螞蟻集團於 2026 年 2 月 11 日正式開源發布新一代全模態大模型 Ming-Flash-Omni 2.0。在多項公開基準測試中，該模型部分指標超越 Google Gemini 2.5 Pro，成為開源全模態大模型性能新標準。這是螞蟻集團在 AI 領域持續深耕的重要里程碑，也標誌著中國科技企業在全球 AI 競賽中正從「追趕者」轉向「領跑者」。本次開源涵蓋模型權重、推論程式碼及網上體驗平台，為全球開發者提供強大且可重用的多模態 AI 底座，預示企業級 AI 應用將迎來新一輪爆發期。
技術創新突破三大核心能力
Ming-Flash-Omni 2.0 基於螞蟻自研的 Ling-2.0 架構訓練，採用混合專家（MoE）模型，總參數規模達 100B（千億級），但運作參數僅 6B。這種架構設計讓模型在保持高效能的同時大幅降低運算成本。MoE 架構的核心理念是將單一龐大模型分拆成多個專門處理特定任務的「專家」子模型，處理每個指令時只啟動部分專家，這令系統僅需動用小部分運算資源便能完成複雜任務。
在視覺理解方面，模型融合億級精細數據與困難案例訓練策略，顯著加強對近緣動植物、工藝細節和稀有文物等複雜對象的識別能力。這項突破讓 AI 能夠應用於博物館文物鑑定、生物多樣性研究等高精度專業場景。音訊生成能力更是該模型的最大重點，作為業界首個全場景音訊統一生成模型，它可在同一條音軌中同時生成語音、環境音效與音樂。用戶只需用自然語言下指令，即可精細控制音色、語速、語調、音量、情緒與方言等參數，並具備零樣本（Zero-shot）音色複製能力。在圖像編輯方面，模型支援光影調整、場景替換、人物姿態改良及一鍵修圖等功能，在動態場景中仍保持畫面連貫與細節真實。
極致效率重新定義行業標準
在推論效率上，Ming-Flash-Omni 2.0 實現了 3.1Hz 的極低推論幀率，這意味著模型能夠實現分鐘級長音訊的實時高保真生成，在推論效率與成本控制上保持業界領先水平。相較於傳統大模型動輒需要數十秒的響應時間，這種實時性突破為影片配音、直播翻譯、客戶服務語音互動等場景，提供了商業化落實的可能性。
螞蟻集團在全模態方向已持續投入多年，Ming-Omni 系列已更新至第三個版本。此次將 Ming-Flash-Omni 2.0 開源，意味著其核心能力以「可重用底座」的形式對外釋放，為端對端多模態應用開發提供統一能力入口。目前，該模型的權重、推論程式碼已在 Hugging Face 等開源社區發布，用戶也可通過螞蟻百靈官方平台 Ling Studio 網上體驗與調用。
開源戰略重塑全球 AI 競爭格局
在全球 AI 大模型競爭白熱化的 2026 年，開源已成為科技巨頭爭奪開發者生態的關鍵戰略。Alibaba 旗下通義千問憑藉「全尺寸開源＋寬鬆使用協議」，截至 2026 年 1 月全球下載量突破 10 億次，衍生模型超 20 萬個，成為全球首個達成此成就的開源大模型，直接將 Meta 的 Llama 從開源第一位置擠下。
然而市場格局正在發生微妙變化。Meta 在 2026 年初成立超級智能實驗室（MSL），推出封閉原始碼文本模型 Avocado 和圖像影片模型 Mango，從昔日開源旗手轉向閉源策略。與此同時，Baidu 於 2026 年 1 月發布參數達 2.4 兆的文心 5.0 正式版，採用原生全模態統一建模技術，多項權威評測穩居全球第一梯隊。這種「巨頭閉源、新秀開源」的錯位競爭，讓全球 AI 生態呈現多元化發展態勢。
Ming-Flash-Omni 2.0 部分指標超越 Gemini 2.5 Pro，且以開源形式釋放，這意味著中國 AI 企業在技術實力和生態開放度上正與國際頂尖水平並跑甚至領跑。相較於閉源模型需要通過 API 付費調用的商業模式，開源策略讓企業能直接取得模型權重進行本地部署和個人化開發，大幅降低使用門檻和長期成本。
企業級應用迎來規模化落實轉捩點
2026 年被業內視為 AI 大模型規模化應用的關鍵轉捩點。全球 AI 市場規模預計將從 2025 年的 7,575.8 億美元（約港幣 5.9 兆元）增至 9,000 億美元（約港幣 7.02 兆元），年增長率達 18.7%。中國 AI 核心產業規模已超過 9,000 億元人民幣（約港幣 9,720 億元），企業數量超過 5,300 家。企業對 AI 的認知正從「效率工具」轉向「核心引擎」，從解決單點問題到驅動業務升級與模式創新。
螞蟻百靈大模型以「推動可信智能，服務產業發展」為宗旨，重點布局生活服務、金融服務、醫療健康等場景，致力於為每個人提供 AI 管家。在金融科技領域，螞蟻集團已發布面向消費者的金融智能助理「支小寶 2.0」和面向行業專家的金融業務助理「支小助」，透過大模型引導用戶投資決策並賦能金融行業。浙江大學國際聯合商學院研究員盤和林評價，這類應用能解決金融消費級產品和用戶配對的問題，是非常好的輔助工具。
在技術路線上，MoE 架構正成為行業共識。Microsoft、Google、Meta 等科技巨頭近期相繼推出採用 MoE 架構的開源模型，打破過去「越大越貴」的 AI 發展定律。DeepSeek V3 等模型透過 MoE 架構將單次 AI 調用成本從以元為單位降低至以分、厘為單位，使國內大模型免費策略在成本層面變得可行。這種技術突破讓頭部玩家能夠以免費方式獲取億級用戶的海量互動數據，反哺模型改良，形成強效的數據飛輪。
多模態 AI 重構產業價值鏈
從技術演進看，2026 年 AI 正實現從「感知」到「認知」的跨越。NSP（Next-State Prediction）範式讓模型具備物理世界規律理解能力，從「文字工具」升級為「世界模擬器」。多模態大模型的落實將深刻改變工業製造、醫療健康、內容創作等垂直行業。例如在製造業，AI 可綜合分析市場供需、大宗商品價格等海量資訊，最佳化原輔料採購策略，推動從「價值採購」向「戰略採購」轉變。
值得關注的是，具身智能的爆發離不開 AI 大模型的支援。大模型賦予機械人自然語言互動能力與複雜任務規劃能力，讓機械人從「專用裝置」升級為「通用助手」，工業製造中的精密裝配、服務業的個人化服務、醫療領域的輔助診療將成為核心落實場景。
對企業而言，Ming-Flash-Omni 2.0 的開源降低了前沿 AI 技術的使用門檻。華泰證券分析認為，科技行業投資主線正從算力基礎設施走向從仿真、訓練到現實部署的完整技術閉環，國產大模型的突破讓市場看到商業化曙光。隨著技術、場景與預算的協同突破，企業 AI 將從試點階段邁向規模化部署，深度重塑業務流程與決策模式，真正實現從「理解世界」到「融入世界」的跨越。
