Qwen3-Omni-Flash
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Alibaba
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 22 September 2025
- Szerzők
- 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…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 35.3B
- Képzési adatok
- 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)"
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 3.6 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 3000000000 active parameters * 2000000000000 tokens = 3.6e+22 FLOP
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Qwen3-Omni Technical Report
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Qwen3-Omni-Flash ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt September 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 3.6 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Qwen3-Omni-Flash — gyakori kérdések
Qwen3-Omni-Flash— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Qwen3-Omni-Flash— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Qwen3-Omni-Flash— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 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. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Qwen3-Omni-Flash— Ki készítette ezt?
Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Qwen3-Omni-Flash— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2025.
Qwen3-Omni-Flash— Mire használják?
Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Qwen3-Omni-Flash— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.6 × 10²² FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..