Qwen3-Omni-Flash
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Alibaba
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 22 September 2025
- Autorzy
- 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…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 35.3B
- Dane treningowe
- 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)"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 3.6 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 3000000000 active parameters * 2000000000000 tokens = 3.6e+22 FLOP
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Qwen3-Omni Technical Report
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Qwen3-Omni-Flash został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas September 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 3.6 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Qwen3-Omni-Flash — częste pytania
Qwen3-Omni-Flash— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Qwen3-Omni-Flash— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Qwen3-Omni-Flash— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Qwen3-Omni-Flash— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Qwen3-Omni-Flash— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2025.
Qwen3-Omni-Flash— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Qwen3-Omni-Flash— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.6 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.