Qwen3.5-Omni (मल्टिमोडल)

अलीबाबा का Qwen3.5-Omni 30 मार्च 2026 को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया एक एकीकृत एंड-टू-एंड मल्टीमॉडल मॉडल है। यह एक साथ पाठ, ऑडियो, छवियों और वीडियो को समझ और तर्क कर सकता है — और आउटपुट के रूप में पाठ तथा वाक् दोनों उत्पन्न कर सकता है। इसे किराए के Clore.ai GPU पर चलाने से आपको क्लाउड API लागत के एक हिस्से में प्रोडक्शन-ग्रेड मल्टीमॉडल असिस्टेंट मिलता है।

Qwen3.5-Omni क्या है?

Qwen3.5-Omni एक एंड-टू-एंड मल्टीमॉडल मॉडल है, जो एक स्पार्स Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर पर आधारित है। HuggingFace रिलीज़ (Qwen3.5-Omni-7B) Alibaba की नामकरण परंपरा का उपयोग करती है, जहाँ "7B" प्रति inference step सक्रिय-पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन को संदर्भित करता है; पूर्ण checkpoint में सभी expert weights शामिल होते हैं। यही sparsity इसे INT4 quantization का उपयोग करके एक ही RTX 4090 (24 GB) पर deploy करने योग्य बनाती है — ऐसा मॉडल जिसे full precision पर अन्यथा कहीं अधिक VRAM की आवश्यकता होती।

मुख्य क्षमताएँ

मॉडैलिटी

इनपुट

आउटपुट

पाठ

✅

ऑडियो

✅ (लिप्यंतरण, समझ)

✅ (वाक् संश्लेषण)

इमेज

✅ (समझ, OCR, विश्लेषण)

—

वीडियो

✅ (दृश्य समझ, QA)

—

पहले के मल्टीमॉडल मॉडल्स के विपरीत, जो अलग-अलग encoders को जोड़ते हैं, Qwen3.5-Omni सभी modalities को एक ही एकीकृत forward pass में प्रोसेस करता है। यह एक ही inference call में एक साथ बोले गए ऑडियो का लिप्यंतरण कर सकता है, वीडियो फ़्रेम का विश्लेषण कर सकता है, और पाठ तथा synthesized voice दोनों के साथ प्रतिक्रिया दे सकता है।

आर्किटेक्चर की मुख्य बातें

Gated Delta Networks (GDN) लंबे ऑडियो/वीडियो स्ट्रीम्स पर subquadratic जटिलता के साथ कुशल sequence modeling के लिए
Sparse Mixture-of-Experts — कुल 30B params, प्रति token लगभग 3B active; 7–14B dense models के बराबर गुणवत्ता लेकिन पैमाने पर तेज
एकीकृत टोकनाइज़र जो पाठ, ऑडियो फ़्रेम, छवि पैच, और वीडियो फ़्रेम अनुक्रमों को कवर करता है
अंतर्निहित TTS डिकोडर — अलग pipeline के बजाय मूल रूप से speech waveforms उत्पन्न करता है

30 मार्च 2026 को जारी · लाइसेंस: Apache 2.0 · HuggingFace

Qwen3.5-Omni बनाम संबंधित मॉडल

मॉडल

पैरामीटर

इनपुट मॉडैलिटीज़

स्पीच आउट

लाइसेंस

VRAM (INT4)

Qwen3.5-Omni

30B MoE (3B सक्रिय)

पाठ, ऑडियो, छवि, वीडियो

✅

Apache 2.0

~15 GB

Qwen3.5 (केवल पाठ)

32B

केवल पाठ

❌

Apache 2.0

~18 GB

Qwen2.5-VL

72B

पाठ, छवि, वीडियो

❌

Apache 2.0

~40 GB

Gemini 2.0 Flash

—

पाठ, ऑडियो, छवि, वीडियो

✅

स्वामित्वाधीन

केवल API

की तुलना में Qwen3.5 (केवल पाठ), Omni संस्करण ऑडियो/वीडियो समझ और वाक् उत्पादन जोड़ता है, जबकि वास्तव में कम VRAM at INT4 की आवश्यकता होती है, MoE आर्किटेक्चर की बदौलत। इसकी तुलना में Qwen2.5-VL, यह ऑडियो I/O जोड़ता है लेकिन बहुत कम हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

सटीकता

आवश्यक VRAM

अनुशंसित GPU

BF16 (पूर्ण)

