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階躍星辰發(fā)布端到端語音大模型 Step-Audio 2 mini,多個(gè)基準(zhǔn)測試取得 SOTA 成績

2025/9/1 14:55:25 來源:IT之家 作者:浩渺 責(zé)編:浩渺

IT之家 9 月 1 日消息,階躍星辰今日發(fā)布開源端到端語音大模型 Step-Audio 2 mini,該模型在多個(gè)國際基準(zhǔn)測試集上取得 SOTA 成績。Step-Audio 2 mini 現(xiàn)已上線階躍星辰開放平臺

IT之家從官方介紹獲悉,它將語音理解、音頻推理與生成統(tǒng)一建模,并率先支持語音原生的 Tool Calling 能力,可實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索等操作

Step-Audio 2 mini 在多個(gè)關(guān)鍵基準(zhǔn)測試中取得 SOTA 成績,在音頻理解、語音識別、翻譯和對話場景中表現(xiàn)突出,綜合性能超越 Qwen-Omni 、Kimi-Audio 在內(nèi)的所有開源端到端語音模型,并在大部分任務(wù)上超越 GPT-4o Audio。

  • 在通用多模態(tài)音頻理解測試集 MMAU 上,Step-Audio 2 mini 以 73.2 的得分位列開源端到端語音模型榜首;

  • 在衡量口語對話能力的 URO Bench 上,Step-Audio 2 mini 在基礎(chǔ)與專業(yè)賽道均拿下開源端到端語音模型最高分,展現(xiàn)出優(yōu)秀的對話理解與表達(dá)能力;

  • 在中英互譯任務(wù)上,Step-Audio 2 mini 優(yōu)勢明顯,在 CoVoST 2 和 CVSS 評測集上分別取得 39.3 和 29.1 的分?jǐn)?shù),大幅領(lǐng)先 GPT-4o Audio 和其他開源語音模型;

  • 在語音識別任務(wù)上,Step-Audio 2 mini 取得多語言和多方言第一。其中開源中文測試集平均 CER(字錯(cuò)誤率) 3.19,開源英語測試集平均 WER(詞錯(cuò)誤率) 3.50,領(lǐng)先其他開源模型 15% 以上。

過往的 AI 語音常被吐槽智商、情商雙低。一是“沒知識”,缺乏文本大模型一樣的知識儲(chǔ)備和推理能力;二是“冷冰冰”,聽不懂潛臺詞,語氣、情緒、笑聲這些“弦外之音”。Step-Audio 2 mini 通過創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì),有效解決了此前語音模型存在的問題。

  • 真端到端多模態(tài)架構(gòu):Step-Audio 2 mini 突破傳統(tǒng) ASR+LLM+TTS 三級結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)原始音頻輸入到語音響應(yīng)輸出的直接轉(zhuǎn)換,架構(gòu)更簡潔、時(shí)延更低,并能有效理解副語言信息與非人聲信號。

▲ Step-Audio 2 mini 模型架構(gòu)圖
  • CoT 推理結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí):Step-Audio 2 mini 在端到端語音模型中首次引入鏈?zhǔn)剿季S推理(Chain-of-Thought,CoT)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化,能對情緒、語調(diào)、音樂等副語言和非語音信號進(jìn)行精細(xì)理解、推理并自然回應(yīng)。

  • 音頻知識增強(qiáng)模型支持包括 web 檢索等外部工具,有助于模型解決幻覺問題,并賦予模型在多場景擴(kuò)展上的能力。

GitHub:https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio2

Hugging Face:https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini

ModelScope:https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini

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