عرصه جهانی نوآوری در هوش مصنوعی شاهد رقابت مستمر و پرمخاطره‌ای است که در آن غول‌های فناوری برای تعریف آینده تعامل انسان و کامپیوتر با یکدیگر رقابت می‌کنند. در بحبوحه این رقابت شدید، تیم Qwen از Alibaba Cloud خود را به کانون توجهات سوق داده و رقیب جدید و قدرتمندی را معرفی کرده است: مدل هوش مصنوعی Qwen 2.5 Omni. این صرفاً یک به‌روزرسانی تدریجی نیست؛ بلکه نشان‌دهنده یک جهش قابل توجه به جلو، به‌ویژه در حوزه قابلیت‌های چندوجهی یا بهتر بگوییم، همه‌جانبه (omnimodal) است. Qwen 2.5 Omni که برای پردازش مجموعه‌ای غنی از ورودی‌ها - شامل متن، تصاویر، صدا و ویدئو - طراحی شده است، با تولید نه تنها متن بلکه پاسخ‌های گفتاری قابل توجه طبیعی و آنی، خود را متمایز می‌کند. این سیستم پیچیده، که بر پایه معماری نوآورانه ‘Thinker-Talker’ بنا شده و به صورت استراتژیک به عنوان منبع‌باز منتشر شده است، نشان‌دهنده جاه‌طلبی Alibaba برای دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی پیشرفته و توانمندسازی توسعه ایجنت‌های هوشمند پیچیده و در عین حال مقرون‌به‌صرفه است.
معرفی Qwen 2.5 Omni چندوجهی
Qwen 2.5 Omni که با انتظارات قابل توجهی معرفی شد، به عنوان مدل بزرگ پرچمدار Alibaba ظاهر می‌شود و دارای معماری قابل توجهی است که بر پایه هفت میلیارد پارامتر بنا شده است. در حالی که تعداد پارامترها حسی از مقیاس و پیچیدگی بالقوه را ارائه می‌دهد، انقلاب واقعی در قابلیت‌های عملکردی آن نهفته است. این مدل با پذیرش پارادایم همه‌جانبه (omnimodal) از محدودیت‌های بسیاری از پیشینیان خود فراتر می‌رود. این مدل نه تنها ورودی‌های متنوع را درک می‌کند؛ بلکه می‌تواند از طریق چندین کانال خروجی به طور همزمان پاسخ دهد، به ویژه تولید گفتار روان و محاوره‌ای در زمان واقعی. این ظرفیت برای تعامل صوتی پویا و مشارکت در چت‌های ویدئویی، مرزهای تجربه کاربری را جابجا می‌کند و به سبک‌های ارتباطی یکپارچه‌ای که انسان‌ها بدیهی می‌دانند، نزدیک‌تر می‌شود.
در حالی که غول‌های صنعتی مانند Google و OpenAI قابلیت‌های چندوجهی یکپارچه مشابهی را در سیستم‌های اختصاصی و منبع‌بسته خود (مانند GPT-4o و Gemini) به نمایش گذاشته‌اند، Alibaba تصمیم استراتژیک مهمی برای انتشار Qwen 2.5 Omni تحت مجوز منبع‌باز گرفته است. این اقدام به طور چشمگیری چشم‌انداز دسترسی را تغییر می‌دهد و به طور بالقوه جامعه وسیعی از توسعه‌دهندگان، محققان و کسب‌وکارها را در سطح جهانی توانمند می‌سازد. Alibaba با در دسترس قرار دادن کد زیربنایی و وزن‌های مدل، محیطی را پرورش می‌دهد که در آن نوآوری می‌تواند به صورت مشترک شکوفا شود و به دیگران اجازه می‌دهد تا بر پایه این فناوری قدرتمند، آن را تطبیق داده و اصلاح کنند.
مشخصات طراحی مدل، تطبیق‌پذیری آن را برجسته می‌کند. این مدل برای پذیرش و تفسیر اطلاعات ارائه شده به صورت اعلان‌های متنی، داده‌های بصری از تصاویر، سیگنال‌های شنیداری از طریق کلیپ‌های صوتی و محتوای پویا از طریق جریان‌های ویدئویی مهندسی شده است. نکته مهم این است که مکانیسم‌های خروجی آن به همان اندازه پیچیده هستند. این مدل می‌تواند پاسخ‌های متنی متناسب با زمینه تولید کند، اما ویژگی برجسته آن توانایی سنتز گفتار با صدای طبیعی به طور همزمان و پخش آن با تأخیر کم است. تیم Qwen به طور خاص بر پیشرفت‌های حاصل شده در پیروی از دستورالعمل‌های گفتاری سرتاسری تأکید می‌کند، که نشان‌دهنده توانایی اصلاح‌شده برای درک و اجرای دستورات صوتی یا مشارکت در گفتگوی گفتاری با دقت و ظرافت بیشتر نسبت به تکرارهای قبلی است. این انعطاف‌پذیری جامع ورودی-خروجی، Qwen 2.5 Omni را به عنوان یک ابزار بنیادی قدرتمند برای تعداد بی‌شماری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی نسل بعدی قرار می‌دهد.
