Mini-Omni-Reasoner：實(shí)時推理，定義下一代端到端對話模型

本文第一作者謝之非，共同第一作者馬子陽皆是來自于南洋理工大學(xué)的博士生。通訊作者為新加坡國立大學(xué)特聘教授顏水成和南洋理工大學(xué)數(shù)據(jù)與科學(xué)系校長講席教授苗春燕。共同作者為騰訊AI首席專家葉德珩和新加坡國立大學(xué)博士后研究員廖越。

兩千多年前，孔子說過「三思而后行」。這句古老箴言，其實(shí)點(diǎn)出了人類面對復(fù)雜問題的核心智慧：一步步推理，層層拆解，最終做出可靠的決策。

現(xiàn)在，已有諸多模型在復(fù)雜推理方面展現(xiàn)出顯著進(jìn)展，如 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1，部分多模態(tài)系統(tǒng)甚至能夠處理跨領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù)，展現(xiàn)出解決復(fù)雜現(xiàn)實(shí)問題的潛力。然而，在端到端對話模型中，推理能力尚未解鎖。

原因并不復(fù)雜。深度思考意味著模型往往需要在輸出前生成完整推理鏈，而這直接帶來延遲。對于語音對話系統(tǒng)而言，速度與質(zhì)量同樣關(guān)鍵。一旦停頓過長，哪怕答案再精妙，也會破壞交互的自然感。

設(shè)想一個場景：你問語音助手「這份研究報告的結(jié)論可靠嗎？」。如果模型沉默十秒才給出語音的回復(fù)，則完全失去對話的體驗(yàn)；若它立刻回答，但推理缺乏深度，又容易顯得表面化。問題在于：要么得到一個「強(qiáng)大但反應(yīng)遲鈍」的助手，要么得到一個「迅速但思維簡單」的助手。魚與熊掌，似乎不可兼得。

基于這一挑戰(zhàn)，我們提出了 Mini-Omni-Reasoner——一種專為對話場景打造的實(shí)時推理新范式。它通過「Thinking-in-Speaking」實(shí)現(xiàn)邊思考邊表達(dá)，既能實(shí)時反饋、輸出自然流暢的語音內(nèi)容，又能保持高質(zhì)量且可解釋的推理過程。

• 論文標(biāo)題：MINI-OMNI-REASONER: TOKEN-LEVEL THINKING-IN-SPEAKING IN LARGE SPEECH MODELS
• 論文鏈接
• https://arxiv.org/pdf/2508.15827
• 項(xiàng)目主頁
• https://github.com/xzf-thu/Mini-Omni-Reasoner

Mini-Omni-Reasoner：

邊思考，邊表達(dá)

讓我們暫時把視角放回人類自己。當(dāng)一個人面對復(fù)雜問題時，往往不是「想完再說」，而是「邊說邊想」。當(dāng)被問到「如何理解人工智能的未來」時，大多數(shù)人不會先默默推理數(shù)分鐘再完整輸出結(jié)論，而是會邊思考邊組織語言：「這個問題挺復(fù)雜的……我覺得可以從技術(shù)和社會兩個層面來看……」

Mini-Omni-Reasoner 正是受到這一啟發(fā)，探索「邊思考，邊表達(dá)」的新范式。它允許模型在生成回答的同時進(jìn)行內(nèi)部推理，實(shí)現(xiàn)token 級別的思維流與輸出流交替生成。這樣既能保留邏輯深度與可解釋性，又能提供自然、低延遲的交互體驗(yàn)。

「一心二用」——如何在大模型中實(shí)現(xiàn)？

「Thinking-in-Speaking」推理范式：傳統(tǒng)推理模型遵循「thinking-before-speaking」路線：先完整生成推理鏈，再一次性給出答案。邏輯雖完整，但交互性差，用戶必須等待較長時間。尤其在語音交互場景下，這種長時間的停頓極大削弱了使用體驗(yàn)。

