HyperCLOVA X 8B Omni

📄 arXiv: 2601.01792v1 📥 PDF

作者: NAVER Cloud HyperCLOVA X Team

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2026-01-05

备注: Technical Report

💡 一句话要点

HyperCLOVA X 8B Omni：首个支持任意模态输入输出的80亿参数全模态模型

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

关键词: 多模态学习 任意模态转换 统一模型 Transformer解码器 连续嵌入 跨模态生成 HyperCLOVA X 8B参数模型

📋 核心要点

  1. 现有方法通常采用分离的模态特定流程处理多模态任务，缺乏统一性和灵活性。
  2. HyperCLOVA X 8B Omni通过共享的token预测接口统一不同模态，实现任意模态间的转换。
  3. 实验结果表明，该模型在多种输入输出组合下，性能与同等规模模型相比具有竞争力。

📝 摘要（中文）

本报告介绍了HyperCLOVA X 8B Omni，这是HyperCLOVA X系列中首个支持文本、音频和视觉作为输入和输出的任意到任意的全模态模型。通过将多模态理解和生成整合到一个单一模型中，而不是分离的模态特定流程，HyperCLOVA X 8B Omni作为一个80亿参数规模的全路径探索点，旨在实现实用的任意到任意的全模态助手。从高层次上看，该模型通过交错的多模态序列上的共享下一个token预测接口来统一模态，而视觉和音频编码器则注入连续嵌入以进行细粒度的理解和定位。经验评估表明，在跨越文本、音频和视觉的各种输入-输出组合中，该模型在韩语和英语方面都表现出与同等规模模型相比具有竞争力的性能。我们预计HyperCLOVA X 8B Omni的开源发布将支持广泛的研究和部署场景。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理多模态任务时，通常需要针对不同的模态（如文本、图像、音频）分别设计不同的模型或pipeline。这种方式不仅增加了模型的复杂性，也难以实现不同模态之间的自由转换和深度融合。因此，如何构建一个能够统一处理多种模态输入和输出的通用模型，是当前多模态研究面临的重要挑战。

核心思路：HyperCLOVA X 8B Omni的核心思路是利用一个统一的框架来处理所有模态的数据。具体来说，它将不同模态的数据编码成连续的嵌入向量，然后通过一个共享的Transformer解码器进行处理，最终预测下一个token。这种方式使得模型能够学习到不同模态之间的关联性，从而实现任意模态之间的转换。

技术框架：HyperCLOVA X 8B Omni的整体架构包括三个主要模块：文本编码器、视觉编码器、音频编码器和一个共享的Transformer解码器。文本编码器负责将文本数据转换为嵌入向量，视觉编码器和音频编码器分别负责将图像和音频数据转换为嵌入向量。这些嵌入向量会被交错排列，然后输入到共享的Transformer解码器中进行处理。解码器通过预测下一个token来生成输出，输出可以是文本、图像或音频。

关键创新：HyperCLOVA X 8B Omni最重要的技术创新在于它采用了一个统一的框架来处理所有模态的数据。与以往需要针对不同模态分别设计模型的做法不同，HyperCLOVA X 8B Omni只需要一个模型就可以处理多种模态的输入和输出。这种方式不仅简化了模型的结构，也提高了模型的泛化能力。

关键设计：HyperCLOVA X 8B Omni的关键设计包括：1) 使用连续嵌入向量来表示不同模态的数据，这使得模型能够学习到不同模态之间的细粒度关联性；2) 采用共享的Transformer解码器来处理所有模态的数据，这提高了模型的效率和泛化能力；3) 使用交错排列的方式将不同模态的嵌入向量输入到解码器中，这使得模型能够更好地理解不同模态之间的上下文关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HyperCLOVA X 8B Omni在多种输入输出组合下进行了实验评估，包括文本到文本、图像到文本、音频到文本、文本到图像、文本到音频等。实验结果表明，该模型在韩语和英语方面都表现出与同等规模模型相比具有竞争力的性能。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

HyperCLOVA X 8B Omni具有广泛的应用前景，例如智能助手、多模态对话系统、内容创作等。它可以根据用户的文本、图像或语音输入，生成相应的文本、图像或语音输出，从而实现更加自然和智能的人机交互。此外，该模型还可以用于跨模态检索、图像描述生成等任务，为各行各业提供更加便捷和高效的服务。

📄 摘要（原文）

In this report, we present HyperCLOVA X 8B Omni, the first any-to-any omnimodal model in the HyperCLOVA X family that supports text, audio, and vision as both inputs and outputs. By consolidating multimodal understanding and generation into a single model rather than separate modality-specific pipelines, HyperCLOVA X 8B Omni serves as an 8B-scale omni-pathfinding point toward practical any-to-any omni assistants. At a high level, the model unifies modalities through a shared next-token prediction interface over an interleaved multimodal sequence, while vision and audio encoders inject continuous embeddings for fine-grained understanding and grounding. Empirical evaluations demonstrate competitive performance against comparably sized models across diverse input-output combinations spanning text, audio, and vision, in both Korean and English. We anticipate that the open-weight release of HyperCLOVA X 8B Omni will support a wide range of research and deployment scenarios.