فراتر از چندوجهی: اهمیت تعامل همه‌جانبه (Omnimodal)
اصطلاح ‘چندوجهی’ (multimodal) در گفتمان هوش مصنوعی رایج شده است و معمولاً به مدل‌هایی اشاره دارد که قادر به پردازش اطلاعات از منابع متعدد مانند متن و تصاویر هستند (به عنوان مثال، توصیف یک تصویر یا پاسخ به سؤالات مربوط به آن). با این حال، Qwen 2.5 Omni این مفهوم را به قلمرو ‘همه‌جانبه’ (omnimodal) سوق می‌دهد. تمایز بسیار مهم است: همه‌جانبه بودن نه تنها به معنای درک انواع ورودی‌های متعدد است، بلکه به معنای تولید خروجی‌ها در چندین وجه، به‌ویژه ادغام تولید گفتار آنی و با صدای طبیعی به عنوان یک مکانیسم پاسخ اصلی در کنار متن است.
دستیابی به این ادغام یکپارچه چالش‌های فنی قابل توجهی را به همراه دارد. این امر مستلزم چیزی بیش از کنار هم قرار دادن مدل‌های جداگانه برای بینایی، پردازش صدا، درک زبان و سنتز گفتار است. همه‌جانبه بودن واقعی نیازمند ادغام عمیق است، که به مدل اجازه می‌دهد تا زمینه و انسجام را در حین جابجایی بین پردازش نشانه‌های بصری، اطلاعات شنیداری و داده‌های متنی حفظ کند، در حالی که همزمان یک پاسخ مرتبط را فرموله و بیان می‌کند. توانایی انجام این کار در زمان واقعی لایه دیگری از پیچیدگی را اضافه می‌کند و نیازمند خطوط لوله پردازش بسیار کارآمد و هماهنگ‌سازی پیچیده بین اجزای مختلف معماری مدل است.
پیامدهای آن برای تعامل کاربر عمیق است. تصور کنید با یک دستیار هوش مصنوعی تعامل دارید که می‌تواند کلیپ ویدئویی را که به اشتراک می‌گذارید تماشا کند، به سؤال گفتاری شما در مورد آن گوش دهد و سپس با یک توضیح گفتاری پاسخ دهد، شاید حتی بخش‌های مربوطه ویدئو را به صورت بصری برجسته کند (اگر روی صفحه نمایش داده شود). این به شدت با سیستم‌های قبلی که ممکن است به تعامل مبتنی بر متن نیاز داشته باشند یا گفتار با تأخیر و صدای کمتر طبیعی تولید کنند، در تضاد است. قابلیت گفتار آنی، به ویژه، مانع تعامل را کاهش می‌دهد و باعث می‌شود هوش مصنوعی بیشتر شبیه یک شریک مکالمه باشد تا یک ابزار صرف. این طبیعی بودن کلید باز کردن برنامه‌های کاربردی در زمینه‌هایی مانند آموزش، دسترسی‌پذیری، خدمات مشتری و کار مشترک است، جایی که ارتباط روان بسیار مهم است. تمرکز Alibaba بر این قابلیت خاص، نشان‌دهنده یک شرط‌بندی استراتژیک بر جهت آینده رابط‌های انسان و هوش مصنوعی است.
موتور درونی: تشریح معماری ‘Thinker-Talker’
در مرکز قابلیت‌های پیشرفته Qwen 2.5 Omni، طراحی معماری بدیع آن قرار دارد که در داخل به عنوان چارچوب ‘Thinker-Talker’ تعیین شده است. این ساختار به طور هوشمندانه وظایف اصلی درک و پاسخ را تقسیم می‌کند و به طور بالقوه هم کارایی و هم کیفیت تعامل را بهینه می‌کند. این نشان‌دهنده یک رویکرد متفکرانه برای مدیریت جریان پیچیده اطلاعات در یک سیستم همه‌جانبه (omnimodal) است.
