使用场景

在智能客服场景中，Qwen2.5-Omni 可以实时理解客户通过语音或文字提出的问题，并以自然语音和文本的形式给出准确回答。

在教育领域，该模型可以用于开发互动式学习工具，通过语音讲解和图像展示相结合的方式，帮助学生更好地理解知识。

在内容创作方面，Qwen2.5-Omni 可以根据输入的文本或图像生成相关的视频内容，为创作者提供创意灵感和素材。

产品特色

全能创新架构：采用 Thinker-Talker 架构，Thinker 模块负责处理多模态输入并生成高层语义表征及对应文本内容，Talker 模块则以流式方式接收 Thinker 输出的语义表征与文本，流畅合成离散语音单元，实现多模态输入与语音输出的无缝衔接。

实时音视频交互：支持完全实时交互，能够处理分块输入并即时输出结果，适用于实时对话、视频会议等需要即时反馈的场景。

自然流畅的语音生成：在语音生成的自然性和稳定性方面表现出色，超越了许多现有的流式和非流式替代方案，能够生成高质量的自然语音。

全模态性能优势：在同等规模的单模态模型进行基准测试时，展现出卓越的性能，特别是在音频和视频理解方面，优于类似大小的 Qwen2-Audio 和 Qwen2.5-VL-7B 等模型。

卓越的端到端语音指令跟随能力：在端到端语音指令跟随方面表现出与文本输入处理相媲美的效果，在通用知识理解和数学推理等基准测试中表现优异，能够准确理解和执行语音指令。

使用教程

访问 Qwen Chat或 Hugging Face等平台，选择 Qwen2.5-Omni 模型。

在平台上创建一个新的会话或项目，输入需要处理的文本、上传图像、音频或视频文件。

根据需求选择模型的输出方式，如文本生成、语音合成等，并设置相关参数（如语音类型、输出格式等）。

点击运行或生成按钮，模型将实时处理输入数据并生成结果。

查看生成的文本、语音或视频结果，并根据需要进行进一步的编辑或使用。