Qwen · fun-asr-realtime-2025-11-07
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。基于端到端架构，Fun-ASR 集成了创新的 RAG 技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词自动过滤、ITN 规范化、标点预测等多维功能，显著提升了整体识别准确率和语境贴合度。同时，Fun-ASR 支持中英文自由切换，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境。此版本为2025年11月7日的快照版本。
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。基于端到端架构，Fun-ASR 集成了创新的 RAG 技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词自动过滤、ITN 规范化、标点预测等多维功能，显著提升了整体识别准确率和语境贴合度。同时，Fun-ASR 支持中英文自由切换，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境。此版本为2025年11月7日的快照版本。
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。
| 计价项 | 适用范围 | 官方价格 |
|---|---|---|
| audio | 中国大陆 | 0.00033 CNY/ 1 second |
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。
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。
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。
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。
可以写下第一条评价。
你可以提出第一个问题。
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。基于端到端架构，Fun-ASR 集成了创新的 RAG 技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词自动过滤、ITN 规范化、标点预测等多维功能，显著提升了整体识别准确率和语境贴合度。同时，Fun-ASR 支持中英文自由切换，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境。此版本为2025年11月7日的快照版本。
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。
通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。基于端到端架构，Fun-ASR 集成了创新的 RAG 技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词自动过滤、ITN 规范化、标点预测等多维功能，显著提升了整体识别准确率和语境贴合度。同时，Fun-ASR 支持中英文自由切换，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境。此版本为2025年11月7日的快照版本。
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。
| 计价项 | 适用范围 | 官方价格 |
|---|---|---|
| audio | 中国大陆 | 0.00033 CNY/ 1 second |
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。
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。
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。
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。
该模型还没有公开的中转服务商线路。
下面是别人对这个模型做过的检测，按时间从新到旧排。
验真报告公开后会展示在这里。
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