InclusionAISprachmodellOpen Source
Ming-flash-omni-2.0
Für Ming-flash-omni-2.0 gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
42von 100+1 zum Vormonat
Zusammenfassung
Ming-flash-omni-2.0 verbindet Bildbearbeitung, Videogespräche und steuerbare Audioausgabe in einem Modell. InclusionAIs omnimodaler Checkpoint nimmt Text, Bilder, Videos und Audio entgegen und erzeugt Text, Bilder und Audio.
Die MoE-Architektur aktiviert 6 ihrer 100 Milliarden Parameter. InclusionAI veröffentlichte die Gewichte am 11. Februar 2026 unter MIT.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 34 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 3
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MMStar (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 74.88
- Bewertung
- 74.88
- Messgröße
- MMStar
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
MMBench_EN_test11 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 87
- Bewertung
- 87
- Messgröße
- MMBench_EN_test11
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
HallusionBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 66.14
- Bewertung
- 66.14
- Messgröße
- HallusionBench
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
MMVet (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 85.64
- Bewertung
- 85.64
- Messgröße
- MMVet
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
MMMU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.11
- Bewertung
- 77.11
- Messgröße
- MMMU
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
MVbench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.5
- Bewertung
- 77.5
- Messgröße
- MVbench
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
MLVU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.72
- Bewertung
- 77.72
- Messgröße
- MLVU
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
librispeech_test-other (down) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.2
- Bewertung
- 2.2
- Messgröße
- librispeech_test-other (down)
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
AlpacaEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 95.6
- Bewertung
- 95.6
- Messgröße
- AlpacaEval
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
ContextASR-Bench (down) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 3.3
- Bewertung
- 3.3
- Messgröße
- ContextASR-Bench (down)
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
WSC-Eval-TTS-Avg-WER (down) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.71
- Bewertung
- 2.71
- Messgröße
- WSC-Eval-TTS-Avg-WER (down)
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
WSC-Eval-TTS-Avg-ACC (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 83.25
- Bewertung
- 83.25
- Messgröße
- WSC-Eval-TTS-Avg-ACC
- Einheit
- %
- Kategorie
- source-specific
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- HF model-card benchmark image linked to technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Multimodal/audio/video/tool-use/generation comparison table; no single independent evaluator cohort should be inferred.
- Einordnung
- Quellenspezifische Beobachtung, keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
Seite 1 von 3
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026
Ming-flash-omni-2.0GLM-4.5VLlama 3.2 3BOrnith 1.0 9BOrnith 1.5 35B A3B
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Watermarking-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu Ming-flash-omni-2.0
Kann ich Ming-flash-omni-2.0 lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen. Mit 100 Mrd. Parametern braucht es aber sehr viel Speicher, eher einen Server als einen Laptop.
Angaben von InclusionAI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- MIT
- Parameter
- 100 Mrd.
- davon aktiv je Token
- 6 Mrd.
Quellen und Datenstand
Alle 10 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Recherchestand | Recherchestand 4. Oktober 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | sample-count-and-confidence-interval Originalwortlaut The paper describes the 2,200-question corpus but publishes neither a per-model denominator nor confidence intervals for these macro-averages. Corpus total is not assigned as a per-score sampleCount. |
| Ungeklärt | checkpoint-and-inference-mode Originalwortlaut The paper names Ming-Flash-Omni-2.0 and says open models follow official inference configurations, but does not identify an immutable weight revision, exact prompt/configuration, or reasoning effort. |
| Ungeklärt | per-cell sample count and confidence interval; immutable checkpoint revision; inference route Originalwortlaut Not stated in the inspected Table 2 cell context; left unknown. |
| Weitere Quelle | Ming-flash-omni 2.0 model card (abgerufen 3. Oktober 2026; 4. Oktober 2026) · Ming-flash-omni 2.0 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Feng et al., TraceAV-Bench, arXiv (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | TraceAV-Bench arXiv paper v2, Table 2 and Table 7 (abgerufen 17. Oktober 2026; 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Tao et al., LVOmniBench paper (arXiv:2603.19217) (abgerufen 22. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |