全模態(tài)智能，英偉達(dá)的下一步

你是否想過(guò)，未來(lái)的 AI 將會(huì)是什么樣子？

是只會(huì)打字的 Chat Bot，只會(huì)看圖的 VLM，還是只能分辨聲音的 ALM？

都不是！ 真正的智能，應(yīng)該像我們?nèi)祟愐粯樱軌蛲瑫r(shí)看、聽(tīng)、說(shuō)、寫，既能看懂世界的五彩斑斕，也能聽(tīng)懂萬(wàn)物的聲音。

在不久前結(jié)束的英偉達(dá)華盛頓 GTC 大會(huì)上，老黃再三強(qiáng)調(diào) “研究人員需要開(kāi)源。開(kāi)發(fā)者依賴開(kāi)源。全球的公司，包括我們都離不開(kāi)開(kāi)源模型。開(kāi)源非常，非常，重要?！?在老黃的號(hào)召下，全模態(tài)理解模型迎來(lái)重量級(jí)新玩家 —— 英偉達(dá)（NVIDIA）開(kāi)源了 OmniVinci, 一款能理解多模態(tài)世界的全模態(tài)大語(yǔ)言模型（Omni-Modal LLM）。該模型實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)、音頻、語(yǔ)言在同一潛空間（latent space）中的統(tǒng)一理解， 讓 AI 不僅能識(shí)別圖像、聽(tīng)懂語(yǔ)音，還能推理、對(duì)話、生成內(nèi)容。這個(gè) 9B 的視覺(jué) - 語(yǔ)音理解全模態(tài)模型剛上線就爆火，一周時(shí)間 Huggingface 模型權(quán)重目前已經(jīng)有超過(guò)10000次下載量！

• 論文標(biāo)題：OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM
• 項(xiàng)目地址：https://github.com/NVlabs/OmniVinci
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2510.15870
• 開(kāi)源模型：https://huggingface.co/nvidia/omnivinci

秀翻全場(chǎng)！多模態(tài)理解性能全面超越

和相近尺寸的全模態(tài)模型競(jìng)品相比，OmniVinci 在多項(xiàng)常用多模態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試榜單中取得了顯著優(yōu)勢(shì)，包括視頻 - 音頻跨模態(tài)理解任務(wù)（DailyOmni +19.05)，音頻理解 (MMAR + 1.7)，和視頻理解 (Video-MME +3.9)，展現(xiàn)出卓越的全模態(tài)理解能力。更重要的是，OmniVinci 少用了近 6 倍的數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)了超越，展現(xiàn)了其架構(gòu)和數(shù)據(jù)引擎的卓越效率。

三大架構(gòu)創(chuàng)新：讓視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)在同一空間共鳴

OmniVinci 不僅具備炸裂的榜單性能，其論文中通過(guò)大量科學(xué)實(shí)驗(yàn)探索最優(yōu)全模態(tài)模型架構(gòu)的方法，而不是粗暴堆疊訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這種做法顯然更值得借鑒。想象一下，AI 看視頻時(shí)，畫面（視覺(jué)）和聲音（音頻）是兩條獨(dú)立的信息流。如果模型架構(gòu)對(duì)此處理不好，AI 就會(huì) “精神分裂”。而 OmniVinci 的目標(biāo)就是讓它們完美同步，通過(guò)三項(xiàng)核心創(chuàng)新設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)：

OmniAlignNet：跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)

這就像一個(gè) “超級(jí)翻譯器”，讓模型在同一空間中 “看得見(jiàn)聲音，聽(tīng)得懂畫面”。它創(chuàng)建了一個(gè)共享空間，通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí) ，讓視覺(jué)信號(hào)和音頻信號(hào)能在這里用同一種 “語(yǔ)言” 無(wú)障礙交流，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)深度對(duì)齊。

Temporal Embedding Grouping (TEG)：時(shí)間嵌入分組機(jī)制

將視覺(jué)幀與音頻信號(hào)按時(shí)間戳重組，使模型能跨模態(tài)感知事件的相對(duì)先后關(guān)系。AI 終于能搞清楚，是 “先開(kāi)槍再有槍聲”，還是 “先有閃電再有雷聲”。它通過(guò)按時(shí)間戳分組，讓 AI 理解事件的先后順序 。

