蚂蚁集团旗下的百灵大模型团队在近期举办的蚂蚁技术日上宣布了一项重要决定：将统一多模态大模型Ming-lite-omni进行开源。这一举动标志着蚂蚁集团在人工智能领域的又一次重大开放。
Ming-lite-omni是基于Ling-lite构建的MoE架构全模态模型，拥有220亿的总参数和30亿的激活参数。据蚂蚁集团介绍，该模型不仅在技术上实现了突破，更在参数规模上达到了新的高度。
目前，Ming-lite-omni的模型权重和推理代码已经面向公众开放，后续训练代码和训练数据也将陆续推出。这一举措无疑将推动人工智能领域的技术创新和应用发展。
今年以来，百灵大模型团队已经连续开源了多个模型产品，包括Ling-lite、Ling-plus等大语言模型，以及多模态大模型Ming-lite-uni和预览版的Ming-lite-omni。这些开源模型不仅丰富了人工智能领域的技术生态，更为开发者提供了更多的选择和可能性。
据百灵大模型团队介绍，五月中旬开源的Ling-lite-1.5版本在能力上已经接近同水位的SOTA水平，介于千问4B和8B之间。这一成就不仅验证了300B尺寸的SOTA MoE大语言模型在非高端算力平台上训练的可行性，更展示了国产GPU在人工智能领域的潜力。
而本次开源的Ming-lite-omni在多项理解和生成能力评测中，性能与10B量级领先的多模态大模型相当或更优。蚂蚁集团认为，这是目前已知首个在模态支持方面能够与GPT-4o相媲美的开源模型。这一成就不仅彰显了蚂蚁集团在人工智能领域的技术实力，更为全球开发者提供了更多的选择和参考。
百灵大模型负责人西亭表示，百灵大模型的命名规则中，Ling代表基础大模型，Ring代表推理版本，Ming则代表多模态大模型。在过去的时间里，百灵大模型团队主要在MoE架构和多模态领域进行了深入探索。他们坚定地在语言大模型和多模态大模型上统一使用了MoE架构，并使用了大量非高端的算力平台，成功证明了国产GPU在训练可比拟GPT4o模型方面的能力。
对于未来的规划，百灵大模型团队表示将持续优化Ming-lite-omni在全模态理解和生成任务上的效果，并提升其多模复杂推理能力。同时，他们还将训练更大尺寸的全模态模型Ming-plus-omni。根据西亭透露，百灵还在筹备Ling的Max版本，发布时间将与deepseek V3的版本相近。