جزء Thinker به عنوان هسته شناختی، ‘مغز’ عملیات عمل می‌کند. مسئولیت اصلی آن دریافت و پردازش ورودی‌های متنوع - متن، تصاویر، صدا، ویدئو - است. این جزء از مکانیسم‌های پیچیده، احتمالاً بر پایه معماری قدرتمند Transformer (به طور خاص، عملکردی شبیه به یک Transformer decoder) برای رمزگذاری و تفسیر اطلاعات در این وجه‌های مختلف استفاده می‌کند. نقش Thinker شامل درک بین‌وجهی، استخراج ویژگی‌های مرتبط، استدلال در مورد اطلاعات ترکیبی و در نهایت تولید یک نمایش یا طرح داخلی منسجم است که اغلب به صورت یک خروجی متنی اولیه ظاهر می‌شود. این جزء بار سنگین ادراک و فهم را بر عهده دارد. لازم است داده‌ها را از منابع متفاوت در یک درک واحد ادغام کند قبل از اینکه در مورد استراتژی پاسخ مناسب تصمیم بگیرد.
تکمیل کننده Thinker، جزء Talker است که به طور مشابه با سیستم صوتی انسان عمل می‌کند. عملکرد تخصصی آن دریافت اطلاعات پردازش شده و نیات فرموله شده توسط Thinker و ترجمه آنها به گفتار روان و با صدای طبیعی است. این جزء یک جریان پیوسته از اطلاعات (احتمالاً متنی یا نمایش‌های میانی) را از Thinker دریافت می‌کند و از فرآیند تولیدی پیچیده خود برای سنتز شکل موج صوتی مربوطه استفاده می‌کند. توضیحات نشان می‌دهد که Talker به عنوان یک Transformer decoder خودرگرسیو (autoregressive) دو مسیره طراحی شده است، ساختاری که به طور بالقوه برای خروجی جریانی بهینه شده است - به این معنی که می‌تواند تقریباً بلافاصله با فرموله شدن پاسخ توسط Thinker شروع به تولید گفتار کند، به جای اینکه منتظر بماند تا کل فکر کامل شود. این قابلیت برای دستیابی به جریان مکالمه آنی و با تأخیر کم که باعث می‌شود مدل پاسخگو و طبیعی به نظر برسد، بسیار مهم است.
این تفکیک وظایف در معماری Thinker-Talker چندین مزیت بالقوه ارائه می‌دهد. این امکان بهینه‌سازی تخصصی هر جزء را فراهم می‌کند: Thinker می‌تواند بر درک و استدلال چندوجهی پیچیده تمرکز کند، در حالی که Talker می‌تواند برای سنتز گفتار با کیفیت بالا و تأخیر کم تنظیم دقیق شود. علاوه بر این، این طراحی ماژولار آموزش سرتاسری کارآمدتر را تسهیل می‌کند، زیرا بخش‌های مختلف شبکه می‌توانند بر روی وظایف مرتبط آموزش داده شوند. همچنین نویدبخش کارایی در طول استنتاج (inference) (فرآیند استفاده از مدل آموزش‌دیده) است، زیرا عملکرد موازی یا خط لوله‌ای Thinker و Talker می‌تواند زمان پاسخ کلی را کاهش دهد. این انتخاب معماری نوآورانه یک تمایز کلیدی برای Qwen 2.5 Omni است و آن را در خط مقدم تلاش‌ها برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی یکپارچه‌تر و پاسخگوتر قرار می‌دهد.
معیارهای عملکرد و موقعیت رقابتی
Alibaba ادعاهای قانع‌کننده‌ای در مورد قدرت عملکرد Qwen 2.5 Omni بر اساس ارزیابی‌های داخلی خود مطرح کرده است. در حالی که معیارهای داخلی همیشه باید با درجه‌ای از احتیاط تا زمان تأیید مستقل مشاهده شوند، نتایج ارائه شده نشان‌دهنده یک مدل بسیار توانمند است. قابل ذکر است، Alibaba گزارش می‌دهد که Qwen 2.5 Omni از عملکرد رقبای قدرتمندی، از جمله مدل Gemini 1.5 Pro گوگل، در هنگام آزمایش بر روی مجموعه معیار OmniBench پیشی می‌گیرد. OmniBench به طور خاص برای ارزیابی قابلیت‌های مدل‌ها در طیف گسترده‌ای از وظایف چندوجهی طراحی شده است، که این مزیت گزارش شده را در صورت تأیید در بررسی‌های گسترده‌تر، بسیار قابل توجه می‌کند. پیشی گرفتن از یک مدل پیشرو مانند Gemini 1.5 Pro در چنین معیاری، نشان‌دهنده قدرت استثنایی در مدیریت وظایف پیچیده‌ای است که نیازمند ادغام درک در متن، تصاویر، صدا و به طور بالقوه ویدئو است.
