ChatGPT Voice 升级:可用插件并接入 ChatGPT Work
ChatGPT Voice 迎来升级,现在可以使用邮件、日历、Slack 等插件,并接入 ChatGPT Work,在网页端和移动端通过语音创建文档、演示文稿、网站和表格,或处理浏览器中的复杂任务。该功能由 GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 驱动,今天起随最新版应用在全球推送。
推荐理由:ChatGPT Voice 接入邮件、日历、Slack 等插件并进入 Work,读者可据此判断语音入口能承接哪些工作流。

ChatGPT Voice 迎来升级,现在可以使用邮件、日历、Slack 等插件,并接入 ChatGPT Work,在网页端和移动端通过语音创建文档、演示文稿、网站和表格,或处理浏览器中的复杂任务。该功能由 GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 驱动,今天起随最新版应用在全球推送。
推荐理由:ChatGPT Voice 接入邮件、日历、Slack 等插件并进入 Work,读者可据此判断语音入口能承接哪些工作流。
Simon Willison 发布 Gemini 3.8 TTS Playground,一个自带 API key 的交互界面,可合成单人或多人对话语音、预览音频并查看请求与响应细节,配置可保存为可分享的 URL。
Google 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Flash-Lite TTS 文本转语音模型,官方称其为新的 SOTA 语音模型。该模型提供新的音色设计体验、2000+ 可直接用于生产的音色、语音克隆、100 种语言支持,语音混音功能即将推出,并称在 Hume AI 的语音基准上排名第一。
推荐理由:Google 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Flash-Lite TTS,给出 2000+ 音色、100 种语言和语音克隆等能力清单。
Google DeepMind 发布两款文本转语音模型。Gemini 3.8 Flash TTS 可设计带有不同口音和特征的自定义音色;Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 面向效率与规模化,可从自建风格或官方生产级音色库中选择。官方称可用于创建和部署自定义音频。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与深度创作控制,后者面向高并发配音和语音智能体。
推荐理由:原文给出两款 TTS 模型的语音克隆、逐行导演能力与基准排名,可据此判断语音生成在配音和播客场景的可用度。
Ringg 基于 GPT-5.6 构建的多语言 AI 智能体可解决最多 65% 的客户来电,覆盖语音、聊天、WhatsApp 和网页渠道,成本相比 GPT-4.1 降低 90%。
阿里发布 Qwen-Audio-3.1,ASR、TTS 与 Realtime 全面升级,并新增 TTS-Next 和 ASR-Next 两个模型,共五个模型覆盖音频理解、生成、交互与创作。
推荐理由:原文列出五个音频模型的能力分工与降价幅度,读者可据此判断语音栈的选型与成本变化。
Google 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款新的 SOTA 实时音频模型,主打前沿价格与性能。3.8 Live 支持 97 种语言并可无缝切换,还支持异步工具调用等能力。
推荐理由:Google 发布新一代实时音频模型,给出语言覆盖与异步工具调用等能力,可据此判断实时语音交互的可用边界。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,前者面向规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由:两款实时语音模型给出并行推理与工具调用能力,并列出多项语音基准成绩,可据此判断语音智能体的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking,称其为目前最好的对话式 AI。官方表示这两款模型可以对话、思考并在后台处理任务,而不打断用户当前的工作流。
推荐理由:Google DeepMind 发布对话模型新版本,读者可了解其在实时对话与后台任务处理上的能力定位。
OpenAI 在 API 中推出 GPT-Live-1,为开发者带来自然的全双工语音对话能力。该模型在指令遵循上更强,并支持自定义音色和电话(telephony)接入。
推荐理由:GPT-Live-1 把全双工语音对话能力开放到 API,读者可据此判断语音应用的接入方式与能力边界。
Voice Arena 与 Hugging Face 合作,在 Open ASR Leaderboard 上新增 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集,印地语成为该多语言榜单上的首个印度语言。
推荐理由:Open ASR Leaderboard 首次纳入印地语与印度英语评测集,读者可看到基准如何把说话人属性纳入公开评测。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,称其为目前最精确的语音转文字模型,可将原始音频直接转为准确、格式化文本。
推荐理由:官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数据,并对比上一代 Chirp 3,可据此判断语音转写在实际工作流中的可用性。
今天,我们宣布与 @HUMAIN 达成战略合作,涵盖 AI 基础设施、先进模型开发,以及在沙特阿拉伯及整个地区部署 AI 解决方案。 我们将共同开发本地化的前沿 AI 模型,初期重点领域包括网络安全、语音,以及在阿拉伯语系语言中表现强劲的模型。 https://mistral.ai/news/mistral-x-humain/
Hugging Face 发布研究,用共识分歧、掩蔽实体检索和拼写切换三项测试量化语音识别中的基准优化现象,评测了 11 个开源 ASR 模型。
