全模态输入：文本、图像、音频、视频一次性投喂，无需额外编码器。

实时双输出：流式文本与自然人声同步生成，支持 19 种语音输入、10 种语音输出。

混合推理：内置“快思考-秒级响应 / 慢思考-深度推理”双模式，可动态切换。

细粒度控制：通过系统提示词即可调节语速、音色、情感、输出格式，无需微调。

附件能力：开源音频字幕模型 Qwen3-Omni-Captioner，直接生成低幻觉、高细节的声音描述。

Thinker-Talker MoE 架构：Thinker 负责多模态语义理解，Talker 专注语音 token 建模，两路专家网络稀疏激活，降低 70% 推理算力。

AuT 预训练：Audio-text 交替训练策略，先文本后音频再混合，保证文本/图像精度不下降的同时提升音视频 SOTA 表现。

多码本量化：采用分层离散码本表示语音， streaming 阶段并行解码，端到端延迟 <500 ms。

四阶段训练流程：长链冷启动→强化学习→思维模式融合→通用对齐，兼顾推理深度与对话流畅度。

128 K 长上下文 + Flash-Attention 2：单轮可处理 1 小时音频或 300 页文档，显存占用仅为同性能模型 1/3。

实时会议：多语种同声传译、自动纪要、说话人区分。

教育直播：老师板书+讲解同步生成可搜索字幕与语音回放。

客服中心：电话语音直接输出结构化工单，支持方言与嘈杂环境。

无障碍：为视障用户朗读网页、描述视频画面；为听障用户把语音实时转文字并高亮关键信息。

内容创作：一键把 4K 视频生成多语言配音与字幕，保持口型同步。

在线体验：登录“通义听悟”网页或阿里云 DashScope API，上传文件即可返回文本+语音。

本地部署：
a. 拉取官方 Docker：docker pull qwenllm/qwen3-omni:latest
b. 单卡 24G 可跑 30B-A3B MoE 版：docker run --gpus all -p 8000:8000 qwenllm/qwen3-omni
c. 通过 OpenAI-compatible 接口调用，代码零改动。

高级定制：
a. 克隆 GitHub 仓库，使用 ms-swift 框架做 LoRA 微调，仅需 8×A100 训练 3 小时即可让模型学会私有领域术语。
b. 修改 system prompt 控制输出风格，例如“用 10 岁小朋友能听懂的中文回答”。