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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。
LiteRT 發布 Tensor API，這是一個輕量 C++ 編寫層，開發者可以逐個運算元手工建置計算圖；同一份程式碼經 LiteRT 能跑在 CPU、GPU 與 NPU 上，不必為新硬體重寫。官方用 SAM 2 演示：模型全部用 C++ 編寫，在瀏覽器 WebGPU 上配合 Gemma 4 E2B 做即時多目標分割；coding agent 把它在 512×512 下的幀率從不足 10 提升到 30 以上。
Mistral 推出 Voxtral 3 語音模型系列，並配套語音 agent SDK，將監聽、推理、工具呼叫和發音整合進一條即時流式處理管線。轉寫模型 Voxtral Small Transcribe 3 支援 50+ 語言、說話人分離和關鍵詞上下文偏置，官方稱它在多語言轉寫與說話人分離基準上優於 Whisper、Scribe v2 和 Gemini 3.5 Transcribe；Mini 版僅有 4B 引數，每分鐘 0.0035 美元。
Mistral 在 Voxtral 3 中附帶發布了語音 agent SDK，底層基於 LiveKit 建置。該 SDK 把語音流程串成一條流式管線：Transcribe 負責收音轉寫，一個推理模型負責思考並呼叫工具，Speech 負責生成回覆，三段串聯以支援自然、即時的語音對話。官方推文只給出這套管線結構，未披露價格、上線時間與語言支援等細節。
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