OpenAI 新增九個語音預設,覆蓋法德印日韓五語
OpenAI 開發者帳號宣布新增九個語音預設,全部由法語、德語、印地語、日語和韓語的母語演員錄製,覆蓋五種語言。官方同步給出 custom voices 入門指南連結,指向 developers.openai.com 的 API 文件,供開發者瞭解如何開始使用。推文未說明音色名稱、可用模型、價格與開放範圍。
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OpenAI 開發者帳號宣布新增九個語音預設,全部由法語、德語、印地語、日語和韓語的母語演員錄製,覆蓋五種語言。官方同步給出 custom voices 入門指南連結,指向 developers.openai.com 的 API 文件,供開發者瞭解如何開始使用。推文未說明音色名稱、可用模型、價格與開放範圍。
Meta Omnilingual ASR 被《時代》評為 2026 年度最佳發明之一。這套模型系列可為 1600 多種語言提供語音識別能力,其中 500 種低覆蓋語言此前從未被任何 ASR 系統支援。Meta 表示,多數 ASR 系統只覆蓋網際網路語料充足的語言,此次發布是邁向通用轉錄系統的重要一步。
OpenAI 表示,最新一輪模型能力提升集中在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低資源程式語言,增強了這類軟體的建置與遷移能力。這些語言支撐著銀行、政府和企業長期依賴的系統;OpenAI 的目標是理解數十年的業務邏輯,並在保留可用部分的前提下幫助開發者完成現代化改造。OpenAI 稱會圍繞開發者與企業客戶提出的實際難題推進,並公開徵集下一批需要支援的語言與工作流。
Claude 應用在網頁、桌面、iOS 和 Android 四個平台新增 24 種語言支援,語言總數達到 33 種。新增語種包括孟加拉語、丹麥語、斯瓦希里語、泰語、土耳其語、烏克蘭語和越南語等。官方此次公布只涉及語言範圍,未提到其他功能或訂閱方案的變化。
OpenAI 為 ChatGPT、Codex 和 dots 的語音功能推送 GPT-Live-1.1,新增法語、德語、印地語、墨西哥西班牙語、韓語和日語的新語音,口音更自然,並減少了「checking...」這類停頓。該更新今日起向所有使用者推送,API 稍後支援。
輝達發布免費開源權重語音轉寫模型 Nemotron 3.5 Transcribe,支援最多 40 種語言,可處理長達一小時的錄音、區分最多 8 位說話人,並能在 31 種語言與英語之間互譯。該模型為 300 億引數,官方稱可執行在單顆晶片上,涵蓋 Jetson AGX Thor、DGX Spark 與 Blackwell 資料中心晶片;同期還發布了開源語音資料集 Granary 第二版。主要限制是只能處理已錄製音訊,不支援即時直播流。
NVIDIA 與 IIT Madras 的 AI4Bharat 實驗室聯合發布 Nemotron-pretraining-Indic-v1,約 2.8 萬億 token,覆蓋印度憲法列出的 22 種語言,即將開源,同時開放用於生成該語料、GPU 加速的資料生產流程。語料含 2,601.0 億原生文字 token 與 224.6 億羅馬化 token(按 Gemma-4 分詞器計),共 34 種語言—文字組合,其中 12 種語言另有羅馬化文字。
AnyLanguageModel 1.0 發布:這個 Apple Foundation Models 框架的替代方案只需換成 import AnyLanguageModel,同一份會話程式碼即可呼叫系統模型、llama.cpp、MLX、Core ML 本地模型,以及 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Private Cloud Compute 等託管服務。
輝達發布開放權重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,用同一個 checkpoint 同時完成轉寫、說話人分離、翻譯與音訊問答,已在 Hugging Face 和 ModelScope 上線。它支援 40 種語言轉寫、31 種語言與英語互譯、13 種語言的說話人區分,可處理最長 1 小時錄音、標註最多 8 位說話人,並支援用自然語言提示控制輸出格式與專業術語。
Mistral 發布語音合成模型 Voxtral Mini TTS 3,官方稱其在 35 種以上語言和 50 多種方言上達到當前最佳的表達力。模型支援隱式指令跟隨,能從對話內容中讀出情緒、語速與重音;也支援顯式控制,用 [emotion=sad][pace=slow] 這類標籤逐行設定情緒和節奏。
