Qwen3-Omni-Flash
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Alibaba
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 22 September 2025
- Autores
- 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…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 35.3B
- Datos de entrenamiento
- 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)"
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 3.6 × 10²² FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 3000000000 active parameters * 2000000000000 tokens = 3.6e+22 FLOP
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Qwen3-Omni Technical Report
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Qwen3-Omni-Flash fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante September 2025. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió alrededor de 3.6 × 10²² FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
Qwen3-Omni-Flash — preguntas comunes
Qwen3-Omni-Flash— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Qwen3-Omni-Flash— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Qwen3-Omni-Flash— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 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. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Qwen3-Omni-Flash— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Alibaba, basado en China, una organización categorizada como industry.
Qwen3-Omni-Flash— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2025.
Qwen3-Omni-Flash— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Qwen3-Omni-Flash— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3.6 × 10²² FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.