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智东西
作者 茄子
编辑 程茜
智东西7月15日消息,今天上午,阿里云正式发布实时语音交互对话模型Qwen-Audio-3.0-Realtime,还一并推出了Plus和Flash版本。
千问称,该模型在保持毫秒级时延响应的基础上,进一步增强了工具调用、多轮对话、情感表达和实时交互能力。比如,在路线规划场景中,用户无需明确发出“帮我查一下”之类的指令,只需告知自己的时间安排和需求,Qwen-Audio-3.0-Realtime便能理解上下文,自主判断何时调用地图工具。
同时,如果用户安排里有喝咖啡,该模型可以自动筛选附近评分高的咖啡馆,并在获取信息后继续完成路线和时间规划。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime帮助用户进行路线规划
相比传统语音助手需要依赖明确指令触发工具调用,该模型不仅能听懂用户表达、理解任务目标、判断调用工具的时机,还能将工具查找的信息无缝融入后续对话。
根据官方基准测试,在语音问答基准VoiceBench中,用书面化标准提示词和口语化提示词提问,Qwen-Audio-3.0-Realtime Plus版本得分分别为92.5和90.5,差距仅2.0分,这意味着该模型能扛住真人说话的随意性。在S2S语音指令遵循公开基准VStyle上,该模型取得SOTA成绩。
今年5月,该模型的Preview版本Fun-Realtime-Audiochat在“语音推理能力”和“对话流畅度”两项指标上分别以97.6%和97.8%登顶Artificial Analysis,超过GPT-Realtime-2(High)。
在价格方面,该模型按token计费,输入音频、输出文本和输出语音统一折算token,输入价格分别为Plus版5元/百万token、Flash版3元/百万token,输出价格分别为Plus版40元/百万token、Flash版30元/百万token。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime Plus和Flash版本价格(智东西制图)
千问称,Qwen-Audio-3.0-Realtime能在压低时延的同时不掉智商,核心技术支撑来自在线策略蒸馏和多教师蒸馏框架。该模型的研究团队将文本大模型的完整推理能力蒸馏至语音模型,同时通过多教师蒸馏策略确保该模型在口语、问答与推理、工具调用和音频理解四条主线上不偏科。
该模型目前可通过阿里云百炼调用API进行体验。
体验地址:
Qwen-Audio-3.0-Realtime-Plus:
https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?spm=a2c4g.11186623.0.0.4ab7695bvInrXr#/model-market/detail/qwen-audio-3.0-realtime-plus?serviceSite=asia-pacific-china
Qwen-Audio-3.0-Realtime-Flash:
https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?spm=a2c4g.11186623.0.0.4ab7695bvInrXr&tab=model#/model-market/detail/qwen-audio-3.0-realtime-flash?serviceSite=asia-pacific-china
一、Agent能力升级:支持自主调用工具、情绪表达和可打断实时对话
千问通过多个官方案例展示了Qwen-Audio-3.0-Realtime在自主调用工具、情感交互以及可打断实时对话等方面的能力。
过去,语音模型存在“能聊天不能办事”的问题,需要用户明显说出“帮我打开XX”才能触发工具,并且切回闲聊后容易出现上下文断裂。千问称,Qwen-Audio-3.0-Realtime无需明确指令即可自行调用外部工具,并且调用结果还会自动融入对话记忆,一次调用的结果会被记住,后面几轮追问都能接着用。
例如,用户先问“附近有什么川菜馆”,再追问“评分4.5以上的哪家最近”,该模型会自动衔接地图工具上一次的返回结果继续检索。
在共情能力方面,Qwen-Audio-3.0-Realtime去掉了传统语音助手的机械感,可根据对话语境动态调整语气、节奏、音调与情感。比如,与该模型分享开心或难过的事时,Qwen-Audio-3.0-Realtime可以根据用户的语气和心情输出并与用户进行对话。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime回答用户情感问题
千问称,Qwen-Audio-3.0-Realtime在沟通流畅度方面也进行了提升,在官方测评中,它可以根据用户说的话调整自己的回答,被用户打断后也能根据用户的新问题进行回答。
比如让该模型安排旅游攻略,在与它交流的过程中,用户可以随时转换问题,不需要等它输出完,并且,它可以及时跟上用户思维进行连贯的对话。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime被打断后也能流畅对话
二、口语化输入不掉分,Qwen-Audio-3.0-Realtime多项基准测试领先
据阿里云官方公布的数据,Qwen-Audio-3.0-Realtime在多项公开基准测试中表现稳定:
在语音问答基准VoiceBench中,首先以书面化标准提示词进行提问,接着以口语化提示词对该模型提问,Qwen-Audio-3.0-Realtime Plus版本得分分别为92.5和90.5,差距仅2.0分,这说明,语音模型越来越能适应真人说话的随机性。
在更难的多轮音频对话挑战AudioMultiChallenge基准测试中,该模型Flash版本回答标准和口语化提示词提问得分分别为43.6和38.1,差距仅5.5分。
在专门考察“AI说得像不像人”的S2S语音指令遵循公开基准VStyle上,该模型取得SOTA成绩,达到当前公开模型在这项测试上的最高水平
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime在VStyle上取得SOTA成绩(图源:千问)
今年5月,该模型的Preview版本Fun-Realtime-Audiochat在“语音推理能力”指标上曾以97.6%登顶Artificial Analysis,超过GPT-Realtime-2(High)。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime Preview版本5月登顶Artificial Analysis(图源:千问)
在对话流畅度指标上Preview版本也以97.8%超过GPT-Realtime-2(High)的96.1%,在Artificial Analysis上排名第一。
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▲Qwen-Audio-3.0-Realtime Preview版本对话流畅度指标上排名第一(图源:千问)
三、在线策略蒸馏+多教师蒸馏,让语音模型“又快又聪明”
千问团队称,Qwen-Audio-3.0-Realtime的能力提升主要来自于2项策略。一是在线策略蒸馏(On-Policy Distillation),研究团队将文本大模型的推理能力蒸馏至语音模型,使得该语音模型在生成回答时,还能被文本大模型实时纠正。
二是多教师蒸馏策略,研究团队采用四位专攻不同方向的教师:口语多轮偏好教师负责口语化表达与指令遵循;通用教师负责基础问答与推理;Agentic教师负责工具调用与复杂任务;音频理解教师负责副语言与音频语义信息,从而确保该模型在四条主线上均不偏科。
与传统语音助手不同,Qwen-Audio-3.0-Realtime无需明确指令即可自行调用外部工具,调用结果自动融入对话记忆,一次调用的结果后面几轮追问都能接着用。
此外,Qwen-Audio-3.0-Realtime内置“多模态感知的双工控制”子模型,通过分析音频信号、语义内容与说话人声纹特征来判断交互节奏。
该子模型可以使Qwen-Audio-3.0-Realtime在餐厅、开放工区等嘈杂环境中,不会被背景噪声误打断;在多人讨论中也能锁定主对话对象;还在多说话人切换时根据语义线索自然过渡。API预留了audio_prompt字段,用户可上传音频样本锁定特定声纹。
结语:实时语音模型竞争从“低时延”走向“高智商”
在此之前,实时语音模型通常需要在响应速度和推理深度之间做取舍,要么压时延掉智商,要么保智商牺牲实时性。Qwen-Audio-3.0-Realtime则通过在线策略蒸馏和多教师蒸馏,提升了回答的速度和质量。
语音模型的竞争正在从“谁说得快”转向“谁聊得像真人”。毫秒级响应是基础,能自行调用工具、边说边听、随语境调整语气,或许是语音模型下一阶段的发展方向。
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