Qwen2.5-Omni-7B

Fiche modèle · Alibaba Cloud / Qwen Team · qwen2.5-omni-7b

Qwen2.5-Omni is the flagship end-to-end multimodal model in the Qwen series. It processes diverse inputs including text, images, audio, and video, delivering real-time streaming responses through text generation and natural speech synthesis using a novel Thinker-Talker architecture.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Alibaba Cloud / Qwen Team
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-03-27
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	—
Fenêtre de contexte	32 768
KV cache / token (Q8)	11.7 ko/token
Paramètres totaux	7 B
Paramètres actifs (session)	10.7 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (Qwen/Qwen2.5-Omni-7B)) ; total : config Hugging Face (Qwen/Qwen2.5-Omni-7B)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:35.637865Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:05.494152Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/qwen2.5-omni-7b

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.40
image_to_text	0.80
language	0.70
legal	0.50
long_context	0.70
math	0.60
multimodal	0.60
physics	0.30
reasoning	0.70
safety	0.70
spatial_reasoning	0.70
speech_to_text	0.90
finance	0.50
general	0.60
healthcare	0.50
audio	0.70
biology	0.30
chemistry	0.30
code	0.80
communication	0.40
video	0.70
vision	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
ai2d	vision	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:05.498437Z
chartqa	reasoning	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:05.502581Z
common-voice-15	audio	0.08	100.00	0.08	non	oui	2026-11-04T06:05:05.507857Z
covost2-en-zh	audio	0.41	100.00	0.41	non	oui	2026-11-04T06:05:05.514662Z
crperelation	healthcare	0.77	1.00	0.77	non	oui	2026-11-04T06:05:05.521633Z
docvqa	vision	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:05.525678Z
egoschema	vision	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:05.530419Z
fleurs	language	0.96	1.00	0.96	non	oui	2026-11-04T06:05:05.533691Z
giantsteps-tempo	audio	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:05:05.537341Z
gpqa	reasoning	0.31	1.00	0.31	non	oui	2026-11-04T06:05:05.540505Z
gsm8k	math	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:05:05.543883Z
humaneval	reasoning	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:05:05.548204Z
livebench	math	0.30	1.00	0.30	non	oui	2026-11-04T06:05:05.552192Z
math	math	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:05.558419Z
mathvision	math	0.25	1.00	0.25	non	oui	2026-11-04T06:05:05.563745Z
mathvista	math	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:05:05.569591Z
mbpp	reasoning	0.73	100.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:05:05.576193Z
meld	multimodal	0.57	1.00	0.57	non	oui	2026-11-04T06:05:05.580610Z
mm-mt-bench	chat	0.06	100.00	0.06	non	oui	2026-11-04T06:05:05.625451Z
mmau	audio	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:05:05.586009Z
mmau-music	audio	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:05.592718Z
mmau-sound	audio	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:05:05.596263Z
mmau-speech	audio	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:05:05.603141Z
mmbench-v1.1	vision	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:05.607270Z
mme-realworld	vision	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:05:05.611343Z
mmlu-pro	language	0.47	1.00	0.47	non	oui	2026-11-04T06:05:05.615217Z
mmlu-redux	language	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:05.621563Z
mmmu	multimodal	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:05:05.628982Z
mmmu-pro	vision	0.37	1.00	0.37	non	oui	2026-11-04T06:05:05.632368Z
mmstar	vision	0.64	1.00	0.64	non	oui	2026-11-04T06:05:05.641461Z
muirbench	vision	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:05:05.644985Z
multipl-e	general	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:05:05.649061Z
musiccaps	audio	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:05:05.653510Z
mvbench	vision	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:05:05.657806Z
nmos	general	0.05	100.00	0.05	non	oui	2026-11-04T06:05:05.661379Z
ocrbench-v2	vision	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:05:05.672889Z
odinw	vision	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:05:05.677813Z
omnibench	multimodal	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:05:05.681891Z
omnibench-music	multimodal	0.53	1.00	0.53	non	oui	2026-11-04T06:05:05.685349Z
pointgrounding	vision	0.67	1.00	0.67	non	oui	2026-11-04T06:05:05.690207Z
realworldqa	vision	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:05:05.693938Z
textvqa	vision	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:05.697831Z
videomme-w-sub.	vision	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:05:05.701059Z
vocalsound	audio	0.94	1.00	0.94	non	oui	2026-11-04T06:05:05.704406Z
voicebench-avg	chat	0.74	1.00	0.74	non	oui	2026-11-04T06:05:05.707689Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	249	—	1.06	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04