Qwen3-Omni-Flash
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Alibaba
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 22 September 2025
- Autoren
- Jin Xu, Zhifang Guo, Hangrui Hu, Yunfei Chu, Xiong Wang, Jinzheng He, Yuxuan Wang, Xian Shi, Ting He, Xinfa Zhu, Yuanjun Lv, Yongqi Wang, Dake Guo, He Wang, Linhan Ma, Pei Zhang, Xinyu Zhang, Hongkun Hao, Zishan Guo, Baosong Yang, Bin Zhang, Ziyang Ma, Xipin Wei, Shuai Bai, Keqin Chen, Xuejing Liu, Peng Wang, Mingkun Yang, Dayiheng Liu, Xingzhang Ren, Bo Zheng, Rui Men, Fan Zhou, Bowen Yu, Jianxin…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 35.3B
- Trainingsdaten
- tokens
Audio Encoder AuT 650M Vision Encoder SigLIP2-So400M 540M Thinker MoE Transformer 30B-A3B Talker MoE Transformer 3B-A0.3B MTP Dense Transformer 80M Code2wav ConvNet 200M
"our AuT (Audio Transformer) encoder, trained from scratch on 20 million hours of supervised audio" "The second phase of pretraining utilizes a large-scale dataset containing approximately 2 trillion tokens, with the following distribution across modalities: text (0.57 trillion), audio (0.77 trillion), image (0.82 trillion), video (0.05 trillion), and video-audio (0.05 trillion)"
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 3.6 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 3000000000 active parameters * 2000000000000 tokens = 3.6e+22 FLOP
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Qwen3-Omni Technical Report
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Qwen3-Omni-Flash wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während September 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 3.6 × 10²² FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Qwen3-Omni-Flash — Häufige Fragen
Qwen3-Omni-Flash— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Qwen3-Omni-Flash— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Qwen3-Omni-Flash— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 35.3B. Audio Encoder AuT 650M Vision Encoder SigLIP2-So400M 540M Thinker MoE Transformer 30B-A3B Talker MoE Transformer 3B-A0.3B MTP Dense Transformer 80M Code2wav ConvNet 200M. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Qwen3-Omni-Flash— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Qwen3-Omni-Flash— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2025.
Qwen3-Omni-Flash— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Qwen3-Omni-Flash— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.6 × 10²² FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.