研究顯示,在相同預訓練資料預算下,多語言自監督語音模型仍落後於單語模型。作者在英語/法語 HuBERT 受控設定中測試兩種強化語言判別的干預,發現可縮小甚至在某些指標上消除這一差距,同時保留大量跨語言共享。
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列,含 250M 與 350M 兩個版本,基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型,支援 15 種語言、8k 上下文,可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT,CPU 長上下文有優勢,並可在瀏覽器 WebGPU 上執行;GGUF 權重已上傳 Hugging Face,llama.cpp 已提交對應支援 PR。
OpenAI 為 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 推送升級,回應速度更快,外掛與工具呼叫也有所改進,並新增多智慧體並行能力。多個 agent 可以分別處理同一任務的不同部分,使用者能跟蹤每個 agent 的進度,也可開啟已完成任務檢視其工作結果。該功能現面向 Pro 使用者在 Chat 標籤頁開放。
Linux 基金會旗下 AAIF 新增四個託管專案,Anthropic 把 Agent Skills 規範連同名稱、Logo、GitHub 組織與 agentskills.io 域名一併捐出。其餘三項是 OpenAI 統一模型介面的 Open Responses(AWS 已參與維護與開發)、Hugging Face 的訓練環境框架 OpenEnv、阿里的沙箱 OpenSandbox,AAIF 託管專案增至 10 個、會員達 305 家。
Cloudflare 在生日周宣布,將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI,現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言,含全部 24 種歐盟官方語言;Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發,訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言,權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊,首場 10 月在新加坡舉行。
企業語音 AI 平台 PolyAI 的 CTO Shawn Wen 在 HumanX 大會上表示,全雙工模型雖已實現,語音 AI 仍未迎來自己的「ChatGPT 時刻」,下一步的關鍵是讓推理足夠快、對話足夠自然。會議記錄工具 Otter 的 CMO Alex Gay 指出,說話人識別、意圖捕捉並與組織知識結合才是自動化的關鍵,Otter 還在研發可代表參會者的數字孿生。兩人都提到 ASR 模型常漏掉關鍵詞,轉寫不準會讓後續動作全部出錯、使用者失去信任;
GPT-6 系列在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低資源語言上的編碼與遷移能力明顯提升。在要求用 20 種語言從零建置 SQLite 相容資料庫引擎的 MultiLangBench 上,GPT-6 Astra 平均通過率 87.4%(前代 GPT-5.6 Sol 26.8%),COBOL 從 10.9% 升至 72.1%;低價版 GPT-6 Luna 達 40.3%,API 成本低約 78%。
OpenAI 為 ChatGPT 聊天標籤頁中的 GPT-6 Pro 推送更新,新增多智慧體能力:多個 agent 可並行處理同一任務的不同部分,使用者能在對話中跟蹤進度,並開啟已完成任務檢視每個 agent 做了什麼。更新還帶來更快的回應速度,以及外掛和工具呼叫執行任務能力的改進。該更新面向符合條件的 Pro 使用者分批推送,託管工作區是否可用取決於工作區設定與推送資格。
IBM 發布 Granite Speech 5.0 三項更新,其中全新的 granite-speech-5.0-2b 與上一代引數規模相同,均為 2B,支援英語、法語、德語、西班牙語、葡萄牙語和日語轉寫,並支援這些語言與英語互譯,還可英譯義大利語和普通話。
