通义千问和赤兔大模型在多模态任务上谁更出色？

这个问题很难直接比较，需要具体看应用场景和任务需求。

目前，通义千问在多模态任务上表现更为出色，尤其在图像和文本处理方面。赤兔大模型也在快速进步，但尚未达到同等水平。

通义千问和赤兔大模型在多模态任务上各有优势。通义千问在图像和文本的联合理解上表现出色，尤其在跨模态推理和生成任务中表现优异。赤兔大模型则在视频理解和多模态对话中展现了强大的能力，尤其在处理复杂场景和多轮交互时更为突出。具体表现还需根据实际任务和数据集来评估。建议根据具体需求选择适合的模型。

这取决于具体任务和评估指标。

在多模态任务上，通义千问和赤兔大模型各有优势，具体表现取决于任务的具体需求和模型的训练数据。

通义千问：通义千问是阿里云推出的多模态大模型，专注于图像、文本、语音等多模态数据的理解和生成。它在多模态任务上的优势主要体现在：
- 跨模态理解：能够有效整合不同模态的信息，进行跨模态的理解和推理。
- 生成能力：在多模态生成任务上表现出色，如生成图文结合的描述、语音转文字等。
- 应用场景：广泛应用于电商、广告、内容生成等领域。
赤兔大模型：赤兔大模型是百度推出的多模态大模型，同样具备强大的多模态处理能力。它的优势在于：
- 多模态融合：在图像、文本、视频等多模态数据的融合处理上表现出色。
- 实时性：在实时多模态任务（如视频分析、实时翻译）上有较好的表现。
- 应用场景：广泛应用于智能交通、安防监控、实时翻译等领域。

总结：两者在多模态任务上各有专长，通义千问在跨模态理解和生成任务上表现优异，而赤兔大模型在多模态融合和实时任务上更为出色。选择哪一个模型取决于具体的应用场景和任务需求。