阿里云百炼大模型多模态图文音视频能力详解

当AI应用加速迈入多模态融合的快车道，开发者和企业普遍面临一个现实痛点：需要在不同平台间反复切换，才能覆盖文本、图像、音视频乃至3D资产的全链路生产需求。阿里云百炼作为一站式大模型服务平台，巧妙地将千问系列自研模型与DeepSeek、Kimi、智谱AI等主流第三方模型整合至同一接口之下——无需为每个模型单独适配API，文本推理与多模态生成均可在一个平台内完成。这一设计显著降低了搭建多模态AI应用的门槛。

一、文本生成

1.1 千问模型

从能力最强到成本最低，按需灵活选择。典型模型包括以下几款：

qwen3.7-max——Qwen3.7系列的旗舰型号，当前开放纯文本能力。它是面向智能体时代打造的新一代旗舰，在编程、办公、长周期自主执行等场景中表现尤为出色，核心优势在于智能体能力的深度与广度。

qwen3.7-plus——高性价比的Plus模型，在文本能力基础上全面升级了视觉-语言能力，同时保留了编码、工具使用和工作流方面的智能体能力。其特色在于多模态交互融合智能体，能够感知真实场景、读取屏幕并操作GUI、根据视觉参考生成代码、端到端导航移动应用。

qwen3.6-flash——原生视觉语言系列的Flash模型，相较上一代效果提升显著。重点强化了agentic coding能力（多项代码智能体基准大幅超越前代），数学推理和代码推理也更加强劲。视觉方面在空间智能上实现明显增强，尤其是物体定位与目标检测。

1.2 三方模型

API格式与千问模型保持一致，典型模型包括deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、kimi-k2.7-code、glm-5.2、MiniMax-M2.7等。

deepseek-v4-pro——旗舰级MoE模型，总参数1.6T、激活49B，原生支持百万级超长上下文。数学逻辑、复杂推理、专业代码和长文本深度解析能力均处于行业顶尖水平，适合高阶科研、复杂办公、深度智能体等高难度应用场景。

deepseek-v4-flash——轻量化MoE模型，总参284B，激活13B，同样支持百万超长上下文。推理速度快、延迟低、成本可控，综合能力均衡，适合高并发、轻量化任务，例如日常对话、内容创作、基础RAG、批量文案处理等。

kimi-k2.7-code——Kimi迄今最智能的编程模型，在长上下文中能够更可靠地遵循指令，编程任务成功率更高，同时支持文本、图片和视频输入，以及思考模式和Agent任务。

glm-5.2——智谱AI面向长程任务设计的旗舰模型，支持1M超长上下文。逻辑推理、长文本理解和代码生成能力突出，兼顾性能与效率，适用于智能交互、企业应用、开发辅助等场景。

MiniMax-M2.7——能够自行构建复杂Agent Harness，利用Agent Teams、复杂Skills、Tool Search等能力完成高度复杂的生产力任务。

mimo-v2.5-pro——小米最新旗舰模型，通用智能体能力、复杂软件工程和长程任务均有显著提升，在ClawEval、GDPVal、SWE-bench Pro等基准测试中名列前茅。能独立完成需要人类专家耗时数天甚至数周的专业任务，涉及上千次工具调用，上下文长度高达100万token，非常适合集成到智能体框架中。

二、图像与视频

2.1 理解

分析图片和视频内容，返回文本描述或结构化结果。主要模型包括qwen3.7-plus、qwen3.5-omni-plus、kimi-k2.7-code等。

qwen3.7-plus——前面已作介绍，这里不再赘述，其多模态能力在图像理解方面同样表现优异。

qwen3.5-omni-plus——Qwen最新一代全模态大模型，支持文本、图片、音频、音视频理解与交互。相比前代，能支持超过10小时的音频理解、超过400秒的720P音视频理解与对话，拓展到60种语言音频输入、30种语言语音输出，具备强大的结构化音视频理解能力，适用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景。

kimi-k2.7-code——同样支持图片与视频输入，在理解任务上表现不俗。

2.2 生成

通过文本或图片生成图像与视频，支持编辑、参考和高分辨率输出。主要模型有wan2.7-image-pro、qwen-image-2.0-pro、happyhorse-1.1-t2v等。

wan2.7-image-pro——万相图像生成与编辑旗舰版，支持文生图、文生组图、图生组图、图像编辑、多图参考生成、交互式编辑。在文字渲染、主体一致性、复杂指令遵循方面表现更为出色。

qwen-image-2.0-pro——Qwen-Image-2.0满血版，融合了图片生成与编辑功能，具备更专业的文字渲染（1k token指令支持）、更细腻的真实质感以及更强的语义遵循能力。

happyhorse-1.1-t2v——文生视频模型，在文本语义理解、镜头调度与动态生成方面实现了性能提升。人物动作、场景氛围、视觉美感和物理运动都更加流畅自然，细节丰富且一致性高。

happyhorse-1.1-i2v——图生视频模型，提升了画面质感、动态表现与跨片段一致性。在人物皮肤质感、ID跨片段保持、动作流畅度、文字渲染稳定性以及音画同步方面均有显著改善。

happyhorse-1.1-r2v——参考生视频模型，最多支持9张参考图片输入，能更好地保持主体、场景风格和画面一致性。

happyhorse-1.0-video-edit——视频编辑模型，通过自然语言指令编辑视频，可参考最多5张图片对视频元素进行局部或全局编辑，精准复刻视频动态过程。