Constrained Rotary Time Embedding (CRTE)：受約束旋轉(zhuǎn)時(shí)間嵌入

通過(guò)時(shí)間旋轉(zhuǎn)編碼，模型獲得絕對(duì)時(shí)間感知能力。AI 不僅知道 “先” 和 “后”，還知道這件事發(fā)生在視頻的第 5 秒，還是第 50 秒。

有了這三板斧，OmniVinci 才真正擁有了準(zhǔn)確感知視覺(jué)，音頻和時(shí)間流逝的能力。

數(shù)據(jù)引擎：24M 多模態(tài)對(duì)話的背后

模型強(qiáng)度離不開(kāi)數(shù)據(jù)支撐。OmniVinci 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)龐大的全模態(tài)數(shù)據(jù)引擎（Omni-Modal Data Engine），共涵蓋2400 萬(wàn)條多模態(tài)對(duì)話樣本，覆蓋圖像、視頻、音頻、語(yǔ)音四大領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分布中，圖像占 36%、音頻與語(yǔ)音共占 38%、視頻 11%、全模態(tài)數(shù)據(jù) 15%。其中包括兩種創(chuàng)新的全模態(tài)學(xué)習(xí)方式：

• 隱式全模態(tài)學(xué)習(xí)（Implicit Learning）

直接利用現(xiàn)有視頻自帶音頻的問(wèn)答數(shù)據(jù)，讓模型在 “看視頻” 的同時(shí) “聽(tīng)聲音”。

• 顯式全模態(tài)學(xué)習(xí)（Explicit Learning）

通過(guò) AI 單獨(dú)生成視覺(jué)和音頻模態(tài)專屬的描述，再由 LLM 進(jìn)行交叉修正與融合，解決了單模態(tài)模型常見(jiàn)的 “幻覺(jué)”（如只看畫面誤判語(yǔ)義）。

實(shí)驗(yàn)：打造全模態(tài)模型的關(guān)鍵洞察

[關(guān)鍵洞察 1] 單一模態(tài)打標(biāo) = 不靠譜！告別 “模態(tài)幻覺(jué)”

團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，很多 AI 模型都有 “模態(tài)幻覺(jué)”： 只看圖（視覺(jué)）：AI 看到一個(gè)深海機(jī)器人，可能會(huì) “腦補(bǔ)” 說(shuō)這是人類高科技的勝利 。只聽(tīng)聲（音頻）：AI 聽(tīng)到旁白說(shuō) “地球最深處”，可能會(huì) “瞎猜” 說(shuō)這是關(guān)于地心的紀(jì)錄片 。因此一個(gè)集成了兩種模態(tài)的聯(lián)合字幕方法對(duì)于全面理解至關(guān)重要。

[關(guān)鍵洞察 2] 1 + 1 > 2！當(dāng)聽(tīng)覺(jué) “點(diǎn)亮” 視覺(jué)

加上音頻，模型真的變強(qiáng)了嗎？答案是肯定的！ 團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，聲音為視覺(jué)提供了全新的信息維度，音視頻聯(lián)合學(xué)習(xí)能顯著提高視頻的理解能力 。只用視覺(jué) (Visual Alone) 視覺(jué) + 音頻 (隱式學(xué)習(xí) IL) 視覺(jué) + 音頻 + 全模態(tài)數(shù)據(jù)引擎 (顯式學(xué)習(xí) EL) 結(jié)果顯示 (見(jiàn)下表)，每增加一步，性能都在飆升！特別是加入了數(shù)據(jù)引擎的 “顯式學(xué)習(xí)” 后，模型性能在多個(gè)基準(zhǔn)上都實(shí)現(xiàn)了巨大飛躍。

[關(guān)鍵洞察 3] 王牌對(duì)王牌：當(dāng) OmniVinci 遇上 “強(qiáng)化學(xué)習(xí)”

基礎(chǔ)模型已經(jīng)這么強(qiáng)了，還能再進(jìn)化嗎？ 能！通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL)！

音頻，讓強(qiáng)化學(xué)習(xí) “如虎添翼”！ 團(tuán)隊(duì)在使用 GRPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè) “隱藏 Buff”： 只給 AI 看視頻（視覺(jué)）去訓(xùn)練，遠(yuǎn)不如 “邊看邊聽(tīng)”（視聽(tīng)結(jié)合）的效果好！ 如圖所示，加入音頻后，模型的收斂速度更快。

