蚂蚁集团开源多模态大模型Ming-lite-omni

5月27日蚂蚁技术日上，蚂蚁集团百灵大模型团队宣布，正式开源其统一多模态大模型——Ming-lite-omni。

Ming-lite-omni模型特点

据官方介绍，此模型基于Ling-lite构建，采用MoE架构，定位为“全模态”模型。其总参数量为220亿，激活参数为30亿。目前，模型权重与推理代码已开放，训练代码与数据也将后续公开。

百灵大模型开源系列进展

这是百灵大模型今年开源系列的又一新成员。此前，团队已陆续开源了MoE架构大语言模型Ling-lite和Ling-plus，以及多模态模型Ming-lite-uni和预览版Ming-lite-omni-preview。其中，五月中旬开源的Ling-lite-1.5表现接近同量级先进水平，能力介于千问4B与8B模型之间。蚂蚁方面强调，这些模型均在包含非Hopper架构的国产算力平台上完成训练，验证了无需顶级计算硬件也能训练出3000亿参数级别先进MoE模型的可能性。

Ming-lite-omni性能评估

那么，Ming-lite-omni的实际能力如何？根据公布的评测结果，其在多项多模态理解与生成任务上的性能，已能与百亿参数级别的领先模型持平甚至超越。蚂蚁团队自信地表示，这是目前已知开源模型中，首个在模态支持广度上可与GPT-4o媲美的模型。

百灵大模型技术路线与规划

百灵大模型负责人西亭曾向媒体解释其产品线命名逻辑：“Ling”代表基础大模型，“Ring”指向推理版本，“Ming”则专指多模态大模型。他透露，团队技术探索主要聚焦于三个方向：一是早期布局并统一应用MoE架构于语言与多模态模型；二是积极利用多元化算力平台，证明国产GPU具备训练顶尖模型的潜力；三是持续深耕多模态领域，推动生成与理解能力统一。此次开源的Ming-lite-omni正是这些技术积累的成果。

未来开源计划

开源并非终点。百灵团队表示，下一步将继续优化Ming-lite-omni在全模态任务上的效果，并重点提升其多模态复杂推理能力。同时，参数规模更大的全模态模型Ming-plus-omni已在规划中。此外，西亭透露，百灵还在筹备Ling的“Max”版本，其发布节奏将“追寻与DeepSeek-V3版本相当的时机”。开源模型社区的竞争与活力，预计将持续升温。