三、3D模型生成

支持文生3D或图生3D，快速构建三维资产。主要模型为Tripo系列：Tripo H3.1和Tripo P1.0。

Tripo H3.1——高精度3D生成模型，参数规模达200亿级，支持十亿体素级三维分辨率和最高200万面多边形生成。对输入参考图的还原度与对齐度进一步提升，在角色形体、面部细节和几何文字等复杂结构上表现稳定细致，适合高质量视觉制作和3D打印。

Tripo P1.0——面向实时应用与生产管线的模型，约2秒内即可生成具备专业级拓扑结构的3D资产，适用于游戏、Web3D及各类实时交互场景。核心卖点在于速度与开箱即用，资产能快速接入实时引擎和开发流程。

四、音频与语音

4.1 语音合成

适用于有声阅读、语音播报、虚拟人等场景。主要模型有cosyvoice-v3.5-plus和MiniMax/speech-2.8-hd。

cosyvoice-v3.5-plus——通义实验室的超高表现力语音合成大模型，在声音克隆和声音设计方面实现全面升级。支持free-style指令控制，合成风格丰富多样，首包延迟大幅减少，发音准确率提高，韵律和音质也显著提升。支持跨多语种实时语音合成（中、英、德、法、俄、日、韩、葡、泰、印尼、越南）。

MiniMax/speech-2.8-hd——MiniMax语音大模型，能根据上下文智能预测情绪与语调，生成超自然、高保真、个性化的语音，在社交、播客、有声书、新闻资讯、教育、数字人等场景中表现突出。

4.2 音乐生成

根据提示词或歌词生成音乐。主要模型：fun-music-v1和fun-music-preview。

fun-music-v1——百聆音乐生成大模型，输入开放性创作要求或歌词，即可生成整首男声或女声演唱的中文或英文歌曲。歌曲通俗易懂，情绪由浅入深。

fun-music-preview——同样是百聆的预览版本，功能与上述类似。

4.3 语音识别

提供专业ASR与大模型两种方案，可按精度与灵活性灵活选择。主要模型：fun-asr-realtime、fun-asr、qwen3.5-omni-plus-realtime、qwen3.5-omni-plus。

fun-asr-realtime——通义实验室的新一代端到端语音识别大模型实时版，采用端到端架构，集成创新的RAG技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词过滤、ITN规范化、标点预测等功能，识别准确率高。支持中英文自由切换和多地区方言，噪声鲁棒性强。

fun-asr——百聆2026年4月更新的ASR版本，全面支持汉语传统七大方言（官话/吴/湘/赣/客/闽/粤）及20个地区口音官话。针对古诗词韵律、节奏和文言表达进行专项优化，显著提升古诗词识别准确率。优化标点预测与文本归一化，输出更符合书面表达习惯。

qwen3.5-omni-plus-realtime——Qwen3.5-Omni的实时版本，支持60种语言音频输入、30种语言语音输出，具备可控语音对话、WebSearch和复杂FunctionCall调用，以及智能语义打断能力。

qwen3.5-omni-plus——同上，非实时版本，支持超过10小时音频理解和400秒720P音视频理解。

4.4 语音转语音

端到端语音对话，无需分别调用ASR和TTS。主要模型同上：qwen3.5-omni-plus-realtime和qwen3.5-omni-plus，能力保持一致。

五、向量与重排序

支持文本或图文向量化，配合重排序提升检索精度。主要模型：text-embedding-v4、tongyi-embedding-vision-plus、qwen3-rerank。

text-embedding-v4——通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，在MTEB多语言、中英、Code检索等任务上效果提升15%~40%，支持64~2048维自定义向量维度。

tongyi-embedding-vision-plus——基于LLM底座的视觉多模态表征模型，以视觉为核心，在电商、安防、相册、自动驾驶等领域性能优异，兼容文本、图像、视频三种模态，可用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频等场景。

qwen3-rerank——基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对Query和候选Docs进行相关性排序，支持100语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景。

总体而言，阿里云百炼构建起了覆盖文本、图像、视频、3D、音频语音的全栈式多模态模型矩阵。从满足高并发轻量化需求的低成本模型，到支撑复杂长周期智能体任务的旗舰级模型，不同能力梯度的产品能够精准匹配各类业务场景。统一的API调用规范、丰富的工具生态与企业级安全保障，让开发者无需在多平台间反复适配，即可快速搭建出覆盖多模态能力的AI应用——在当前落地全链路AI业务方面，确实是一个高效且值得关注的选择。