lite-Omni：蚂蚁集团开源的一款原生全模态多模态大语言模型(MLLM)

Ming-Lite-Omni是什么

Ming-Lite-Omni是蚂蚁集团百灵大模型团队(InclusionAI)开源的一款原生全模态多模态大语言模型(MLLM)，基于MoE(Mixture of Experts)架构设计，总参数18B，激活参数3B。作为蚂蚁"Ming"系列开源模型的重要成员，它实现了音视频图文全模态输入与文本语音输出的统一处理，支持将理解和生成模型合在一起调用，也可以单独完成理解和生成任务，带来接近GPT-4o级别的原生全模态交互体验。

该项目承袭了5月初开源的Ming-lite-omni-preview和Ming-lite-uni两款模型的核心能力，并进行了系统性整合优化。其技术突破在于采用统一架构解决了多模态理解与生成的传统矛盾——传统方案通常需要组合多个独立模型(如CLIP+扩散模型)，导致效率低下且易出现信息损失，而Ming-Lite-Omni通过创新的模态级路由机制和多尺度表征对齐策略，实现了端到端的统一处理流程。

在性能表现上，Ming-Lite-Omni在OpenCompass多模态评测集上与Qwen2.5-VL-7B持平，在知识问答基准InfoSeek上甚至超越Qwen2.5-vl-32B；同时支持流式语音合成与实时视频交互，在方言理解和噪声环境下的语音处理方面展现出独特优势。该项目的开源标志着MoE架构向全模态领域的重要拓展，为学术界和工业界提供了研究多模态统一技术的新基准。

功能特色

全模态统一架构

Ming-Lite-Omni最突出的特点是实现了输入输出的全模态覆盖：支持音频、视频、图片和文本任意组合作为输入，生成文本、语音或图像交织的多模态输出。这种能力源于三大技术创新：

1. 模态级路由机制：针对不同模态设计独立的T-Router(文本)、V-Router(视觉)和A-Router(音频)，缓解模态间冲突并增强协同效应。例如处理视频通话时，视觉和音频信号会分别路由到专用专家模块处理。

2. 多尺度表征对齐：通过4×、8×、16×多分辨率特征关联，模型能同时捕捉全局布局(低分辨率)、对象结构(中分辨率)及细节纹理(高分辨率)，使生成质量提升3.5%。

3. 联合表征学习：传统方法中理解与生成模型相互独立，导致视觉-语义不匹配；而Ming-Lite-Omni通过共享的多模态大语言模型基底，实现理解与生成的相互促进。

实时交互能力

项目特别优化了低延迟流式处理能力，主要体现为：

• 视频通话强化：引入视频-语音-文本三元组训练数据，模型能基于音频提取视频相关内容。通过TTS合成多样化语音问题并筛选高质量样本，显著提升实时交互的自然度。

• 方言语音处理：收集覆盖多领域、高噪环境的方言数据集，通过人声分离和领域分类技术，使方言识别准确率提升40%以上，支持粤语等方言的实时对话。

• 对话式图像编辑：用户可通过自然语言链式操作如"生成熊猫→移除鸟→改为线稿"，模型响应时间控制在1秒内(H20平台实测)。

知识增强体系

针对多模态模型常见的"所见即所得"局限，项目构建了结构化知识增强链路：

1. 实体抽取：使用多个多模态大模型交叉校验提取实体

2. 实体链指：将实体与知识库关联

3. QA合成：生成基于知识的问答对

该方案使模型在InfoSeek知识问答基准上的H-mean得分达到27.3，超越PaLI-X(22.06)和Qwen2.5-vl-32B(19.35)，特别适用于需要背景知识的视频解说、医疗咨询等场景。

技术架构

模型结构设计

Ming-Lite-Omni基于Ling-lite-1.5语言模型扩展，整体架构可分为四个核心组件：

1. 模态编码层：

• 视觉编码器：统一处理视频/图片，输出视觉token

• 语音编码器：将音频转换为梅尔频谱token序列

• 文本编码器：直接处理文本输入

2. MoE路由层：

• 采用模态专用路由(T/V/A-Router)

• 每个token根据模态类型选择2-4个专家模块

• 专家容量动态调整避免过载

3. 多模态融合层：

• 多尺度DiT块处理不同分辨率特征

• 表征对齐损失确保各尺度输出一致

• 共享注意力机制实现跨模态交互

4. 输出解码层：

• 文本解码：自回归生成文本token

• 语音合成：基于LM隐状态流式输出音频

• 图像生成：通过DiT模块实现

训练优化策略

项目团队在训练过程中实施了多项创新方法：

1. 数据增强：

• 合成50万小时方言语音数据，覆盖15种中国主要方言

• 构建200万组视频-语音-文本三元组，增强跨模态关联

• 知识图谱增强生成200万结构化QA对

2. 计算优化：

• 采用分层语料预训练策略，提升数据利用率30%

• 实现非Hopper架构国产GPU的高效训练，成本降低20%

• 动态负载均衡算法优化MoE计算分配

3. 稳定性控制：

• 引入NormHead保证训练稳定

• 修复Router TP中的梯度重复问题

• 设计梯度缩放机制解决loss不收敛

关键性能指标

在标准测试环境下(A100×8)，模型主要性能表现为：

应用场景

实时视频通话助手

Ming-Lite-Omni特别优化了视频-语音联动能力，可应用于：

• 远程医疗：患者上传症状视频，模型结合医学知识库生成诊断建议并语音输出

• 智能客服：理解用户视频中的产品展示，同步解答技术问题

• 教育辅导：分析学生解题过程视频，实时语音指导

多模态内容创作

模型的跨模态生成特性为内容生产带来革新：

• 视频自动配音：输入原始视频，生成符合画面内容的多种语言解说

• 交互式设计：通过语音指令实时修改设计稿，如"将LOGO左移并改为蓝色"

• 无障碍内容：将图像自动转换为语音描述，助力视障人士

智能终端交互

凭借轻量级部署优势(激活参数仅3B)，适合嵌入各类设备：

• 车载系统：支持方言指令的导航、娱乐控制

• 智能家居：通过家庭监控视频理解老人/儿童需求，语音响应

• 工业巡检：分析设备运行视频+噪声，预测故障并语音报警

企业知识管理

结构化知识处理能力适用于：

• 会议纪要：将录音/视频转为文本，提取关键决策点

• 文档检索：通过语音提问查找匹配图片/图表

• 培训系统：根据操作视频自动生成指导手册

相关链接

1. 模型仓库：

• Hugging Face: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni

• ModelScope: https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-Lite-Omni

2. 代码仓库：

• GitHub: https://github.com/inclusionAI/Ming

3. 技术文档：

• 论文: https://arxiv.org/abs/2505.02471

Ming-Lite-Omni作为首个基于MoE架构的开源全模态模型，通过创新的模态路由机制和统一训练框架，成功验证了多模态理解与生成协同优化的可行性。项目在多个技术点实现突破：模态级路由缓解了跨模态干扰，多尺度对齐提升了生成质量，结构化知识注入解决了MLLM的认知局限。

作为开源社区的重要补充，Ming-Lite-Omni为多模态研究提供了新基准，其技术路线有望推动对话系统、内容生成等应用进入"全模态时代"。开发者可基于该项目构建创新的跨模态应用，共同探索AGI的技术前沿。