阿里通義千問更新，阿里再為多模態(tài)大模型賽道添了一把火。通義態(tài)

　　8月19日，千問通義團隊推出Qwen-Image-Edit，再放基于20B參數(shù)的大招多模迭代Qwen-Image，專注于語義和外觀編輯，模型支持雙語文本修改、加速間表風格遷移及物體旋轉(zhuǎn)，改寫進一步拓展了生成式AI在專業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作中的阿里應用。

　　短短半年內(nèi)，通義態(tài)阿里連續(xù)推出Qwen2.5-VL、千問Qwen2.5-Omni、再放Qwen-Image等多模態(tài)模型，大招多模迭代而阿里之外，模型智譜、加速間表階躍星辰等大模型廠商也在密集布局，從視覺理解到全模態(tài)交互，多模態(tài)大模型在2025年明顯迭代加速。

　　業(yè)內(nèi)普遍認為，當前大模型的發(fā)展已經(jīng)從單一的語言模型邁向了多模態(tài)融合的新階段，這是通向AGI的必經(jīng)之路。

　　谷歌研究報告顯示，預計至2025年，全球多模態(tài)AI市場規(guī)模將飆升至24億美元，而到2037年底，這一數(shù)字更是預計將達到驚人的989億美元。

　　商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事、首席科學家林達華在此前接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時表示，未來的多模態(tài)模型甚至能在純語言任務上超越單一語言模型，而國內(nèi)廠商也在加速布局，2025年下半年或?qū)⒂瓉矶嗄B(tài)模型的全面普及。

　　國內(nèi)廠商密集布局

　　2023年12月，谷歌原生多模態(tài)Gemini 1.0模型正式上線，一舉將AI競賽由ChatGPT主導的文本領(lǐng)域帶入多模態(tài)領(lǐng)域。

　　人類的日常任務活動，天然涉及對文本、圖像、視頻、網(wǎng)頁等多模態(tài)信息的處理。從生產(chǎn)力工具到生產(chǎn)力，關(guān)鍵就在于多模態(tài)信息的輸入、處理與輸出能力。在大模型越來越強調(diào)落地應用的當下，多模態(tài)能力和低成本、強智能等特征一樣，成為了大模型的核心競爭點。

　　而大廠也早已開始了相關(guān)布局，阿里推出的Qwen2.5系列就在逐步強化多模態(tài)能力。

　　2025年，阿里開源升級版視覺理解模型Qwen2.5-VL，72B版本在13項權(quán)威評測中視覺理解能力全面超越GPT-4o與Claude3.5；同期還發(fā)布了首個端到端全模態(tài)大模型Qwen2.5-Omni，支持文本、圖像、音頻、視頻的實時交互，可部署于手機等終端智能硬件。

　　8月，阿里又開源全新的文生圖模型Qwen-Image，當天即登上AI開源社區(qū)Hugging Face的模型榜單首位，成為全球熱度最高的開源模型。

　　此次發(fā)布的Qwen-Image-Edit是基于20B的Qwen-Image模型進一步訓練，將Qwen-Image的文本渲染能力延展至圖像編輯領(lǐng)域，實現(xiàn)了對圖片中文字的精準編輯。

　　此外，Qwen-Image-Edit將輸入圖像同時輸入到Qwen2.5-VL（實現(xiàn)視覺語義控制）和VAE Encoder（實現(xiàn)視覺外觀控制），從而兼具語義與外觀的雙重編輯能力。

　　業(yè)內(nèi)評價稱，Qwen-Image-Edit在中文圖像編輯領(lǐng)域樹立了新標桿，尤其適合需要高精度文本修改和創(chuàng)意設計的場景，可以進一步降低專業(yè)圖像創(chuàng)作門檻。

　　積極布局多模態(tài)能力的廠商不只一家，近期模型迭代的速度也越來越快。

　　世界人工智能大會前夕，階躍星辰發(fā)布了新一代基礎大模型Step 3，原生支持多模態(tài)推理，具備視覺感知和復雜推理能力。階躍星辰Step系列基座模型矩陣中，多模態(tài)模型的占比達7成。此外，階躍星辰還連續(xù)開源語音、視頻生成、圖像編輯等多個多模態(tài)大模型。

　　同樣是在人工智能大會上，商湯發(fā)布了日日新V6.5大模型，進行了模型架構(gòu)改進和成本優(yōu)化，多模態(tài)推理與交互性能大幅提升。商湯從日日新6.0開始，就沒有語言模型單獨的存在，全部都是多模態(tài)模型。

　　8月，智譜也宣布推出開源視覺推理模型GLM-4.5V，并同步在魔搭社區(qū)與Hugging Face開源，涵蓋圖像、視頻、文檔理解以及GUIAgent等常見任務。