فراتر از قابلیت‌های بین‌وجهی، تیم Qwen همچنین عملکرد برتر در وظایف تک‌وجهی را در مقایسه با پیشینیان خود در دودمان Qwen، مانند Qwen 2.5-VL-7B (یک مدل زبان-بینایی) و Qwen2-Audio (یک مدل متمرکز بر صدا) برجسته می‌کند. این نشان می‌دهد که توسعه معماری همه‌جانبه (omnimodal) یکپارچه به قیمت عملکرد تخصصی تمام نشده است؛ بلکه اجزای زیربنایی مسئول پردازش بینایی، صدا و زبان ممکن است به عنوان بخشی از تلاش توسعه Qwen 2.5 Omni به صورت جداگانه تقویت شده باشند. برتری هم در سناریوهای چندوجهی یکپارچه و هم در وظایف تک‌وجهی خاص، بر تطبیق‌پذیری مدل و استحکام اجزای بنیادی آن تأکید می‌کند.
این ادعاهای عملکرد، در صورت تأیید خارجی، Qwen 2.5 Omni را به عنوان یک رقیب جدی در رده بالای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این به طور مستقیم تسلط درک شده مدل‌های منبع‌بسته از غول‌های فناوری غربی را به چالش می‌کشد و قابلیت‌های تحقیق و توسعه قابل توجه Alibaba را در این حوزه فناوری حیاتی نشان می‌دهد. ترکیب عملکرد پیشرفته گزارش شده با استراتژی انتشار منبع‌باز، یک پیشنهاد ارزش منحصر به فرد در چشم‌انداز فعلی هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.
محاسبات استراتژیک منبع‌باز
تصمیم Alibaba برای انتشار Qwen 2.5 Omni، یک مدل پرچمدار با قابلیت‌های بالقوه پیشرفته، به صورت منبع‌باز، یک مانور استراتژیک قابل توجه است. در بخشی از صنعت که به طور فزاینده‌ای با مدل‌های اختصاصی و به شدت محافظت شده از بازیگران اصلی مانند OpenAI و Google مشخص می‌شود، این اقدام برجسته است و پیامدهای عمیقی برای اکوسیستم گسترده‌تر هوش مصنوعی دارد.
چندین انگیزه استراتژیک احتمالاً زیربنای این تصمیم است. اولاً، منبع‌باز کردن می‌تواند به سرعت پذیرش را تسریع کند و یک جامعه بزرگ کاربر و توسعه‌دهنده در اطراف پلتفرم Qwen ایجاد کند. Alibaba با حذف موانع صدور مجوز، آزمایش گسترده، ادغام در برنامه‌های کاربردی متنوع و توسعه ابزارها و افزونه‌های تخصصی توسط اشخاص ثالث را تشویق می‌کند. این می‌تواند یک اثر شبکه‌ای قدرتمند ایجاد کند و Qwen را به عنوان یک فناوری بنیادی در بخش‌های مختلف تثبیت کند.
ثانیاً، رویکرد منبع‌باز، همکاری و نوآوری را در مقیاسی تقویت می‌کند که دستیابی به آن در داخل ممکن است دشوار باشد. محققان و توسعه‌دهندگان در سراسر جهان می‌توانند مدل را بررسی کنند، نقاط ضعف را شناسایی کنند، بهبودها را پیشنهاد دهند و کد مشارکت کنند، که منجر به اصلاح سریع‌تر و رفع اشکال می‌شود. این مدل توزیع‌شده توسعه می‌تواند فوق‌العاده قدرتمند باشد و از هوش جمعی جامعه جهانی هوش مصنوعی بهره ببرد. Alibaba از این مشارکت‌های خارجی سود می‌برد و به طور بالقوه مدل‌های خود را سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر از طریق تلاش‌های صرفاً داخلی بهبود می‌بخشد.
