AI热榜 在大型语言模型向多模态方向持续演进的今天，业界正经历从“语言模型 + 多模态外挂”到“原生全模态统一”的范式迁移。
本文整理自蚂蚁集团高级算法专家 郭清沛 在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站 的分享《Ming-Flash-Omni：全模态统一大模型的关键技术与实践》。
郭清沛系统阐述了 Ming-flash-omni 全模态统一大模型的技术架构与研发实践，从模态统一、任务统一到工程优化三个维度，揭开了一个千亿参数全模态模型从理论到落地的完整技术路径。
以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。
多模态大模型发展趋势 我们对于多模态大模型发展趋势的整体判断，可以用一句话来总结：这个模型会越来越像人。
从感知层面来看，它会引入视觉感知和听觉感知。
从能力层面来看，它会把人的认知、表达、理解和生成这些能力都统一起来。
所以我们从模态维度和任务维度这两个坐标出发来观察大模型的演化方向，结论是一致的——模型正在变得更加类人化，感知上拥有更多模态的感知能力，能力上逐渐实现理解与表达的一体化，实现生成和理解的统一。
基于这个趋势判断，Ming 模型从立项之初的定位，就是做一个统一的多模态大模型。
但是在深入技术细节之前，我们需要先厘清几个核心概念。
这几个概念在当前的技术讨论中频繁出现，但各自的边界和内涵往往被混用。
只有把概念定义清楚，才能真正理解我们在全模态统一大模型上做了哪些工作。
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