Ming

Ming 是蚂蚁集团开源的全模态大模型，基于统一多模态架构，以「模态统一」+「任务统一」为核心设计理念，实现文本、图像、音频与视频的跨模态理解与生成能力。作为业界首个千亿参数规模的开源全模态模型，Ming-Flash-Omni 在图文理解、视频分析、语音合成及图像生成编辑等多项基准测试中均达到开源最优（SOTA）水平。

为什么选择 Ming？

Ming 在多个维度实现了关键突破：

• 全模态统一架构：单一模型端到端支持文本、图像、音频、视频四种模态，替代多个专用模型，显著降低系统复杂度
• Scaling 效应验证：作为业界首个千亿参数开源全模态模型，率先在全模态领域验证了 Model Scaling 与 Data Scaling 的有效性
• 生成与理解协同：Meta Query 与 Thinker-Talker 架构实现理解到生成的无缝衔接，且生成与理解能力互不干扰

核心能力

Ming-Flash-Omni 集成了四大核心能力模块，真正实现「能看、能听、能说、能画」的全模态智能：

图文理解

• 知识图谱增强：引入结构化知识图谱，实现细粒度视觉感知与背景知识融合
• 多图联合理解：支持多张图片的关联推理与综合分析
• 学科推理能力：在数学、物理等专业学科问题上表现优异

视频分析

• 长视频理解：有效处理复杂时序信息，理解视频内容语义
• Video Grounding：支持精准的视频时序事件定位与片段检索
• 动态场景感知：理解视频中的动作序列、事件逻辑与实体关系

语音合成

• Thinker-Talker 架构：两阶段推理式语音生成，显著提升语音自然度与表达准确性
• Free-form 语音编辑：支持音频片段的增删改、情绪风格替换及方言转换
• 100+ 精品音色库：具有版权保障的高品质音色资源，含多种情绪变体
• 专业内容朗读：准确处理化学式、数学公式等复杂专业符号的语音合成

图像生成与编辑

• Meta Query：通过多模态上下文特征提取驱动图像生成，实现理解与生成的一体化
• 精细化图像编辑：支持对存量图像进行局部修改、风格迁移与内容优化
• 文生图能力：根据自然语言描述生成高保真、高一致性图像

技术演进

Ming-Flash-Omni 历经多个关键里程碑，演进脉络从架构统一、规模扩展到数据提升，每一版本均代表全模态技术的重要突破：

这一演进不仅体现在支持模态数量的扩展，更体现在架构理念的持续革新： 统一架构验证奠定单一模型处理多模态的基础； Model Scaling 与 Data Scaling 双轮驱动性能跃升； 未来将探索统一表征空间，向更深层次的跨模态理解与生成统一迈进。

应用场景

Ming-Flash-Omni 适用于以下典型业务场景：

社区认可

Ming-Flash-Omni 开源后在学术界与工业界受到广泛关注：

• 开源发布后一周内登上 Hugging Face Trending 榜首
• 社区评测表明，统一架构设计并未对各单模态任务效果造成负向影响，验证了「统一而不妥协」的设计理念
• 已成为开源社区全模态模型领域的重要参考基准

技术规格

快速开始

前往Ling Studio ，即可体验 Ming-Flash-Omni 的多模态能力。