ثالثاً، این به عنوان یک تمایز رقابتی قدرتمند در برابر رقبای منبع‌بسته عمل می‌کند. برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگانی که نگران وابستگی به فروشنده هستند یا به دنبال شفافیت و کنترل بیشتر بر مدل‌های هوش مصنوعی هستند که مستقر می‌کنند، یک گزینه منبع‌باز مانند Qwen 2.5 Omni بسیار جذاب می‌شود. این انعطاف‌پذیری، قابلیت سفارشی‌سازی و توانایی اجرای مدل بر روی زیرساخت خود را ارائه می‌دهد و به نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی داده‌ها و حاکمیت عملیاتی رسیدگی می‌کند.
علاوه بر این، انتشار یک مدل با عملکرد بالا به صورت باز، شهرت Alibaba را به عنوان یک رهبر در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی افزایش می‌دهد، استعدادها را جذب می‌کند و به طور بالقوه بر استانداردهای صنعت تأثیر می‌گذارد. این Alibaba Cloud را به عنوان یک مرکز اصلی برای نوآوری هوش مصنوعی قرار می‌دهد و استفاده از خدمات رایانش ابری گسترده‌تر آن را که کاربران ممکن است مدل‌های Qwen را در آن مستقر یا تنظیم دقیق کنند، هدایت می‌کند. در حالی که واگذاری مدل اصلی ممکن است غیرمنطقی به نظر برسد، مزایای استراتژیک از نظر ساخت اکوسیستم، توسعه شتاب‌یافته، موقعیت رقابتی و جذب مشتریان ابری می‌تواند بر درآمد مستقیم صدور مجوز از دست رفته غلبه کند. این استراتژی منبع‌باز یک شرط‌بندی جسورانه بر قدرت جامعه و رشد اکوسیستم به عنوان محرک‌های کلیدی در مرحله بعدی توسعه هوش مصنوعی است.
فعال کردن موج بعدی: برنامه‌های کاربردی و دسترسی‌پذیری
ترکیب منحصر به فرد قابلیت‌های همه‌جانبه (omnimodal)، تعامل آنی و در دسترس بودن منبع‌باز، Qwen 2.5 Omni را به عنوان کاتالیزوری برای نسل جدیدی از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی قرار می‌دهد، به‌ویژه آنهایی که هدفشان تعاملات طبیعی‌تر، شهودی‌تر و آگاهانه‌تر از زمینه است. طراحی مدل، همراه با هدف اعلام شده تسهیل ‘ایجنت‌های هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه’، نویدبخش کاهش موانع برای توسعه‌دهندگانی است که به دنبال ساخت سیستم‌های هوشمند پیچیده هستند.
امکانات را در حوزه‌های مختلف در نظر بگیرید:
- خدمات مشتری: ایجنت‌های هوش مصنوعی قادر به درک درخواست گفتاری مشتری، تجزیه و تحلیل عکس ارسالی از محصول معیوب و ارائه راهنمایی عیب‌یابی گفتاری آنی، نشان‌دهنده ارتقاء قابل توجهی نسبت به سیستم‌های چت‌بات یا IVR فعلی هستند.
- آموزش: تصور کنید سیستم‌های تدریس تعاملی که می‌توانند به سؤال دانش‌آموز گوش دهند، نموداری را که کشیده‌اند تجزیه و تحلیل کنند، مفاهیم مرتبط را با استفاده از گفتار طبیعی مورد بحث قرار دهند و توضیحات را بر اساس نشانه‌های کلامی و غیرکلامی دانش‌آموز (در صورت استفاده از ورودی ویدئو) تطبیق دهند.
- ایجاد محتوا: ابزارهای مجهز به Qwen 2.5 Omni می‌توانند با تولید اسکریپت بر اساس استوری‌بردهای بصری، ارائه صداگذاری آنی برای پیش‌نویس‌های ویدئویی یا حتی کمک به طوفان فکری ایده‌های محتوای چندرسانه‌ای بر اساس ورودی‌های ترکیبی، به سازندگان کمک کنند.
- دسترسی‌پذیری: برای افراد دارای اختلالات بینایی، مدل می‌تواند محیط اطراف را توصیف کند یا اسناد را بر اساس ورودی دوربین با صدای بلند بخواند. برای افراد دارای اختلالات شنوایی، می‌تواند رونویسی‌ها یا خلاصه‌های آنی از محتوای صوتی/تصویری ارائه دهد، و به طور بالقوه حتی در ارتباطات اشاره‌ای (در صورت آموزش مناسب) مشارکت کند.