Mini-Omni-Reasoner 提出的則是「thinking-in-speaking」范式。模型在生成過程中同時維護(hù)兩條流：回答流（response stream）和推理流（reasoning stream）。二者像兩支交錯前進(jìn)的隊(duì)伍，一邊輸出用戶可聽到的回答，一邊在后臺繼續(xù)進(jìn)行邏輯演算。

通俗理解為：模型循環(huán)輸出p 個回答 token + q 個推理 token，直到完成任務(wù)。用戶感受到的是自然、幾乎無停頓的對話，而模型在內(nèi)部始終維持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评礞湣Ｕ麄€推理過程如下。

這種機(jī)制突破了「要么快，要么準(zhǔn)」的二元困境，讓「會想、會說」真正成為可能。

模型架構(gòu)：Mini-Omni-Reasoner 采用了Thinker-Talker架構(gòu)，像一對分工明確的搭檔：

• Thinker：大腦擔(dān)當(dāng)，負(fù)責(zé)語音理解和邏輯推理，交替產(chǎn)出回答 token 和推理 token。內(nèi)部結(jié)構(gòu)是「音頻編碼器 + 大模型」。

• Talker：嘴巴擔(dān)當(dāng)，只負(fù)責(zé)把回答 token 變成語音，而對推理 token 保持沉默，確保輸出始終簡潔、自然。

這種解耦方式的好處很直觀：Thinker 全力搞邏輯，Talker 專心搞對話，誰也不分心。

2:8 Token 交替設(shè)計(jì)：我們最終選擇了2:8 的回答–推理 token 比例，背后有幾層考量：

• 推理比例更高 → 思維更完整，但可能反應(yīng)太慢，實(shí)時性差。

• 回答比例更高 → 說得快，但容易「說過頭」，邏輯沒跟上，甚至產(chǎn)生幻覺。

• Chunk 過長 → 不管是全推理還是全回答，都會帶來延遲或質(zhì)量問題。

結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)推理鏈長度大約是回答的 2～3 倍，因此 2:8 是一個平衡點(diǎn)：既保證推理深度，又能保持實(shí)時語音合成的流暢性。比如，當(dāng)模型每秒生成 50 token，就能給用戶帶來 10 個回答 token——對實(shí)時對話來說已經(jīng)非常充裕。

「點(diǎn)石成金」——四階段數(shù)據(jù)合成管線

僅有架構(gòu)還不夠，要真正掌握「邊思考邊表達(dá)」，還需要精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)與訓(xùn)練流程。為此，我們構(gòu)建了Spoken-Math-Problems-3M數(shù)據(jù)集，并設(shè)計(jì)了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)管線。

在數(shù)據(jù)構(gòu)建中，我們面臨一個核心挑戰(zhàn)——解決**「邏輯錯位」（Anticipation Drift）**問題。即如何防止模型在回答時「搶跑」，說出推理流中尚未得出的結(jié)論。我們?yōu)榇嗽O(shè)計(jì)了兩大核心策略：

• 異步推理機(jī)制：我們在數(shù)據(jù)層面「教會」模型一種新的說話藝術(shù)。在回答流中，先說一些「鋪墊語境」的話，為后續(xù)的推理爭取時間；而在推理流中，則要求模型「開門見山」，直奔主題，不講廢話。

• 反序列化驗(yàn)證：我們像一位嚴(yán)格的考官，將所有交錯的 token 重新組合成自然語言文本，然后利用強(qiáng)大的 GPT 模型進(jìn)行語義和時間一致性檢查，剔除所有邏輯不連貫或存在「超越」現(xiàn)象的不合格樣本。

通過上圖中的四階段數(shù)據(jù)管線，我們?yōu)?Mini-Omni-Reasoner 提供了超過百萬份高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

