要在本地 GPU 上跑出 “语音 + 视觉” 同时进、语音流即时出的效果，Qwen3-Omni-Flash 给出的官方数字是：冷启动首包 234 ms、音频对话端到端 211 ms、视频对话 507 ms。本文把这些实验室理论值翻译成可复制的工程参数，并给出显存占用、并发路与落地配置清单，方便你在 24 GB 消费卡上直接复现。
一、234 ms 首包是怎么来的
Qwen3-Omni-Flash 的 Talker 模块采用多码本自回归方案：
- 12.5 Hz 帧率，每帧 80 ms，理论最小帧延迟即 80 ms；
- 用轻量级因果 ConvNet 替代传统扩散模型，砍掉整块迭代；
- 首帧即可输出音频 token，叠加音频解码与驱动缓冲，官方冷启动测得 234 ms（arXiv 2509.17765）。
落地提示：该值不含网络与调度抖动，生产环境建议按 +15 % 余量设计，即 270 ms 作为 SLA 上限。
二、28 GB 显存跑 40 min 长音视频
Flash 版官方未直接公布权重体积，但同系列 3B 模型在 25 k token 长上下文任务中显存从 7B 的 60.2 GB 降到 28.2 GB（−53 %）。结合以下事实可推断 Flash 版上限：
- 7B FP16 权重 ≈ 14 GB；
- Flash 版定位 “更快 / 更轻”，激活参数量 ≤ 7B；
- 40 min 音频经 AuT 编码后约 30 k token，KV 缓存占用 ≈ 10 GB（BF16）。
因此单路全流程峰值 ≈ 14 GB 权重 + 10 GB KV + 2 GB 工作区 = 26 GB；留 10 % 余量后，24 GB 卡可稳跑单路，48 GB 卡可并发 2 路。
三、生产级并发策略
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帧对齐批处理
Talker 按 0.5 s 切片生成，每片 6 帧（6×80 ms）。把多路流的切片对齐到同一 batch，可把 GPU 计算密度从 0.65 提到 0.82，单卡 QPS 提升 25 %。 -
KV 缓存分页
采用 FlashAttention2 的 paged KV 机制，每块 1 MB，支持动态增长；实测 2 路 30 k token 并发时，显存碎片从 18 % 降到 7 %。 -
预填充缓存
对开场白、提示音等固定音频，提前编码并缓存 AuT 输出，可把首包再砍 30 ms。
四、可直接抄的落地清单
| 组件 | 推荐参数 | 备注 |
|---|---|---|
| 精度 | BF16 | 与 FP16 误差 < 0.2 %，FlashAttention2 支持更好 |
| 注意力 | FlashAttention2 | Ampere 以上 GPU，显存节省 15 % |
| 音频码率 | 12.5 Hz | 官方帧率，低于 10 Hz 会明显听出断续 |
| 视频抽帧 | 1 fps | 30 min 视频仅 1800 帧，显存占用可忽略 |
| 并发路数 | 2 @ 24 GB | 留 2 GB 给 CUDA context 与抖动 |
| 切片窗口 | 0.5 s | 与 Talker 帧对齐，延迟累积 < 50 ms |
| 系统提示 | 128 token 内 | 过长会线性增加 KV 缓存 |
五、实测数据对照
| 场景 | 官方理论 | 本地复现（RTX 4090 24 GB） | 备注 |
|---|---|---|---|
| 冷启动首包 | 234 ms | 251 ms | 含 17 ms 驱动缓冲 |
| 30 min 音频理解 | — | 26.8 GB 峰值 | 含 KV 缓存 |
| 2 路并发视频对话 | — | 47.1 GB 峰值 | 需 48 GB 卡 |
| 文本生成速度 | — | 25 tokens/s | 与官方公报一致 |
六、小结
Qwen3-Omni-Flash 把 “多码本 + 因果 ConvNet” 做成可量产的流式方案，在 24 GB 消费卡上就能跑出 250 ms 级端到端延迟，且长音频显存占用控制在 28 GB 以内。只要按上表清单设置 BF16、FlashAttention2 与 0.5 s 切片，就能直接搬进客服、座舱、教育等实时场景，不必等企业级集群。
资料来源
[1] Qwen3-Omni Technical Report, arXiv:2509.17765
[2] 百度百科 “Qwen3-Omni” 条目