字节跳动开源全模态PyTorch训练框架VeOmni，革新多模态AI研发效率

字节跳动Seed团队于2025年8月14日正式开源全模态PyTorch原生训练框架VeOmni，该框架通过创新性的“以模型为中心”分布式训练方案，显著提升了多模态AI模型的训练效率与扩展性。作为字节跳动技术研发体系的重要成果，VeOmni已引发行业对全模态AI工程化落地的重新审视。

技术架构层面，VeOmni的核心突破在于将传统分布式训练中高度耦合的并行逻辑与模型计算进行解耦。这种设计使得研究人员能够像“搭积木”一样灵活组合不同模态模块，无需重复处理底层并行策略。实验数据显示，基于该框架训练的300亿参数全模态MoE模型（支持文本、语音、图片、视频的多向处理），在128张GPU卡上可实现超过2800 tokens/sec/GPU的吞吐量，并能稳定支持160K超长上下文序列训练。

相较于主流框架Megatron-LM等系统中心化方案，VeOmni将全新架构视觉-语言模型的工程研发周期从数周压缩至数天。具体而言，传统方法需要耗费一周以上进行分布式优化和精度对齐，而VeOmni用户仅需一天即可完成模型构建并启动训练任务，工程耗时降低90%以上。这种效率跃升主要得益于其三大技术引擎：算子级重计算优化、混合并行策略自动适配，以及跨模态算子融合技术。例如在处理视频生成任务时，框架通过特定算子融合使单轮迭代显存峰值降至传统方法的45%。

行业影响方面，该框架已应用于字节跳动内部多个产品线的模型训练，包括此前发布的Seed LiveInterpret 2.0同声传译系统。开源当日，其GitHub仓库即获得超过500星标，技术论文同步发布于arXiv平台。业界专家指出，VeOmni的模块化设计不仅降低了多模态AI研发门槛，其标准化接口协议更使得不同模态组件的热插拔成为可能，这为AI模型的快速迭代提供了基础设施级支持。

随着AI技术向全模态方向演进，训练框架的效率瓶颈日益凸显。VeOmni通过重构分布式训练范式，为处理图像、语音、视频等异构数据提供了统一的技术底座。不过也有分析认为，该框架在不同应用场景下的实际表现仍需进一步验证，其开源生态的持续建设将成为影响技术普及的关键因素。