Qwen3-Omni-Flash
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Alibaba
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 22 September 2025
- Autori
- 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…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 35.3B
- Dati di addestramento
- 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)"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 3.6 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 3000000000 active parameters * 2000000000000 tokens = 3.6e+22 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Qwen3-Omni Technical Report
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Qwen3-Omni-Flash è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante September 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²² FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Qwen3-Omni-Flash — domande comuni
Qwen3-Omni-Flash— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Qwen3-Omni-Flash— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Qwen3-Omni-Flash— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 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. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Qwen3-Omni-Flash— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Qwen3-Omni-Flash— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2025.
Qwen3-Omni-Flash— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Qwen3-Omni-Flash— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²² FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.