为什么我们需要多模态模型？因为人类认知世界的方式本身就是多维的。
我们的目标是为 AI 装上“眼睛”和“耳朵”，让它能像人一样感知——理解你的手势，辨别你的语气，从而打破数字智能与物理世界之间的壁垒。只有这样，它才能更好地融入终端设备，在真实场景中与你进行自然、流畅的交互。
从 Qwen3-Omni 提出“全模态不降智”的理念，到如今 Qwen3.5-Omni 实现“全感官进化”，我们离“让 AI 进入现实世界”的终极目标又向前迈进了一大步。
Qwen3.5-Omni 核心亮点速览
- 真正的“全模态”原生能力：模型原生无缝理解文本、图像、音频及音视频输入，并支持生成细粒度、带时间戳的音视频描述（Caption）。
- 215 项 SOTA 成绩霸榜：在音频及音视频分析、推理、对话、翻译等大量任务上超越了 Gemini-3.1 Pro 等强劲对手。
- 自然涌现的 Audio-Visual Vibe Coding 能力：无需专门训练，模型就能根据音视频内容生成可运行的代码。
- 更自然的人机交互：支持智能语义打断、音色克隆及语音控制，让对话体验无限接近真人交流。
- 强大的处理与执行能力：支持 256K 超长上下文与 113 种语言识别，可处理长达 10 小时的音频或 1 小时的视频。原生支持 WebSearch 和复杂 Function Call，不仅能聊天，更能主动帮你完成任务。
那么，在实际的工作和生活中，Qwen3.5-Omni 究竟能做什么？我们来看几个具体的场景。
视频创作与剪辑助手
上传一段视频，Qwen3.5-Omni-Plus 能够根据你的指令，生成结构化的、带精确时间戳的详细描述：画面中的人物、对话内容、背景音乐的起承转合、镜头切换的次数、每一帧的关键信息……它甚至能辅助进行内容审核，将冗长的视频转化为可快速检索和浏览的结构化笔记，极大提升视频后期与内容管理的效率。
根据音视频指令，生成网页内容
这或许是本次发布最令人惊喜的发现：Qwen3.5-Omni 在未经专门训练的情况下，自然涌现出了 Vibe Coding 能力。它可以根据一段演示视频的逻辑和内容，直接生成可运行的 Python 代码或前端页面原型，让创意从“看到”到“实现”的路径被大幅缩短。
更像真人的实时对话体验
与 Qwen3.5-Omni 对话，感觉更像是在跟一个真人交流。它具备优秀的“倾听”能力：咳嗽声或随意的语气词不会导致误停顿，但当你真正想要插话时，它能瞬间理解并接住话茬。你还可以直接通过语音指令控制它，比如“小声点”、“用开心的语气说”，让它像人一样调节音量、语速和情绪，使得交互过程无比自然流畅。
打造专属音色克隆
只需上传一段简短的录音，你就能定制一个拥有专属音色的 AI 助手。克隆后的声音不仅自然度高、稳定性强，还支持多种语言生成。你可以用它打造一个“数字分身”，让 AI 用你的声音去沟通、播报或提供陪伴，为人机交互增添强烈的个性化色彩。
智能任务执行者
它的能力远不止于聊天。当你询问“明天北京天气如何，并推荐一家附近的酒店”时，它能自主判断需求，调用联网搜索工具查询实时天气与酒店信息，并为你整合出一份完整的出行建议。这种原生支持 WebSearch 和复杂工具调用的能力，让它真正成为一个能办事的智能执行助手。
在这些强大应用场景的背后，是 Qwen3.5-Omni 扎实的技术架构作为支撑。
Qwen3.5-Omni 延续并升级了经典的 Thinker-Talker 分工架构——Thinker 模块负责理解多模态信息，Talker 模块负责生成表达。此次，两者均升级为 Hybrid-Attention MoE（混合专家模型），在效率和性能上均有显著提升。
- Thinker：负责接收并理解视觉和音频信号。它通过 TMRoPE 编码位置信息，最终输出文本表示。Hybrid-Attention 机制使其在处理长达10小时的音频或1小时的视频时，依然能够快速抓住重点，不会遗漏关键信息。
- Talker：负责接收 Thinker 处理后的多模态信息，并进行上下文化语音生成。它采用 RVQ 编码替代了繁重的 DiT 运算，并结合全新的 ARIA（自适应速率交错对齐） 技术，动态对齐文本和语音单元，有效解决了以往模型中偶尔出现的漏字、数字念不清等问题。你的即时语音指令（如“大声点”）它能立刻响应。
而 MoE 架构的精髓在于“专家混合”——擅长处理音频的专家、专精视觉理解的专家、精通文本的专家各司其职，互不干扰。这正是 Qwen3.5-Omni 能在取得215项SOTA的同时，其文本和视觉核心能力仍能保持与顶级单模态模型持平的关键。
相比上一代 Qwen3-Omni，新一代模型在长上下文支持、多语言覆盖、音视频深度理解等方面均有明显进步。同时，新增的智能语义打断、音色克隆、语音控制等功能，让实时交互体验更加贴近真人。配合 ARIA 技术，语音输出的稳定性和自然度也达到了新的高度。详细的功能对比如下表所示：
数据验证：215项SOTA，用实力说话
Qwen3.5-Omni-Plus 在音频/音视频的理解、推理和交互类任务中，共计取得了 215 项 SOTA（当前最优） 成绩，覆盖音视频理解、音频分析、语音识别、语音翻译等多个关键方向。
其中，在通用音频理解、推理、识别、翻译、对话等方面全面超越 Gemini-3.1 Pro，音视频理解能力总体达到 Gemini-3.1 Pro 的同等水平。与此同时，其视觉和文本能力与同尺寸的 Qwen3.5 纯文本模型保持高度一致。
Audio-Visual（音视频能力对比）
Audio（音频理解能力对比）
Text（文本能力对比）
Speech Generation（语音生成稳定性与相似度对比）
如何快速上手使用？
你可以通过 阿里云百炼 平台调用 Qwen3.5-Omni 的 API 服务。我们提供了 Plus、Flash、Light 三种不同规格的模型，以满足从复杂推理到轻量级应用的不同场景需求。期待广大开发者和企业在 Qwen3.5-Omni 上探索出更多创新应用。
为了帮助你更高效地使用 Qwen3.5-Omni，我们准备了以下配置指南，助你快速获得最佳实践效果。
音视频推理使用方式推荐
音频推理使用方式推荐
希望这份详细的技术文档能帮助你深入理解 Qwen3.5-Omni 的强大之处。无论是音视频内容分析、实时交互助手开发，还是探索其自然涌现的编程能力，这个全感官多模态模型都为我们打开了一扇新的大门。欢迎在云栈社区分享你的使用心得和创意实践。
发表于 5 天前
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