OpenAI 10 月 19 日稱,其最新 AI 模型在將 COBOL 等老舊語言程式碼遷移為現代程式碼方面有“實質性提升”,可幫助機構維護和現代化舊系統。COBOL 仍支撐 IRS、銀行、航空公司和全球政府基礎設施,因無人敢動而難以替換。原文未給出具體遷移案例、準確率或適用範圍。
阿布扎比技術創新研究院(TII)發布 1.6B 引數的語音識別模型 Falcon-ASR,主打阿拉伯語與阿聯酋方言,同一套權重還支援英語、法語、西班牙語和葡萄牙語。在六個阿拉伯語測試集上,它取得 20.92% 的平均詞錯率,比其所用榜單快照中最佳公開結果 23.17% 低 2.25 個百分點;內部阿聯酋方言評測為 22.73% WER、10.19% CER,比次優的 Qwen3-Omni 低 4.07 個百分點。
Mistral AI 公布 Voxtral Small Transcribe 3,稱其在多語言轉寫、說話人分離和上下文偏置三項能力上達到當前最優(state-of-the-art)。該模型能檢測說話人何時結束髮言,使語音 agent 無需等待即可及時回應,面向需要即時語音互動的場景。官方此次只披露能力定位,未公布引數規模、基準分數、價格、許可證或上線時間,也未給出與同類模型的對比結果和開放使用方式。
開源工具 mlsubgen 可在本機為影片生成 45 種語言字幕,僅支援 Linux 與 NVIDIA 顯示卡。它按每段語音檢測語言而非整檔案,同時執行兩個語音識別器並用本地 LLM 調和,且優先使用內嵌字幕軌(含藍光 PGS 點陣圖 OCR),無字幕時才聽音訊。模型佔用 30–65 GB 儲存,需 16–32 GB 記憶體,作者在 24 GB RTX A5000 上實測,純聽音訊時約每個目標語言耗時接近即時。
輝達宣布計劃投資 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 四家法國初創,方向分別是醫療智慧體、原子級材料工程、通用機器人和企業規劃平台。輝達稱其在歐洲技術生態的累計承諾投入已接近 100 億美元,此前還投資過 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics。
arXiv 新論文用心理語言學特徵分析 AI 生成文字,發現九個前沿與準前沿模型都比人類寫作更常用無生命主語搭配有生命動詞、更多低頻 n-gram,多數模型在對話中還使用更長依存、更多名詞堆疊和縮減關係從句,且不同模型家族差異明顯。作者提出的解釋是:人類語言為溝通最佳化,而 AI 文字越來越為數學、程式碼與推理最佳化,追求資訊密度;用長度懲罰微調模型的初步實驗復現了這種偏離人類語言習慣的現象。
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
Ollama 0.40.11 起可直接執行語音模型,首個是 Gradium 的文字轉語音模型 Phonon,目前僅支援 Apple Silicon 的 Mac,Windows 與 Linux 稍後推出。在 M5 Max 的 MacBook Pro 上,其速度比 Gradium 自家執行時快 35%,詞錯率與 Hugging Face Transformers 參考實現持平;可用 --voice 選音色,另有法、德、西、葡等 40M 多語言版本。
10 月 28 日,螞蟻集團百靈大模型開源 Ling-3.1-flash-1019,面向 Personal Agent 場景強化複雜工作流與多步驟任務,在 Artificial Analysis 智慧指數 v4.3.2 中得 44 分,比上一版高 3 分。
Swift 包 AnySpeechRecognizer 發布,沿用 Apple SpeechAnalyzer 介面但可替換引擎,在裝置端用 Core ML 跑 NVIDIA Parakeet 與阿里 Qwen3-ASR,並新增說話人分離。Qwen3-ASR 覆蓋 30 種語言與 22 種中文方言(含粵語),但每段只給一個最終結果、無逐詞時間戳,速度慢於 Parakeet,更適合轉寫檔案。
Anthropic 把 Agent Skills 開放標準捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation(AAIF),並移交名稱與 logo、GitHub 組織及 agentskills.io 域名。該標準自 2025 年 12 月發布以來,已有 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 等 70 多個平台接入,累計發布 100 萬個 skill、安裝近 2.8 億次。