強(qiáng)強(qiáng)對(duì)決，OmniVinci 更勝一籌！ 在這個(gè)多模態(tài) RL 框架下，OmniVinci 和 Qwen2.5-Omni 都能獲益 。但是，OmniVinci 憑借更強(qiáng)的基礎(chǔ)性能和指令跟隨能力，在 15 步內(nèi)就超越了 Qwen2.5-Omni 的準(zhǔn)確率，并且格式獎(jiǎng)勵(lì)收斂速度快了 2.7 倍 ！ 最終，經(jīng)過(guò) RL 訓(xùn)練的 OmniVinci+RL，在所有全模態(tài)基準(zhǔn)上再次實(shí)現(xiàn)全面提升！

不止是 SOTA，是全能 Agent

跑分只是基礎(chǔ)，真正的全模態(tài) AI，必須能在真實(shí)世界 “大顯身手”。

OmniVinci 做到了。研究團(tuán)隊(duì)用它測(cè)試了 N 個(gè)真實(shí)場(chǎng)景，效果非常好 ：

場(chǎng)景一：聯(lián)合視聽(tīng)感知

你給它一段播客視頻，它不僅能看懂主持人和嘉賓的外形，更能 “聽(tīng)懂” 他們討論的復(fù)雜話題。

場(chǎng)景二：語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄 + 翻譯

你對(duì)它說(shuō)話，它能瞬間轉(zhuǎn)錄成文字。

場(chǎng)景三：全語(yǔ)音交互

你用語(yǔ)音問(wèn)：“這個(gè)演講者的公司使命是啥？”

它立刻用語(yǔ)音答：“他的公司使命是在火星上建立一個(gè)自我維持的文明?！?/p>

場(chǎng)景四：指揮機(jī)器人，直接 “張嘴說(shuō)”！

OmniVinci 能直接聽(tīng)懂你的語(yǔ)音指令（比如 “進(jìn)入臥室，在床腳站住” ），然后規(guī)劃下一步行動(dòng)。這才是真正實(shí)用的人機(jī)交互！

場(chǎng)景五：AI 看懂 “專家會(huì)診”！

醫(yī)生一邊滾動(dòng)查看 CT 影像，一邊用嘴說(shuō)出診斷（“這里我們看到一些肺大皰和相關(guān)的纖維化改變...” ） 。OmniVinci 能同時(shí) “看” CT 影像的動(dòng)態(tài)變化 ，并 “聽(tīng)” 懂醫(yī)生的專業(yè)解說(shuō) ，準(zhǔn)確回答 “肺部紋理隨時(shí)間如何變化？” 這類高難度問(wèn)題，在醫(yī)療 AI 上大展身手 ！

場(chǎng)景六：AI “全能解說(shuō)” 體育比賽！

看網(wǎng)球比賽，AI 不再是 “睜眼瞎”。OmniVinci 能同步理解激烈的視覺(jué)動(dòng)作（誰(shuí)在發(fā)球、誰(shuí)贏了這一分）和解說(shuō)員的評(píng)論。在預(yù)測(cè)得分結(jié)果和回合長(zhǎng)度上，它完勝 Qwen2.5-Omni。更重要的是，量化后在消費(fèi)級(jí)顯卡 GeForce RTX 4090 上它延遲極低，完全可以用于電視直播！

這不就是賈維斯嗎？

OmniVinci 的出現(xiàn)，可能不僅僅是一個(gè)新 SOTA 9B 全模態(tài)模型的誕生，它更代表了一種全新的 AI 范式。

未來(lái)，AI 不再是割裂的 “視覺(jué)模型” 或 “音頻模型”，而是統(tǒng)一的 “全模態(tài)感知系統(tǒng)”。

更低的訓(xùn)練成本，意味著更快的迭代和更廣泛的應(yīng)用。從能聽(tīng)懂指令的機(jī)器人，到能理解醫(yī)生口述和 CT 影像的醫(yī)療 AI，再到監(jiān)控異常聲音和畫面的智能工廠，一個(gè)更智能的未來(lái)，正在加速到來(lái)。

英偉達(dá)這次，又交出了一份驚艷的答卷。

對(duì)于 OmniVinci，你怎么看？你最期待它被用在什么地方？歡迎在評(píng)論區(qū)留下你的 “神預(yù)言”！