GPT-4o 凭借其突出的多模态能力与交互体验，展现出在实际应用中的关键作用，然而目前尚缺乏高性能的开源替代方案。本文提出 Baichuan-Omni，这是首个开源的 7B 参数多模态大语言模型（MLLM），能够同时处理并分析图像、视频、音频与文本等多种模态信息，同时提供先进的多模态交互体验与优异的性能表现。我们设计了一种高效的多模态训练框架，从 7B 参数模型出发，依次经过两个阶段：多模态对齐与跨模态（音频、图像、视频、文本）多任务微调。该方法使语言模型具备了有效处理视觉与音频数据的能力。在多个全模态（omni-modal）与多模态基准测试中，Baichuan-Omni 均展现出强劲的性能。我们期望本工作能为开源社区提供一个具有竞争力的基准，推动多模态理解与实时交互技术的进一步发展。