推荐理由:研究给出三种可复现的探测方法,量化了 ASR 模型复现基准错误转录的程度,对评测设计有直接参考。
Google Research 发布 AMIE (Video),基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频临床问诊,可感知非语言线索、引导虚拟体格检查并实时进行诊断推理。
推荐理由:AMIE 从纯文本扩展到实时视频问诊,读者可了解异步多智能体架构如何兼顾对话延迟与临床推理。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,支持 12 种语言,本次新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,并通过更新训练数据提升了多个既有语言的质量。
推荐理由:原文给出 364M 开源 TTS 的多语言扩展与各 GPU 上的 TTFA 实测数据,可据此评估自建语音链路的延迟预算。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并在 Google Flow Music 中上线。该版本在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面改进:可生成更丰富自然的旋律结构,歌词质量与提示词遵循度、结构感知提升,人声更具表现力和情感细节且发音改善,同时支持更便捷地控制输出节奏与时长。
Andrej Karpathy 分享了一个与 LLM 协作的实用模式:切换到 /voice 语音输入,用约 10 分钟意识流式漫谈把想法一股脑说出来,哪怕杂乱无章。他表示 LLM 很擅长重构这种冗长而不连贯的漫谈,回显出的思路往往比原始输入更清晰,从而加深"心灵融合"、减少后续纠错。
Hume 发布 Real World VoiceEQ 基准,用于评估语音交互的人类质量,覆盖 40 多个专有与开源语音模型、15+ 评估维度和 60+ 指标,涵盖 ASR、TTS、S2S 和语音理解。
推荐理由:Hume 用超百万条人工评分构建语音 AI 基准,揭示现有指标为何高估真实对话表现。
Hugging Face 与 Cerebras 演示了一套实时语音到语音管线,用 Cerebras 加速 Gemma 4 31B 的推理,把语音交互延迟压到更接近自然对话。
推荐理由:原文给出了一条可替换的实时语音到语音开源管线,读者可据此判断低延迟语音交互的工程组合方式。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,这是一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型,能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由:Gemini 3.5 Live Translate 把同传从逐句等待改为连续生成,并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
已修复(感谢 @vthallam)——关于语音和/或转录,还有其他反馈吗? @vthallam 表示,ChatGPT 听写期间有来电时转录内容消失的问题已修复,预计会在接下来几次每周发布中的某一次推出。Turley 表示问题已修复,并征求更多反馈。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗的“三方照护”模式。在 98 个真实初级保健查询的盲评中,该系统 97 个未出现关键错误,医生对其回答的偏好高于现有证据综合工具;在 OpenFDA 的 RxQA 开放式用药问答上超过其他前沿模型。
推荐理由:Google DeepMind 公开 AI co-clinician 研究计划,给出医生盲评、RxQA 与远程问诊模拟的具体结果,可了解医疗 AI 当前能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS,一款主打可控性、表现力和音质的文本转语音模型,已在 Gemini API 和 Google AI Studio 面向开发者预览、在 Vertex AI 面向企业预览,并通过 Google Vids 向 Workspace 用户开放。
推荐理由:官方给出音频标签的用法与多语言覆盖范围,读者可据此判断语音生成的可控程度。
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS,4B 参数,支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言,具备情感表达与低延迟特性。
推荐理由:原文给出 4B 参数、9 种语言与 70ms 延迟等具体指标,并附与 ElevenLabs 的对比评测,便于判断语音智能体的成本与可用性。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2,包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转文字模型。
推荐理由:原文给出两款语音转写模型的延迟、价格与开源许可,读者可据此判断实时语音场景的选型空间。
Mistral 为 Le Chat 推出一批新功能,包括预览版 Deep Research 模式、由新语音模型 Voxtral 驱动的语音模式、由推理模型 Magistral 支持的多语言推理、用于整理对话的 Projects,以及与 Black Forest Labs 合作的图像编辑。
推荐理由:Mistral 一次性把深度研究、语音、推理与图像编辑并入 Le Chat,可据此判断其助手产品的能力边界。
Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型,提供 24B 和 3B 两种规格,均以 Apache 2.0 许可开源并上线 API。模型支持 32k token 上下文,可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解,具备内置问答与摘要、多语言自动检测和语音触发函数调用能力,文本能力继承 Mistral Small 3.1。
推荐理由:Mistral 开源语音理解模型,给出两种规格、Apache 2.0 许可与 API 定价,可据此判断语音转写与理解的选型成本。