蚂蚁开源多模态大模型Ming-lite-omni
5月27日蚂蚁技术日上，蚂蚁集团百灵大模型团队宣布了一项重要开源进展：正式发布其统一全模态大模型——Ming-lite-omni。
官方资料显示，这款开源多模态大模型基于Ling-lite架构打造，创新性地采用MoE（专家混合）设计，致力于实现真正的“全模态”理解与生成。在参数规模上，模型总参数量为220亿，其中激活参数量为30亿。目前，项目已开源模型权重与推理代码，训练代码及相关数据集也将于后续阶段陆续公开。
此次发布标志着百灵大模型开源版图再度扩展。回顾其开源历程，团队此前已相继推出了MoE架构的大语言模型Ling-lite、Ling-plus，以及多模态模型Ming-lite-uni和预览版Ming-lite-omni-preview。值得一提的是，五月中旬开源的Ling-lite-1.5模型，其综合性能据评估已接近同量级先进水平，能力表现介于千问4B与8B模型之间。更为关键的是，蚂蚁团队强调，这些模型均在包含非Hopper架构的国产算力平台上完成训练，这有力验证了基于国产GPU硬件训练千亿级先进MoE模型的可行性。
那么，全新开源的Ming-lite-omni模型实际能力如何？根据官方发布的基准评测结果，该模型在多项多模态理解与生成任务中表现优异，其性能已达到甚至部分超越了百亿参数级别的领先模型。蚂蚁团队对此表示，Ming-lite-omni是目前已知开源模型中，首个在模态支持广度上能够对标GPT-4o的全模态大模型。
百灵大模型负责人西亭曾向媒体阐释其产品命名体系：“Ling”系列代表基础大语言模型，“Ring”系列专注于推理优化，而“Ming”系列则专攻多模态大模型。他进一步透露，百灵团队的核心技术战略聚焦于三大方向：一是前瞻性布局并统一采用MoE架构于语言与多模态模型；二是积极拥抱多元算力生态，验证国产算力平台训练顶尖大模型的潜力；三是持续深化多模态技术研究，推动生成与理解能力的统一演进。此次开源的Ming-lite-omni，正是这些技术路线的集中体现。
开源仅是起点。百灵团队表示，后续将持续优化Ming-lite-omni在全模态任务上的性能，并重点增强其多模态复杂推理能力。同时，更大参数规模的全模态模型Ming-plus-omni也已列入发展规划。此外，西亭透露，百灵团队正在筹备Ling系列的“Max”版本，其发布计划将“对标DeepSeek-V3版本的节奏”。可以预见，大模型开源社区的竞争与创新活力将持续高涨。
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