　　8月11日至15日，昆侖萬維（維權(quán)）則在一周內(nèi)連續(xù)發(fā)布了六款多模態(tài)模型，覆蓋了數(shù)字人生成、世界模擬、統(tǒng)一多模態(tài)理解等核心場景。

　　這些全方位的開源攻勢明顯旨在快速占領(lǐng)開發(fā)者心智，建立各自產(chǎn)品在多模態(tài)領(lǐng)域的全面影響力。在當下這個節(jié)點，多模態(tài)的競爭還不算太晚。

　　仍處于發(fā)展初期

　　如果想要構(gòu)建通用人工智能（AGI）和強大的AI系統(tǒng)，多模態(tài)的能力必不可少。

　　“從智能的本質(zhì)來說，需要對各種模態(tài)的信息進行跨模態(tài)的關(guān)聯(lián)?！绷诌_華向21世紀經(jīng)濟報道記者表示。

　　在這方面，中國科技公司速度很快。一個顯著的變化是，中國企業(yè)在多模態(tài)領(lǐng)域的集體崛起已經(jīng)改變了長期以來由OpenAI、Google等西方巨頭主導的AI創(chuàng)新敘事，在視覺推理、視頻生成等多個細分領(lǐng)域排在權(quán)威榜單的前列。

　　技術(shù)推進加速落地應用。2025年被業(yè)內(nèi)人士普遍視為“AI應用商業(yè)化元年”，而多模態(tài)技術(shù)正是這一趨勢的核心驅(qū)動力，數(shù)字人直播、醫(yī)療診斷、金融分析等等場景已經(jīng)有多模態(tài)大模型應用其中。

　　但從技術(shù)的角度來看，多模態(tài)領(lǐng)域還有很大的發(fā)展空間，尤其是對比文本領(lǐng)域。

　　“當前文本領(lǐng)域已從GPT范式的1.0走到了強化學習范式下的2.0，部分研究者已開始探索下一代范式如自主學習。相比之下，多模態(tài)領(lǐng)域仍處于發(fā)展初期，諸多基礎性問題尚未解決?！彪A躍星辰創(chuàng)始人、CEO姜大昕向21世紀經(jīng)濟報道記者表示，“這些挑戰(zhàn)不僅存在于國內(nèi)研究，國際領(lǐng)先模型同樣未能攻克?！?/p>

　　多模態(tài)技術(shù)面臨的瓶頸，其復雜性遠超自然語言處理。首先，在表征復雜度方面，文本作為離散符號系統(tǒng)，其表征空間通常僅為數(shù)萬維度，這對計算機處理而言屬于低維問題。而視覺數(shù)據(jù)以1024×1024分辨率的圖像為例，其表征空間即達到百萬維度的連續(xù)空間，兩者在表征難度上存在本質(zhì)差異。

　　其次，在語義閉環(huán)性方面，文本系統(tǒng)具有天然的語義自閉環(huán)特性，其語義表達與表征空間完全統(tǒng)一。相比之下，視覺數(shù)據(jù)作為自然存在的物理空間表征，其本身并不包含語義信息。要實現(xiàn)視覺與文本語義空間的對齊，必須建立跨模態(tài)的映射關(guān)系，而這一映射缺乏天然的標注數(shù)據(jù)支持。

　　“這些導致了多模態(tài)領(lǐng)域的發(fā)展還是面臨非常大的挑戰(zhàn)，還是需要幾次像ChatGPT、強化學習范式這樣的大技術(shù)變遷才能解決?！苯箨肯蛴浾弑硎?。

　　此外，雖然很多模型已經(jīng)在具體場景中實現(xiàn)落地應用，但距離真正實現(xiàn)AGI還有較為漫長的路要走。

　　主流的多模態(tài)模型通過視覺編碼器與語言模型的前后結(jié)合，但是后續(xù)的思考推理過程還是主要依賴純語言的推理，因此，當前多模態(tài)模型對于圖形和空間結(jié)構(gòu)的推理能力還很薄弱。林達華向記者舉例稱，國際頂尖多模態(tài)模型，在面對諸如積木拼接等簡單空間問題時，也無法準確判斷積木的組成數(shù)量以及各部分之間的連接關(guān)系，而這些問題對于幾歲的兒童來說卻是輕而易舉的。

　　“這表明當前多模態(tài)模型的思維方式主要依賴于邏輯推理，缺乏較強的空間感知能力。若這一問題得不到突破，未來將成為具身智能落地的重要障礙?！绷诌_華向記者表示。

　　隨著技術(shù)不斷成熟和生態(tài)持續(xù)完善，多模態(tài)能力將成為AI系統(tǒng)的標配，而如何將這種能力轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力和社會價值，將是產(chǎn)業(yè)界下一步需要重點探索的方向。

　　（作者：董靜怡 編輯：包芳鳴）