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2026-10-20 日報
模型發布

inclusionAI 開源原生語音語言 MoE 模型 Ming-3.0：推 126B Flash 與 9.3B Tiny 雙版本，採 MIT 授權

Reddit r/LocalLLaMA綜合 2 家報導單一來源
已查原文 · 4 項主張

目前依單一來源整理，這是來源數量描述，不是對消息真假的判定。

經查證 inclusionAI 於 Hugging Face 及 GitHub 發布之官方模型卡與說明文件，Ming-3.0 原生語音語言 MoE 模型之發布規格、參數量（126B Flash 活化 6.5B、9.3B Tiny 活化 2.7B）、MIT 授權條款、各平台資源上架狀態、中英文口音支援、合成語音功能以及聲學感知與問答等各項報導主張，均與官方技術文檔相符。

inclusionAI 開源原生語音語言 MoE 模型 Ming-3.0，採 MIT 授權，並上架 GitHub、Hugging Face 與 ModelScope。

官方開源頁面與儲存庫說明證實，該系列為原生語音語言 MoE 架構，採 MIT 授權開源，並於 GitHub、Hugging Face 與 ModelScope 發布資源。

Mixture-of-Experts model

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License | MIT

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GitHub | · | 🤖 ModelScope

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Hugging Face

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Ming-3.0 推出雙版本：Ming-3.0-audio-flash 總參數量 126B、活化 6.5B；Ming-3.0-audio-tiny 總參數 9.3B、活化 2.7B。

官方模型卡參數規格確認，Flash 版本為 126B 總參數、活化 6.5B 參數；Tiny 版本為 9.3B 總參數、活化 2.7B 參數。

126B total parameters, 6.5B activated

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9.3B total parameters, 2.7B activated

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模型支援音訊與文字指令輸入，主要適用中文與英文（含多種口音與方言），輸出可為純文字或合成語音（支援內建聲音或參考音訊）。

官方規格說明模型輸入為音訊與文字指令，支援中英文（包含方言與口音），輸出支援文字與可選之語音合成（包含內建或參考音訊聲音）。

Audio and text instructions

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varied accents and dialects

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built-in voices or a reference voice

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模型功能涵蓋長音訊分析、嘈雜與多人環境下的語音辨識、非語音與音樂等聲學感知，以及音訊推理問答。

官方功能特色明確列出長音訊理解、嘈雜與多人場景語音辨識、非語音與音樂聲學感知，以及音訊推理問答能力。

Long-audio understanding

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noisy environments, and multi-speaker meetings

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non-speech sounds, acoustic scenes, and music

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reasons directly over audio content

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inclusionAI 發布原生語音語言混合專家（MoE）模型 Ming-3.0，採 MIT 授權開源，相關資源已上架 GitHub、Hugging Face 與 ModelScope。該系列共釋出兩款規格：高階版 Ming-3.0-audio-flash 總參數量為 126B，單次推論步僅活化 6.5B 參數；輕量版 Ming-3.0-audio-tiny 總參數為 9.3B，推論步僅活化 2.7B 參數。模型支援音訊與文字指令輸入，主要適用中文與英文（含多種口音與方言），輸出可為純文字或額外生成的合成語音（支援內建聲音或參考音訊）。功能涵蓋長音訊分析、嘈雜環境與多人情境下的語音辨識、非語音與音樂等聲學場景感知，以及針對音訊內容的推理問答。
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背景

inclusionAI 的 Ming-3.0 音訊系列架構結合音訊編碼器（audio encoder）、投影層（projector）與 Mixture-of-Experts（MoE）語言模型骨幹。該系列除了 Flash 版本外亦推出較精簡的 Ming-3.0-audio-tiny，並能透過選配的 Talker 模組將模型輸出直接生成為語音回覆。

來源

本期分類
模型發布開放權重多模態
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