# Einführung
Vor einem Jahr wirkten Omni-KI-Modelle eher wie ein Zukunftsversprechen als etwas, das Entwickler tatsächlich nutzen könnten. Die meisten multimodalen Systeme waren immer noch auf mehrere separate Modelle angewiesen, die hinter den Kulissen arbeiteten: eines für Textual content, eines für Bilder, eines für Sprache und manchmal eines für Video. Die Idee eines einzigen Modells, das verschiedene Eingabetypen verstehen und in verschiedenen Formaten reagieren kann, erschien mir ehrgeizig.
Das beginnt sich zu ändern. Heutzutage können omni- und multimodale Open-Supply-Modelle Textual content, Bilder, Audio und Video auf viel einheitlichere Weise verstehen. Einige können Bilder und Dokumente analysieren, über Audio transkribieren oder argumentieren, Videobilder verstehen und in Textform antworten. Andere gehen noch einen Schritt weiter, indem sie Sprache und Bilder generieren oder multimodale Interaktion in Echtzeit unterstützen.
In diesem Leitfaden betrachten wir fünf Open-Supply-Omni-KI-Modelle, die diesen Bereich vorantreiben. Nicht jedes Modell auf dieser Liste ist ein vollständiges „Any-to-Any“-System, und diese Unterscheidung ist wichtig.
Einige Modelle akzeptieren viele Eingabetypen, generieren aber nur Textual content, während andere Sprache, Bildgenerierung oder Audio-Video-Interaktion in Echtzeit unterstützen. Das Ziel besteht darin, Ihnen zu helfen, zu verstehen, was jedes Modell tatsächlich leisten kann.
# 1. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Argumentation
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Argumentation ist ein leistungsstarkes offenes Omni-Modell, das für ein multimodales Verständnis auf Unternehmensebene entwickelt wurde. Es kann Video, Audio, Bilder und Textual content verarbeiten und dann textbasierte Antworten generieren.
Dies macht es nützlich für Aufgaben wie Video- und Sprachanalyse, Dokumentenintelligenz, Diagrammbegründung, optische Zeichenerkennung (OCR), Transkription, Verständnis grafischer Benutzeroberflächen (GUI) und multimodale Beantwortung von Fragen.
Bild von Wir stellen vor: NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni
Das Modell basiert auf einer 31B-Parameter-Mamba2-Transformer-Hybrid-Combination-of-Consultants-Architektur mit etwa 3B aktiven Parametern professional Token. Dies hilft dabei, starke Argumentationsfähigkeiten mit effizienteren Schlussfolgerungen zu kombinieren.
Es unterstützt außerdem ein langes 256K-Token-Kontextfenster und eignet sich daher für die Analyse langer Dokumente, ausführlicher Transkripte, Besprechungsaufzeichnungen, Schulungsvideos und anderer umfangreicher Unternehmensinhalte.
Was Nemotron 3 Nano Omni auszeichnet, ist sein praktischer Fokus auf reale Arbeitsabläufe und nicht auf einfache multimodale Demos. Es ist für Anwendungsfälle wie Kundensupport, Medienanalyse, Dokumentenprüfung, KI-Assistenten, Browser-Agenten, E-Mail-Agenten und GUI-Automatisierung konzipiert.
Am besten für: Video- und Sprachanalyse, Dokumentenintelligenz, OCR, Diagrammverständnis, GUI-Workflows, automatische Spracherkennung (ASR) und multimodale Fragen und Antworten für Unternehmen.
# 2. Google Gemma 4 12B IT
Google Gemma 4 12B IT ist Teil der offenen Gemma-Modellfamilie von Google DeepMind und als kompaktes, effizientes multimodales Modell für lokale und selbst gehostete KI-Anwendungen konzipiert. Es kann Textual content-, Bild-, Audio- und Videoeingaben verarbeiten und dann textbasierte Antworten generieren.
Dies macht es nützlich für Aufgaben wie die visuelle Beantwortung von Fragen, das Verstehen von Dokumenten und PDFs, OCR, Diagrammverständnis, Audiotranskription, Sprachübersetzung, Codierung, Argumentation und multimodale Assistenten-Workflows.
Bild von InfoQ
Das 12B Unified-Modell ist besonders interessant, da es eine geberfreie multimodale Architektur verwendet. Anstatt sich auf separate Bild- oder Audio-Encoder zu verlassen, projiziert es Rohbild-Patches und Audio-Wellenformen über leichte lineare Schichten direkt in den Einbettungsraum des Sprachmodells.
Gemma 4 12B unterstützt ein langes 256K-Token-Kontextfenster, das für die Arbeit mit langen Dokumenten, großen Codebasen, ausgedehnten Konversationen und multimodalen Eingaben nützlich ist, die Textual content, Bilder, Audio- und Videobilder kombinieren.
Am besten für: effiziente multimodale Assistenten, Dokumentenverständnis, Bild- und Audio-Argumentation, Videobildanalyse, Kodierung, mehrsprachige Aufgaben und lokale KI-Anwendungen.
# 3. Qwen3-Omni 30B A3B Instruct
Qwen3-Omni 30B A3B Instruct ist eines der leistungsfähigsten offenen Omni-Modelle, die heute erhältlich sind. Es ist als natives, mehrsprachiges, omnimodales Finish-to-Finish-Modell konzipiert, das Textual content, Bilder, Audio und Video verarbeiten und dann sowohl in Textual content als auch in natürlicher Sprache reagieren kann.
Dies macht es nützlich für den Aufbau von KI-Assistenten, die in Echtzeit sehen, zuhören, verstehen und reagieren können. Es kann für Spracherkennung, Sprachübersetzung, Audiountertitelung, Musikanalyse, OCR, Beantwortung von Bildfragen, Videoverständnis und audiovisuellen Dialog verwendet werden.
Bild von Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
Das Modell verwendet eine Combination-of-Consultants-Architektur mit einem Thinker-Talker-Design. Der Thinker übernimmt das multimodale Verstehen und Denken, während der Talker eine natürliche Sprachausgabe ermöglicht. Dieses Design hilft Qwen3-Omni dabei, sowohl tiefes multimodales Denken als auch gesprochene Interaktion mit geringer Latenz zu unterstützen.
Eine seiner größten Stärken ist die Audio- und Videointeraktion in Echtzeit. Im Gegensatz zu vielen multimodalen Modellen, die in einem langsamen Add- und Antwortformat arbeiten, ist Qwen3-Omni für Streaming-Anwendungsfälle mit natürlichem Abwechseln und sofortigen Textual content- oder Sprachantworten konzipiert.
Es verfügt außerdem über eine starke Mehrsprachigkeitsunterstützung mit 119 Textsprachen, 19 Spracheingabesprachen und 10 Sprachausgabesprachen. Dies macht es besonders nützlich für globale Anwendungen, mehrsprachige Sprachassistenten, Eingabehilfen und Audio-Video-Systeme, die in verschiedenen Sprachen funktionieren müssen.
Das Besondere an Qwen3-Omni ist, dass es der Idee eines echten Omni-Assistenten sehr nahe kommt. Es versteht nicht nur mehrere Eingabetypen; Es kann außerdem natürliche Sprache erzeugen, Systemanweisungen folgen, agentenähnliche Arbeitsabläufe unterstützen und komplexe audiovisuelle Aufgaben bewältigen.
Am besten für: offene Omni-Assistenten, Echtzeit-Sprachinteraktion, Videoverständnis, Audio-Argumentation, mehrsprachige Anwendungen, audiovisueller Dialog und Textual content-/Sprachantworten.
# 4. DeepSeek Janus-Professional 7B
DeepSeek Janus-Professional 7B ist ein einheitliches multimodales Modell, das sich sowohl auf das visuelle Verständnis als auch auf die Bilderzeugung konzentriert. Es handelt sich nicht um ein vollständiges Omni-Modell für Textual content, Audio, Bild und Video, aber es ist ein wichtiges offenes Modell, da es Bildverständnis und Bilderstellung in einem einzigen Framework vereint.
Dies macht es nützlich für Aufgaben wie visuelle Beantwortung von Fragen, Bildbegründung, Bildunterschrift, Textual content-zu-Bild-Generierung und multimodale kreative Arbeitsabläufe.
Janus-Professional basiert auf DeepSeek-LLM-7B und verwendet ein neuartiges autoregressives Framework, das die visuelle Kodierung zum Verständnis und zur Generierung in verschiedene Pfade unterteilt. Dieses Design hilft bei der Lösung eines häufigen Issues in multimodalen Modellen, bei denen derselbe visuelle Encoder sowohl die Erkennung eines Bildes als auch die Generierung eines neuen Bildes unterstützen muss.
Bild von: deepseek-ai/Janus-Professional-7B
Für das Bildverständnis verwendet Janus-Professional SigLIP-L als Imaginative and prescient-Encoder und unterstützt 384 x 384 Bildeingänge. Für die Bildgenerierung wird ein spezieller Bild-Tokenizer verwendet, der es dem Modell ermöglicht, Bilder aus Textaufforderungen zu generieren.
Was Janus-Professional auszeichnet, ist seine einfache, aber effektive Architektur. Durch die Entkopplung des visuellen Verständnisses und der visuellen Generierung bei gleichzeitiger Verwendung eines einheitlichen Transformators wird das Modell flexibler und schneidet bei beiden Aufgaben intestine ab.
Am besten für: Bildverständnis, visuelles Denken, Bildunterschrift, visuelle Beantwortung von Fragen und Textual content-zu-Bild-Generierung.
