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5 个处理文本、图像、音频和视频的开源 Omni AI 模型
实际了解用于视觉语言推理、语音交互、文档智能、实时助手、本地部署的多模式、任意系统。
来源:KDnuggets简介
一年前，全向人工智能模型感觉更像是未来的承诺，而不是开发人员可以实际使用的东西。大多数多模态系统仍然依赖于在幕后工作的多个独立模型：一个用于文本，另一个用于图像，另一个用于语音，有时另一个用于视频。一个可以理解不同输入类型并响应不同格式的单一模型的想法让人感觉雄心勃勃。
这种情况正在开始改变。如今，开源全向和多模式模型可以以更加统一的方式理解文本、图像、音频和视频。有些可以分析图像和文档、转录或通过音频进行推理、理解视频帧并以文本形式做出响应。其他人则更进一步，生成语音、图像或支持实时多模式交互。
在本指南中，我们将研究推动这一领域向前发展的五个开源全向人工智能模型。并非此列表中的每个模型都是完整的“任意对任意”系统，这种区别很重要。
一些模型接受多种输入类型，但仅生成文本，而其他模型则支持语音、图像生成或实时音视频交互。目标是帮助您了解每个模型的实际功能。
1. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 是一款强大的开放式全向模型，专为企业级多模式理解而设计。它可以处理视频、音频、图像和文本，然后生成基于文本的响应。
这使得它对于视频和语音分析、文档智能、图表推理、光学字符识别 (OCR)、转录、图形用户界面 (GUI) 理解和多模式问答等任务非常有用。
该模型建立在 31B 参数 Mamba2-Transformer 混合 Mixture-of-Experts 架构上，每个代币大约有 3B 个活动参数。这有助于它将强大的推理能力与更高效的推理结合起来。