64–80 GB

A100 80GB, H100

BF16 बहु-GPU

2× 40 GB

2× A40 / 2× A6000

INT4 / GGUF

~15 GB

RTX 4090 (24 GB) ✅

INT8

~30 GB

A6000 48GB, RTX 6000 Ada

अधिकांश स्व-होस्टेड उपयोग मामलों के लिए, RTX 4090 पर INT4 सबसे अच्छा विकल्प है: Clore.ai पर $0.14–0.42/घंटा में पूर्ण मल्टीमॉडल क्षमता।

Clore.ai पर त्वरित शुरुआत

चरण 1: GPU किराए पर लें

पर जाएँ clore.ai/marketplace और किराए पर लें:

INT4 / एकल-GPU: RTX 4090 (24 GB) — से $0.14–0.42/hr
BF16 / पूर्ण सटीकता: A100 80GB या H100 — से ~$1.04/घंटा

का उपयोग करें vllm/vllm-openai Docker image या मानक CUDA image.

चरण 2: vLLM के साथ डिप्लॉय करें (अनुशंसित)

Qwen3.5-Omni समर्थन के लिए vLLM v0.17.0+ आवश्यक है।

# vLLM OpenAI-संगत server को pull और run करें
docker run --gpus all --rm -it \\
  -p 8000:8000 \
  -v /workspace/models:/root/.cache/huggingface \\
  vllm/vllm-openai:v0.17.0 \\
  --model Qwen/Qwen3.5-Omni-7B \\
  --quantization awq_marlin \\
  --max-model-len 32768 \\
  --trust-remote-code

ध्यान दें: यह awq_marlin flag के लिए pre-quantized AWQ model चाहिए। डाउनलोड करें Qwen/Qwen3.5-Omni-7B-AWQ base model के बजाय, या --quantization को A100/H100 पर BF16 के लिए छोड़ दें।

एक बार server चलने लगे, यह पर एक OpenAI-संगत API उपलब्ध कराता है http://localhost:8000/v1.

चरण 3: Ollama के साथ डिप्लॉय करें (सरल सेटअप)

Docker की जटिलता के बिना त्वरित प्रयोग के लिए:

# Ollama इंस्टॉल करें
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Qwen3.5-Omni (quantized) को pull करें
# नोट: उपलब्धता के लिए https://ollama.com/library देखें — tag बदल सकता है
ollama pull qwen3.5-omni

# server शुरू करें
ollama serve

Ollama quantization को स्वचालित रूप से संभालता है और एक सरल /api/generate endpoint प्रदान करता है।

उदाहरण API कॉल्स

मल्टीमॉडल इनपुट: छवि + पाठ

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="none")

# एक छवि लोड करें
with open("screenshot.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-Omni-7B",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "इस छवि में आप जो देखते हैं उसका वर्णन करें और किसी भी पाठ की पहचान करें."
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=512
)
print(response.choices[0].message.content)

ऑडियो लिप्यंतरण + समझ

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="none")

with open("meeting_recording.wav", "rb") as f:
    audio_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-Omni-7B",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio_url",
                    "audio_url": {"url": f"data:audio/wav;base64,{audio_b64}"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "इस ऑडियो का लिप्यंतरण करें और मुख्य बिंदुओं का सारांश दें."
                }
            ]
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

वीडियो समझ

# वीडियो फ़्रेम्स को छवि URL की एक श्रृंखला के रूप में भेजा जा सकता है
# या Qwen3.5-Omni नेटिव API का उपयोग करते समय video_url के रूप में
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-Omni-7B",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {"url": "https://example.com/product-demo.mp4"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "इस वीडियो में क्या हो रहा है? प्रत्येक दृश्य का वर्णन करें."
                }
            ]
        }
    ]
)

BF16 के लिए बहु-GPU सेटअप

यदि आप Clore.ai पर बहु-GPU मशीन किराए पर लेते हैं (जैसे, 2× A40 या 2× A6000), तो tensor parallelism का उपयोग करें:

docker run --gpus all --rm -it \\
  -p 8000:8000 \
  -v /workspace/models:/root/.cache/huggingface \\
  vllm/vllm-openai:v0.17.0 \\
  --model Qwen/Qwen3.5-Omni-7B \\
  --tensor-parallel-size 2 \\
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 65536 \\
  --trust-remote-code

यह अधिकतम throughput और गुणवत्ता के लिए मॉडल को दोनों GPUs में विभाजित करता है।

उपयोग के मामले

1. ग्राहक सेवा स्वचालन

Qwen3.5-Omni ग्राहक वॉइस कॉल्स को सुन सकता है, उन्हें real-time में लिप्यंतरित कर सकता है, समस्या को समझ सकता है, और एक पाठ सारांश तथा एक वाचिक प्रतिक्रिया दोनों उत्पन्न कर सकता है। सब कुछ एक ही मॉडल में, अलग-अलग ASR + LLM + TTS pipelines को जोड़ने की ज़रूरत नहीं।