# 5. MiniCPM-o 4.5
MiniCPM-o 4.5 ist eines der aufregendsten offenen Omni-Modelle, da es für Bild-, Sprach- und multimodales Vollduplex-Reside-Streaming konzipiert ist. Es kann Textual content, Bilder, Video und Audio verarbeiten und dann sowohl Textual content- als auch Sprachausgaben generieren.
Dies macht es nützlich für den Aufbau von Reside-KI-Assistenten, die gleichzeitig sehen, zuhören und sprechen können. Es kann für Sprachgespräche in Echtzeit, Videoverständnis, OCR, Dokumentenanalyse, visuelle Beantwortung von Fragen, Sprachinteraktion und multimodale Assistenten-Workflows verwendet werden.
Das Modell ist mit insgesamt 9B-Parametern aufgebaut und kombiniert Komponenten wie SigLIP2, Whisper-medium, CosyVoice2 und Qwen3-8B. Dies verleiht ihm starke visuelle, sprachliche und sprachliche Fähigkeiten und hält das Modell gleichzeitig klein genug für den praktischen lokalen Einsatz.
Bild von openbmb/MiniCPM-o-4_5
Was MiniCPM-o 4.5 auszeichnet, ist seine multimodale Vollduplex-Streaming-Fähigkeit. Im Gegensatz zu herkömmlichen multimodalen Modellen, die auf einen Add warten, bevor sie antworten, kann MiniCPM-o 4.5 kontinuierliche Video- und Audiostreams verarbeiten und gleichzeitig Textual content- und Sprachantworten generieren.
Es kann auch eine proaktive Interaktion unterstützen. Dies bedeutet, dass das Modell eine Reside-Szene kontinuierlich beobachten und entscheiden kann, wann es sprechen, kommentieren oder antworten soll, anstatt erst zu reagieren, nachdem der Benutzer eine direkte Aufforderung gegeben hat.
MiniCPM-o 4.5 ist auch stark im visuellen Verständnis und in der OCR. Es kann hochauflösende Bilder, Movies mit hohen FPS und Dokumente in verschiedenen Seitenverhältnissen verarbeiten und eignet sich daher für die Dokumentenanalyse, das Bildschirmverständnis und visuelle KI-Anwendungen in der realen Welt.
Ein weiterer großer Vorteil ist die Flexibilität bei der Bereitstellung. Das Modell unterstützt PyTorch Rückschluss auf NVIDIA-GPUs, zusammen mit lama.cpp, Ollama, GGUF quantisierte Modelle, vLLMUnd SGLang. Dies erleichtert Entwicklern die lokale Ausführung des Modells auf GPUs, PCs und sogar einigen Edge-Geräten.
Am besten für: multimodale Echtzeitassistenten, Reside-Video- und Audioverständnis, Sprachinteraktion, OCR, Dokumentenanalyse, Edge-KI und omnimodale Vollduplex-Anwendungen.
# Letzte Gedanken
Omni-Modelle werden immer wichtiger, da sich die KI von einfachen Chatbots zu Systemen entwickelt, die echte Menschen in realen Situationen nutzen können. In alltäglichen Arbeitsabläufen liegen Informationen nicht nur in einem Format vor. Menschen nutzen Textual content, Bilder, Dokumente, Audio, Video, Screenshots, Conferences, Diagramme und Reside-Gespräche. Damit KI wirklich nützlich ist, muss sie alle diese Eingaben auf natürliche Weise verstehen.
In der Vergangenheit bedeutete der Aufbau eines solchen Techniques normalerweise die Kombination mehrerer Modelle: eines für Sprache, eines für Imaginative and prescient, eines für OCR, eines für Textbegründung und eines für Generierung. Dieser Ansatz funktioniert, aber er erhöht die Komplexität, die Latenz und den technischen Aufwand. Jedes zusätzliche Modell erhöht die Anzahl der beweglichen Teile, die Entwickler verwalten müssen.
Der Wandel, den wir jetzt erleben, ist anders. Weitere Funktionen werden direkt in das Modell selbst integriert. Anstatt viele separate Systeme miteinander zu verbinden, beginnen Omni-Modelle, mehrere Modalitäten innerhalb einer einzigen Architektur zu verstehen. Dies macht die Interaktion in Echtzeit praktischer, da das Modell mit viel geringerer Latenz sehen, zuhören, schlussfolgern und reagieren kann.
Dies ist besonders wichtig für Reside-KI-Assistenten, Sprachagenten, Videoanalysetools, Doc-Intelligence-Systeme, Barrierefreiheitstools und Agenten-Workflows. Wenn multimodales Verständnis in das Modell integriert ist, wird das Erlebnis für den Benutzer reibungsloser und natürlicher.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.