「百煉成鋼」——五階段訓(xùn)練方法

訓(xùn)練 Mini-Omni-Reasoner 需要一個精心設(shè)計(jì)的五階段管線，因?yàn)槟Ｐ筒粌H引入了定制化架構(gòu)，還采用了全新的輸出形式。為了確保穩(wěn)定收斂并有效將文本推理能力遷移到語音，我們將訓(xùn)練過程分解為五個逐步遞進(jìn)的階段，總體思路為先在文本模態(tài)中保持或增強(qiáng)推理能力，再將其與語音模態(tài)對齊。

• 對齊訓(xùn)練：我們從 Qwen2.5-Omni-3B 初始化模型，解決架構(gòu)不兼容問題，并先只微調(diào)音頻適配器，使用語音問答和對話數(shù)據(jù)橋接語音編碼器與 LLM 主干的接口，然后解凍除音頻編碼器外的所有模塊，適應(yīng)新加入的特殊 token，確保模型在定制化 token 格式下無縫工作。

• 混合數(shù)學(xué)預(yù)訓(xùn)練：在模型對齊后，我們增強(qiáng)其數(shù)學(xué)推理能力，使用標(biāo)準(zhǔn)的「先推理再說話」數(shù)據(jù)集（包括文本和語音形式）進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，確保在引入 token 級交錯生成之前具備扎實(shí)的推理能力和數(shù)據(jù)對齊。

• 文本 thinking-in-speaking 訓(xùn)練：在文本模態(tài)中訓(xùn)練模型交替生成推理 token 和回應(yīng) token，僅更新語言模型參數(shù)，專注于掌握交錯推理-回應(yīng)結(jié)構(gòu)，不涉及語音變化。

• 語音 thinking-in-speaking 訓(xùn)練：將輸入替換為語音，僅微調(diào)音頻編碼器，保持 LLM 固定，使模型能夠在語音條件下保持推理增強(qiáng)的生成方式，實(shí)現(xiàn)推理范式在模態(tài)間的遷移。

• Talker 訓(xùn)練：最終階段訓(xùn)練說話模塊，實(shí)現(xiàn)流暢自然的語音生成，整個 Thinker 組件凍結(jié)，僅訓(xùn)練 Talker 以將交錯輸出轉(zhuǎn)換為語音，同時保留前面階段建立的邏輯基礎(chǔ)和推理能力。

「真金火煉」——實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與案例分析

為了驗(yàn)證 Mini-Omni-Reasoner 的有效性，我們在 Spoken-MQA 數(shù)據(jù)集上測試了模型與多種不同類型方法的對比，模型相比于基座模型 Qwen2.5-Omni-3B 有明顯的性能提升。

為了進(jìn)一步展現(xiàn) Mini-Omni-Reasoner 與傳統(tǒng)的對話模型和基礎(chǔ)模型 Qwen2.5-Omni 模型的區(qū)別，我們分析了針對同樣問題不同模型的回答結(jié)果：實(shí)驗(yàn)證明「Thinking-in-Speaking」方法可以有效地在保持回復(fù)內(nèi)容自然簡潔的情況下保持高質(zhì)量的推理過程。

結(jié)語

當(dāng)下，大模型的推理能力已逐漸成為解決復(fù)雜問題的核心驅(qū)動力。但遺憾的是，這一能力在對話系統(tǒng)中仍未被真正釋放。為此，我們提出了Mini-Omni-Reasoner——一次早期的嘗試。誠然，它距離成熟應(yīng)用還有很長的路要走，但「thinking-in-speaking」的實(shí)時推理機(jī)制，我們相信正是對話模型邁向復(fù)雜問題解決的必經(jīng)之路。

展望未來，我們認(rèn)為至少有幾個值得深入探索的方向：

• 如何科學(xué)地評測模型在通用問題上的推理增益，如「人生的意義是什么」；
• 如何讓對話模型自主決定何時需要「思考」；
• 如何突破固定比例生成，探索更靈活多樣的思維范式。

總的來說，Mini-Omni-Reasoner 并非終點(diǎn)，而是一個起點(diǎn)。我們更希望它能成為拋磚引玉，引發(fā)學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界對「對話中的推理能力」的持續(xù)關(guān)注與探索。