2. वीडियो सामग्री समझ

उत्पाद डेमो वीडियो, व्याख्यान रिकॉर्डिंग, या निगरानी फुटेज अपलोड करें और विस्तृत पाठ विवरण, समय-मुद्रित सारांश, या Q&A प्राप्त करें। मॉडल 32K tokens तक का संदर्भ संभालता है, जिसमें कई मिनट लंबे वीडियो शामिल हैं।

3. रियल-टाइम वॉइस एजेंट्स

ऐसे संवादात्मक वॉइस असिस्टेंट बनाएं जो ऑडियो टर्न्स के दौरान संदर्भ को समझें। Qwen3.5-Omni संवादात्मक स्मृति बनाए रखता है और अपने पाठ-आधारित तर्क को speech generation के साथ बारी-बारी से जोड़ सकता है — फोन-आधारित ग्राहक सहायता बॉट्स के लिए आदर्श।

4. दस्तावेज़ + स्क्रीनशॉट विश्लेषण

OCR, layout समझ, chart व्याख्या — डैशबोर्ड, PDF, या हस्तलिखित नोट्स के स्क्रीनशॉट डालें और संरचित पाठ आउटपुट या विस्तृत विश्लेषण प्राप्त करें।

5. बहुभाषी ऑडियो प्रोसेसिंग

मॉडल पाठ और speech दोनों के लिए 29 भाषाओं का समर्थन करता है, जिससे यह अंतरराष्ट्रीय ग्राहक सहायता, बहुभाषी लिप्यंतरण pipelines, और cross-lingual वीडियो विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।

Clore.ai पर लागत अनुमान

GPU

सटीकता

VRAM

मूल्य/दिन

किसके लिए सर्वोत्तम

RTX 4090

INT4

24 GB

~$0.50

विकास, परीक्षण, छोटे पैमाने का उत्पादन

RTX 6000 Ada

INT8

48 GB

~$1.20

बेहतर गुणवत्ता, मध्यम throughput

A100 80GB

BF16

80 GB

~$2.50

पूर्ण गुणवत्ता, उच्च throughput

2× A40

BF16 tensor parallel

2×48 GB

~$2.00

पूर्ण गुणवत्ता, लागत-कुशल

RTX 4090 पर INT4 में Qwen3.5-Omni चलाना, बड़े पैमाने पर एक जटिल मल्टीमॉडल कार्य के लिए एक अकेली OpenAI API कॉल की तुलना में प्रति दिन कम खर्चीला है।

टिप्स और समस्या निवारण

"RTX 4090 पर CUDA मेमोरी समाप्त"

जोड़ें --gpu-memory-utilization 0.90 को vLLM कमांड में
कम करें --max-model-len छोटे इनपुट प्रोसेस करते समय 16384 तक

ऑडियो इनपुट काम नहीं कर रहा

सुनिश्चित करें कि vLLM संस्करण बिल्कुल v0.17.0 या नया है — पुराने संस्करणों में Omni audio support नहीं है
बेहतरीन परिणामों के लिए WAV फ़ाइलें 16kHz mono होनी चाहिए; उपयोग करें ffmpeg -ar 16000 -ac 1 में बदलने के लिए

धीमा पहला inference

vLLM पहली रन पर CUDA kernels संकलित करता है; warmup में 2–5 मिनट लगते हैं। बाद की कॉल्स तेज होती हैं।

Ollama वीडियो इनपुट को पहचान नहीं रहा

Ollama वर्तमान में केवल image+text और audio का समर्थन करता है; वीडियो समझ के लिए vLLM डिप्लॉयमेंट का उपयोग करें।

सारांश

Qwen3.5-Omni सच्चे एंड-टू-एंड मल्टीमॉडल AI को लाता है — इनपुट में पाठ, ऑडियो, छवि, और वीडियो; आउटपुट में पाठ और वाक् — एक ऐसे एकल open-source मॉडल में जो consumer hardware पर चलता है। INT4 पर, यह 24 GB RTX 4090 में फिट हो जाता है और Clore.ai पर प्रतिदिन एक डॉलर से भी कम खर्च आता है। Apache 2.0 लाइसेंसिंग और vLLM के माध्यम से OpenAI-संगत API के साथ, यह सीधे मौजूदा pipelines में शामिल हो जाता है।

→ Clore.ai पर RTX 4090 किराए पर लें और आज ही Qwen3.5-Omni डिप्लॉय करें।

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अंतिम अपडेट 1 माह पहले

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