Ming-Flash-Omni 2.0 核心亮点：语音音效音乐同轨生成，开源全模态新标杆

一、介绍

2026年2月11日，蚂蚁集团正式开源全模态大模型Ming-Flash-Omni 2.0。该模型是业界首个支持语音、环境音效与音乐同轨生成的全场景音频统一模型，支持自然语言精细调控音色、语速、情绪等参数，推理帧率达3.1Hz，可实现分钟级长音频实时高保真生成。在多项公开基准测试中，该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等关键能力表现突出，部分指标超越 Gemini 2.5 Pro，成为开源全模态大模型性能新标杆。

与蚂蚁 2025 年 5 月推出的 Ming-flash-omni Preview 相比，Ming-flash-omni 2.0 实现了跨代升级，侧重于优化以下关键领域的功能：

1、专家级多模态认知：它能精准识别动植物以及文化典故，并对文物进行专家级分析。通过将高分辨率视觉捕捉与庞大的知识图谱相结合，该模型实现了 " 视觉到知识 " 的合成，知识理解能力更强。

2、沉浸式可控统一声学合成：它引入统一的端到端声学生成流程，将语音、音频和音乐集成于单一通道中。该模型利用连续自回归算法结合扩散变换器 ( DiT ) 头部，实现了零样本语音克隆和精细的属性控制，例如情感、音色和环境氛围，大幅提高听觉体验。

3、高动态可控图像生成与处理：它采用原生多任务架构，整合了分割、生成和编辑功能，实现了精细的时空语义解耦。它在高动态内容创作方面表现卓越，包括大气重建、无缝场景合成和上下文感知物体移除，且能在复杂的图像处理任务中达到顶尖精度。

目前，Ming-flash-omni 2.0 的模型权重、推理代码已在 Hugging Face 等开源社区发布，用户也可通过蚂蚁百灵官方平台 Ling Studio 在线体验与调用。

Hugging Face：https://hf-mirror.com/inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0

GitHub：https://github.com/inclusionAI/Ming

魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0

体验入口：https://ling.tbox.cn/chat

二、核心亮点

业内普遍认为，多模态大模型最终会走向更统一的架构。但现实是 " 全模态 " 模型往往很难同时做到通用与专精，在特定单项能力上往往不及专用模型。

Ming-omni 系列正是在这一背景下持续演进，早期版本构建统一多模态能力底座，中期版本验证规模增长带来的能力提升，而最新 2.0 版本通过更大规模数据与系统性训练优化，将全模态理解与生成能力推至开源领先水平，并在部分领域超越顶级专用模型。

此次蚂蚁集团将Ming-flash-omni 2.0在这些方面实现提升，达到了整体跨代的效果。Ming-flash-omni 2.0 基于 Ling-2.0 架构（MoE，100B-A6B）训练，主要围绕 "看得更准、听得更细、生成更稳" 三大进行了优化。

视觉方面，该模型融合亿级细粒度数据与难例训练策略，显著提升对近缘动植物、工艺细节和稀有文物等复杂对象的识别能力。

音频方面，其实现了语音、音效、音乐同轨生成，支持自然语言精细控制音色、语速、情绪等参数，并具备零样本音色克隆与定制能力。

图像方面，其增强了复杂编辑的稳定性，支持光影调整、场景替换、人物姿态优化及一键修图等功能，在动态场景中仍保持画面连贯与细节真实。