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Fun ASR Realtime 2026-02-28

Qwen · fun-asr-realtime-2026-02-28

通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。此版本为2026年2月28日的快照版本,在近场VAD方面进行了优化。

模型介绍

通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。

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通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。此版本为2026年2月28日的快照版本,在近场VAD方面进行了优化。

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模型基础信息

厂商
通义千问
现在还能用吗
官方未说明厂商没有公开说明当前状态,我们不替它猜。
这些资料是哪个地区的
中国大陆厂商专门为中国大陆公布的资料。
它还叫这些名字(16 条)
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不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。

官方价格

计价项适用范围官方价格
audio中国大陆0.00033 CNY/ 1 second

它有多强

成绩来自 Epoch AI, AI Benchmarking Hub (2026)
0 / 2020 项评测里,这个模型测过 0 项
模型自己的成绩
0
配上工具的成绩
0
换不同设置跑出的成绩
0

这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行,我们也不会给它记 0 分。

还有 20 项评测没测过这个模型
Aider PolyglotCyBenchDeepResearchBenchGDPvalMETR Time HorizonsOSWorldOSWorld 2SWE-bench VerifiedTerminal-BenchARC-AGI-2Epoch Capabilities IndexFrontierMathGPQA DiamondHumanity's Last ExamLiveBenchMATH Level 5MirrorCodeSimpleBenchSimpleQA VerifiedVideo-MME

可能是没人测过,也可能是名字对不上号。我们宁可空着,也不拿差不多的成绩硬凑。

这个模型还没有可比的综合成绩,下面是它的单项成绩。

模型自己的成绩

同一道题直接问模型,不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分,方便对照。

这个模型还没有可公开的单项成绩。

配上 Agent 能做到什么

这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位,也不能拿来排模型强弱。

这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。

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通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。此版本为2026年2月28日的快照版本,在近场VAD方面进行了优化。

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通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。

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通义百聆推出的新一代轻量级实时语音识别模型,依托自研的先进语音技术架构,具备强大的上下文理解能力。专为中文电话客服场景设计:覆盖多地区方言口音,在低采样率、低信噪比环境下实现低延迟、高准确率的流式转写,满足高效部署需求。此版本为2026年2月28日的快照版本,在近场VAD方面进行了优化。

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不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。

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0 / 2020 项评测里,这个模型测过 0 项
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0
配上工具的成绩
0
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0

这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行,我们也不会给它记 0 分。

还有 20 项评测没测过这个模型
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可能是没人测过,也可能是名字对不上号。我们宁可空着,也不拿差不多的成绩硬凑。

这个模型还没有可比的综合成绩,下面是它的单项成绩。

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同一道题直接问模型,不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分,方便对照。

这个模型还没有可公开的单项成绩。

配上 Agent 能做到什么

这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位,也不能拿来排模型强弱。

这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。

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No providers yet

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Latest verification reports

下面是别人对这个模型做过的检测,按时间从新到旧排。

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