- مراقبت‌های بهداشتی: دستیاران هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌توانند تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند، به یادداشت‌های دیکته شده پزشک گوش دهند و گزارش‌های ساختاریافته تولید کنند، و گردش کار مستندسازی را (در چارچوب‌های نظارتی و حریم خصوصی مناسب) ساده‌سازی کنند.
- تجزیه و تحلیل داده‌ها: توانایی پردازش و ترکیب اطلاعات از منابع متنوع (گزارش‌ها، نمودارها، ضبط‌های صوتی جلسات، ارائه‌های ویدئویی) می‌تواند منجر به ابزارهای هوش تجاری قدرتمندتری شود که بینش‌های جامعی را ارائه می‌دهند.
تأکید بر فعال کردن ایجنت‌های هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه بسیار مهم است. در حالی که آموزش مدل‌های بزرگ از نظر محاسباتی گران است، بهینه‌سازی برای استنتاج (inference) کارآمد و فراهم کردن دسترسی منبع‌باز به شرکت‌های کوچک‌تر، استارت‌آپ‌ها و توسعه‌دهندگان فردی اجازه می‌دهد تا از قابلیت‌های پیشرفته بدون متحمل شدن هزینه‌های گزاف مرتبط با فراخوانی‌های API اختصاصی از فروشندگان منبع‌بسته، به‌ویژه در مقیاس بزرگ، بهره‌مند شوند. این دموکراتیزه کردن می‌تواند نوآوری را در حوزه‌های خاص تحریک کند و منجر به در دسترس قرار گرفتن طیف وسیع‌تری از ابزارها و خدمات مجهز به هوش مصنوعی شود.
دسترسی به آینده: در دسترس بودن و مشارکت جامعه
در دسترس قرار دادن فناوری پیشرفته کلید تحقق تأثیر بالقوه آن است و Alibaba اطمینان حاصل کرده است که توسعه‌دهندگان و کاربران علاقه‌مند مسیرهای متعددی برای کاوش و استفاده از مدل Qwen 2.5 Omni دارند. Alibaba با درک اهمیت پلتفرم‌های استاندارد در جامعه توسعه هوش مصنوعی، مدل را از طریق مخازن محبوب به راحتی در دسترس قرار داده است.
توسعه‌دهندگان می‌توانند وزن‌های مدل و کد مرتبط را در Hugging Face، یک مرکز اصلی برای مدل‌ها، مجموعه داده‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی، پیدا کنند. این ادغام امکان ترکیب یکپارچه در گردش کارهای توسعه موجود با استفاده از کتابخانه‌ها و زیرساخت‌های پرکاربرد Hugging Face را فراهم می‌کند. به طور مشابه، مدل در GitHub فهرست شده است و دسترسی به کد منبع را برای کسانی که مایل به بررسی عمیق‌تر جزئیات پیاده‌سازی، مشارکت در توسعه آن یا فورک کردن پروژه برای تطبیق‌های خاص هستند، فراهم می‌کند.
فراتر از این پلتفرم‌های متمرکز بر توسعه‌دهنده، Alibaba همچنین راه‌های مستقیم‌تری برای تجربه قابلیت‌های مدل ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند از طریق Qwen Chat با Qwen 2.5 Omni تعامل داشته باشند، که احتمالاً یک رابط مبتنی بر وب است که برای نمایش ویژگی‌های مکالمه‌ای و چندوجهی آن به روشی کاربرپسند طراحی شده است. علاوه بر این، مدل از طریق ModelScope، پلتفرم جامعه خود Alibaba که به مدل‌ها و مجموعه داده‌های هوش مصنوعی منبع‌باز اختصاص دارد و عمدتاً به جامعه هوش مصنوعی در چین خدمت می‌کند اما در سطح جهانی قابل دسترسی است، قابل دسترسی است.
فراهم کردن دسترسی از طریق این کانال‌های متنوع - پلتفرم‌های جهانی تثبیت شده مانند Hugging Face و GitHub، یک رابط چت اختصاصی رو به کاربر و مرکز جامعه خود Alibaba - نشان‌دهنده تعهد به مشارکت گسترده است. این امر آزمایش را تسهیل می‌کند، بازخورد ارزشمند کاربر را جمع‌آوری می‌کند، مشارکت‌های جامعه را تشویق می‌کند و در نهایت به ایجاد شتاب و اعتماد در اطراف اکوسیستم Qwen کمک می‌کند. این استراتژی در دسترس بودن چندجانبه برای ترجمه دستاورد فنی Qwen 2.5 Omni به تأثیر ملموس در سراسر چشم‌انداز تحقیق، توسعه و کاربرد ضروری است.