5月27日，在蚂蚁技术日上，蚂蚁集团旗下的百灵大模型（Ling）团队宣布正式开源统一多模态大模型Ming-lite-omni。据蚂蚁方面介绍，这是一款基于Ling-lite构建的MoE架构的全模态模型，其总参数22B，激活参数3B。
据悉，Ming-lite-omni当前模型权重和推理代码已开源，后续会陆续开源训练代码和训练数据。
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni
今年以来，百灵大模型已经连续开源了多个模型产品，包括2个MoE架构的大语言模型，Ling-lite和Ling-plus，多模态大模型Ming-lite-uni，以及Ming-lite-omni-preview。
其中，其中五月中旬开源了Ling-lite-1.5，据百灵方面介绍，“能力已经接近同水位SOTA水平，介于千问4B和8B的水平。”蚂蚁方面称，这两个模型在多个算力平台（包括非Hopper架构的国产算力）进行训练，验证了300B尺寸的SOTA MoE大语言模型在非高端算力平台上训练的可行性。
而本次开源的Ming-lite-omni产品在多项理解和生成能力评测中，性能与10B量级领先的多模态大模型相当或更优。蚂蚁方面认为，这是目前已知首个在模态支持方面能够与GPT-4o相媲美的开源模型。
百灵大模型负责人西亭对媒体表示，百灵大模型的命名规则是Ling代表基础大模型，Ring代表推理版本，Ming代表多模态大模型。百灵在过去主要在几个方面做了聚焦，一个是很早做MoE架构的探索，坚定的在语言大模型和多模态大模型上面统一使用了MoE的架构，同时使用了大量非高端的算力平台，证明了国产GPU的“也能训练出来可比拟GPT4o的模型”。其次，百灵很重视多模态领域的探索，一直在推进多模态的生成和理解的统一，而本次开源的Ming-lite-omin即是过去技术探索的成果。
百灵方面表示，团队下一步将持续优化Ming-lite-omni在全模态理解和生成任务上的效果，并提升Ming-lite-omni的多模复杂推理能力；同时也会训练更大尺寸的全模态模型Ming-plus-omni。此外，根据西亭透露， 百灵还在筹备Ling的Max版本，发布节点将会是“追寻跟（deepseek）V3的版本差不多的版本时开出去”。
