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Qwen3.5-Omni-Plus

多模态大模型Qwen3.5

Qwen3.5-Omni-Plus

发布时间: 2026-03-30更新于: 2026-07-17 23:18:16.247885
模型参数
未披露
上下文长度
256K
中文支持
支持
推理能力

Qwen3.5-Omni-Plus 是阿里巴巴于 2026-03-30 发布的多模态大模型。支持文本、图像、视频、音频输入和文本、音频输出,上下文窗口为 256K,主要能力包括多语言。页面已收录官方资料,便于核对规格和使用成本。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Qwen3.5-Omni-Plus

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
8K tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本、音频
发布时间
2026-03-30
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Qwen3.5-Omni-Plus

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
Qwen License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Qwen3.5-Omni-Plus

官方介绍与博客

官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Qwen3.5-Omni-Plus

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-¥7.00/ 1M-
文本请求类型 = multimodal_input-¥40.00/ 1M
图像-¥7.00/ 1M-
音频-¥53.00/ 1M-
音频请求类型 = audio_output-¥213.00/ 1M
视频-¥7.00/ 1M-
Qwen3.5-Omni-Plus

评测结果

当前尚无可展示的评测数据。

和其他模型对比

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Qwen3.5-Omni-Plus

发布机构

Qwen3.5-Omni-Plus

模型解读

Qwen3.5-Omni是阿里巴巴通义实验室于2026年3月30日正式发布的新一代全模态大模型[citation:1][citation:2][citation:4]。该模型属于Qwen Omni系列,定位为原生全模态(Omni-Modal)模型,旨在实现对文本、图像、音频和视频的统一理解与生成[citation:2][citation:6]。

在架构设计上,Qwen3.5-Omni延续并升级了经典的Thinker-Talker分工架构[citation:4]。其中,Thinker(理解中枢)负责接收多模态输入并输出文本,升级为Hybrid-Attention MoE(混合注意力混合专家架构),结合TMRoPE技术进行位置编码,能够高效处理长序列输入[citation:4][citation:7]。Talker(表达中枢)负责基于Thinker的输出生成上下文化语音,采用RVQ编码替代传统的DiT运算,并引入ARIA(自适应速率交错对齐)技术,以提升语音合成的自然度和稳定性[citation:4][citation:7]。模型在海量文本、视觉以及超过1亿小时的音视频数据上进行了原生多模态预训练[citation:8]。

Qwen3.5-Omni-Plus支持256K的长上下文窗口,可处理超过10小时的音频输入或超过400秒的720P(1 FPS)音视频输入[citation:2][citation:4][citation:8]。在能力方面,模型支持文本、图像、音频、视频的全模态输入,并可输出文本和音频[citation:1][citation:2]。具体能力包括:音视频理解与细粒度描述(可生成带时间戳的剧本级描述、自动切片)、Audio-Visual Vibe Coding(根据音视频指令直接生成代码)、实时语音交互(支持语义打断、语音控制音色/语速/情绪)、音色克隆、多语言语音识别与合成等[citation:4][citation:7][citation:10]。

根据千问团队公布的技术报告,Qwen3.5-Omni-Plus在215项音频/音视频理解、推理和交互任务中取得了SOTA(业界最佳)成绩[citation:1][citation:4][citation:8]。在通用音频理解、识别、翻译、对话等任务上,该模型超越了Google的Gemini-3.1 Pro;音视频理解能力总体达到Gemini-3.1 Pro同等水平;视觉与文本能力则与同尺寸的Qwen3.5模型持平[citation:4][citation:9]。具体测试中,在DailyOmni、QualcommInteractive、Omni Cloze等视听交互测试中得分大幅领先Gemini-3.1 Pro;在WenetSpeech嘈杂环境语音识别测试中错误率远低于对比模型[citation:1][citation:10]。

应用场景方面,Qwen3.5-Omni可广泛用于短视频/直播平台内容理解与审核、游戏开发、自媒体创作、会议与访谈纪要生成、多语言实时翻译等场景[citation:1][citation:3][citation:6]。模型支持113种语言及方言的语音识别和36种语言及方言的语音生成[citation:1][citation:4]。目前,开发者可通过阿里云百炼平台以API形式调用该模型,普通用户可访问Qwen Chat、Hugging Face Spaces或魔搭社区进行免费体验[citation:1][citation:2][citation:4]。

Qwen3.5-Omni-Plus

常见问题

Qwen3.5-Omni-Plus 是什么模型?

Qwen3.5-Omni-Plus 是阿里巴巴于 2026-03-30 发布的多模态大模型。支持文本、图像、视频、音频输入和文本、音频输出,上下文窗口为 256K,主要能力包括多语言。页面已收录官方资料,便于核对规格和使用成本。

Qwen3.5-Omni-Plus 支持哪些输入和输出模态?

当前官方资料记录其支持文本、图像、视频、音频输入,并生成文本、音频输出。

Qwen3.5-Omni-Plus 的上下文窗口和最大输出是多少?

上下文窗口为 256K,最大输出为 8K。未公开或无法确认的规格不做推测。

Qwen3.5-Omni-Plus 适合哪些任务?

根据已收录的官方能力标签,它适合多语言相关任务;实际效果应结合具体工作流验证。

Qwen3.5-Omni-Plus 是否开源?

代码与模型权重按 Qwen License 记录;使用前仍应核对官方许可原文。

Is Qwen3.5-Omni-Plus open source?

The checkpoint is listed under the Qwen License, with the license link included in the model references. Review the linked license text before commercial or derivative use.

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