Ming-Flash-Omni: A Sparse, Unified Architecture for Multimodal Perception and Generation

📄 arXiv: 2510.24821v2 📥 PDF

作者: Inclusion AI, :, Bowen Ma, Cheng Zou, Canxiang Yan, Chunxiang Jin, Chunjie Shen, Chenyu Lian, Dandan Zheng, Fudong Wang, Furong Xu, GuangMing Yao, Jun Zhou, Jingdong Chen, Jianing Li, Jianxin Sun, Jiajia Liu, Jian Sha, Jianjiang Zhu, Jianping Jiang, Jun Peng, Kaixiang Ji, Kaimeng Ren, Libin Wang, Lixiang Ru, Longhua Tan, Lu Ma, Lan Wang, Mochen Bai, Ning Gao, Qingpei Guo, Qinglong Zhang, Qiang Xu, Rui Liu, Ruijie Xiong, Ruobing Zheng, Sirui Gao, Tao Zhang, Tianqi Li, Tinghao Liu, Weilong Chai, Xinyu Xiao, Xiaomei Wang, Xiaolong Wang, Xiao Lu, Xiaoyu Li, Xingning Dong, Xuzheng Yu, Yi Yuan, Yuting Gao, Yuting Xiao, Yunxiao Sun, Yipeng Chen, Yifan Mao, Yifei Wu, Yongjie Lyu, Ziping Ma, Zhiqiang Fang, Zhihao Qiu, Ziyuan Huang, Zizheng Yang, Zhengyu He

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-28 (更新: 2025-11-25)

备注: 18 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出Ming-Flash-Omni，一种稀疏统一架构，用于多模态感知与生成。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 混合专家模型 稀疏激活 语音识别 图像生成 生成式分割 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 现有模型在多模态任务中存在效率和扩展性瓶颈，难以兼顾性能与计算成本。
  2. Ming-Flash-Omni采用稀疏MoE架构，大幅提升计算效率和模型容量，实现高效扩展。
  3. 该模型在语音识别、图像生成和生成式分割等任务上均取得SOTA结果，证明了其多模态智能的优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了Ming-Flash-Omni，是Ming-Omni的升级版本，它构建于Ling-Flash-2.0的更稀疏的混合专家(MoE)变体之上，总参数量为1000亿，但每个token仅激活61亿参数。这种架构实现了高效扩展（显著提高计算效率，同时大幅扩展模型容量），并增强了跨视觉、语音和语言的统一多模态智能，代表了通向通用人工智能(AGI)的关键一步。与前代产品相比，升级后的版本在多模态理解和生成方面表现出显著改进。我们在语音识别能力方面取得了重大进展，在上下文ASR中实现了最先进的性能，并在方言感知ASR中获得了极具竞争力的结果。在图像生成方面，Ming-Flash-Omni引入了高保真文本渲染，并在图像编辑过程中展示了场景一致性和身份保持方面的显著提升。此外，Ming-Flash-Omni还引入了生成式分割，该能力不仅实现了强大的独立分割性能，还增强了图像生成中的空间控制，并提高了编辑一致性。值得注意的是，Ming-Flash-Omni在文本到图像生成和生成式分割方面取得了最先进的结果，并在所有12个上下文ASR基准测试中创造了新的记录，所有这些都在一个统一的架构中实现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型通常面临计算成本高昂、扩展性受限的问题，难以在各种模态的任务中同时取得优异的性能。特别是在语音识别、图像生成等任务中，模型需要在理解上下文信息、保持图像一致性等方面做出优化，而传统的密集模型难以兼顾效率与性能。

核心思路：Ming-Flash-Omni的核心思路是利用稀疏混合专家（MoE）架构，在保证模型容量的同时，大幅降低计算成本。通过只激活部分专家网络，模型可以在处理不同模态的数据时，动态地选择最相关的知识，从而提高效率和性能。

技术框架：Ming-Flash-Omni构建于Ling-Flash-2.0之上，采用MoE架构，总参数量为1000亿，但每个token仅激活61亿参数。该模型能够处理视觉、语音和语言等多种模态的数据，并支持多模态理解和生成任务。主要模块包括：输入编码器（处理不同模态的输入）、MoE层（动态选择专家网络）、输出解码器（生成目标模态的输出）。

关键创新：Ming-Flash-Omni的关键创新在于其稀疏MoE架构，它允许模型在扩展到更大规模的同时，保持较高的计算效率。此外，该模型还引入了生成式分割能力，增强了图像生成中的空间控制和编辑一致性。

关键设计：Ming-Flash-Omni采用了特定的专家网络结构和路由策略，以实现高效的参数激活和知识选择。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Ming-Flash-Omni在多个任务上取得了显著的性能提升。在上下文ASR中，该模型实现了SOTA性能，并在方言感知ASR中获得了极具竞争力的结果。在图像生成方面，该模型引入了高保真文本渲染，并在图像编辑过程中展示了场景一致性和身份保持方面的显著提升。此外，该模型在文本到图像生成和生成式分割方面也取得了SOTA结果，并在所有12个上下文ASR基准测试中创造了新的记录。

🎯 应用场景

Ming-Flash-Omni具有广泛的应用前景，包括智能助手、多模态内容创作、智能客服、自动驾驶等领域。它可以用于生成高质量的图像、识别语音指令、理解自然语言文本，并实现多模态信息的融合和交互。该研究的成果将推动人工智能技术在各个行业的应用，并为未来的通用人工智能发展奠定基础。

📄 摘要（原文）

We propose Ming-Flash-Omni, an upgraded version of Ming-Omni, built upon a sparser Mixture-of-Experts (MoE) variant of Ling-Flash-2.0 with 100 billion total parameters, of which only 6.1 billion are active per token. This architecture enables highly efficient scaling (dramatically improving computational efficiency while significantly expanding model capacity) and empowers stronger unified multimodal intelligence across vision, speech, and language, representing a key step toward Artificial General Intelligence (AGI). Compared to its predecessor, the upgraded version exhibits substantial improvements across multimodal understanding and generation. We significantly advance speech recognition capabilities, achieving state-of-the-art performance in contextual ASR and highly competitive results in dialect-aware ASR. In image generation, Ming-Flash-Omni introduces high-fidelity text rendering and demonstrates marked gains in scene consistency and identity preservation during image editing. Furthermore, Ming-Flash-Omni introduces generative segmentation, a capability that not only achieves strong standalone segmentation performance but also enhances spatial control in image generation and improves editing consistency. Notably, Ming-Flash-Omni achieves state-of-the-art results in text-to-image generation and generative segmentation, and sets new records on all 12 contextual ASR benchmarks, all within a single unified architecture.