Realtime-Venus

Realtime-Venus 是 inclusionAI 的流式音视频交互系统。权重在 inclusionAI/Realtime-Venus，创建于 2026-09-16，Apache 2.0。论文是 arXiv:2609.13814。2026-09-19 Hugging Face 显示 18 likes，GitHub 显示 11 star。这是早期热度，不是访问量。r/LocalLLaMA 当周打了 New Model 标签。

它和 Ling-3.0-flash 同实验室。Omni 检查点改编自 MiniCPM-o 4.5，语言骨干是 Qwen3-8B。本地文本 27B 看 Qwen3.8-27B。

核心功能

• 两个 9B 检查点：Realtime-Venus-Omni（视频 + 音频 + 文本进，文本和语音出）和 Realtime-Venus-Audio（音频 + 文本进）。都是 BF16，上下文 40,960 token。
• 全双工：模型卡称说话时仍在感知，并区分附和、打断、纠正和改道。
• 主动开口：Omni 连续看对齐的视频和音频，可以不打字就起一轮。
• 委派：在共享时间线上发 <delegate>。真正跑工具需要 GitHub 上的 Realtime-Venus-Harness，不是权重仓单独能做的。
• 免训练的长视频记忆：归档有信息量的片段，查询时再取回。

限制：2026-09-19 只有 18 likes / 11 star，运行时很新。没有 harness，委派没有用。9B BF16 也不是 6 GB 三值笔记本包。

适用场景

• 一直开着摄像头/麦克风、必须能中途打断的智能体。
• 实验室 复现论文的双工和委派。
• 不要选它 如果只要文本编程 CLI。用 MiniMax Code。

定价方案

快速开始

1. 打开 模型卡，选 Omni 或 Audio。
2. 需要 harness 和 demo 就 clone inclusionAI/Realtime-Venus。
3. 跟仓库里的 install.sh / start.sh。不要指望只靠 Transformers 权重就能跑 <delegate>。
4. 论文图看 项目页。

第一方入口：README 和 arXiv:2609.13814。

常见问题

这是 MiniCPM-o 吗？

模型卡写 Omni 改编自 MiniCPM-o 4.5 / Omni-Flow，视觉 SigLIP2，音频 Whisper-Medium，文本 Qwen3-8B。

没有摄像头能跑吗？

能。用 Audio 检查点。

为什么 star 这么少？

GitHub 仓日期是 2026-09-16。把 11 star 当新鲜度，不当质量分。

替代方案

• Ling-3.0-flash：inclusionAI 文本 MoE，不是双工音视频。
• Ling-3.0-flash-VL：视觉语言，不是全双工语音。
• Ternary Bonsai 2：本地文本 27B，不是 9B 会说话的模型。

使用技巧

1. 不传视频就别加载 Omni。推理时 Audio 更省。
2. 在乎 <delegate> 就把 harness 和权重放一起。
3. 论文数字只从 arXiv 引，别从社交帖抄。

总结

Realtime-Venus 是 9B 的 Apache 双工音视频模型，给愿意跑 inclusionAI harness 的人，不是即插即用的聊天 API。从 Hugging Face 模型卡起步，需要打断和委派再 clone GitHub 运行时。它还早：18 likes 不是你该拿去赌产品的人气。