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英伟达投的AI语音独角兽发两款新模型,半秒内就能实时响应,附实测

来源智东西(zhidx.com)2小时前 · 2026/10/22
英伟达投的AI语音独角兽发两款新模型,半秒内就能实时响应,附实测

智东西

作者 | 孙小雯

编辑 | 程茜

智东西10月22日消息,10月20日, 英国AI音频独角兽ElevenLabs 发布实时语音系列模型Eleven Realtime,包括 面向自然交流的Eleven Realtime v1 Mini ,以及 面向客服、多步骤任务的Eleven Realtime v1 Max 。两款模型均支持超过90种语言,可使用ElevenLabs声音库中 超过1.7万种音色 。

此次发布主打 简化语音智能体的搭建和调试 。过去,开发者需要分别选择语音识别、大语言模型和语音合成等组件,再调整接话、打断等交互细节。 Eleven Realtime统一配置和调优底层组件 ,开发者选择Mini或Max后,即可围绕具体业务设置角色、知识库和工具,无需再逐项选择底层模型。

实时语音的难点之一,是既要答得对,又不能让用户等太久。据第三方AI评测机构Artificial Analysis的独立测试, Max在Big Bench Audio语音推理评测中以98.8%的正确率位列第三,平均首次音频响应时间为0.57秒 。

此次模型发布,智东西测试了其中的Architect搭建助手。从实测体验来看, 用语音修改Agent设置比较方便,多项操作无需手动点击。不过,中文口音明显,回复偏长,延迟也较高。

ElevenLabs于2022年成立,从文本转语音起家,逐步将业务扩展至语音识别、音效、音乐和对话智能体。今年2月, 公司完成5亿美元(约33.4亿元人民币)D轮融资,估值110亿美元(约734.2亿元人民币) ;9月的一笔员工股份交易使其估值达到220亿美元(约1468.4亿元人民币)。投资方既有 红杉资本、a16z ,也包括 英伟达旗下NVentures和LG Technology Ventures 等产业资本。

其两位联合创始人Mati Staniszewski和Piotr Dabkowski分别在Palantir和谷歌工作多年, 2025年已跻身《福布斯》亿万富翁行列 。公司也在考虑IPO,CEO Mati Staniszewski此前透露,希望未来两年至两年半内具备上市条件。

目前,两款模型可通过 ElevenAgents平台或Realtime API 使用。用户可在平台中创建或打开Agent,选择Realtime模型;开发者也可通过API接入自己的应用。该API兼容OpenAI Realtime规范,目前仅支持WebSocket连接。

产品及演示入口:https://ElevenLabs.io/zh/realtime

Agent搭建入口:https://ElevenLabs.io/app/agents

API接入文档:https://ElevenLabs.io/docs/eleven-agents/guides/openai-realtime-compatibility

一、实测语音修改Agent设置,操作方便,但中文口音明显

为了测试语音搭建Agent是否方便,智东西通过ElevenLabs的Architect搭建助手,尝试用英文修改语言、切换音色,再让助手改用中文交流,并用中文继续修改设置。

首先,我们用英文要求修改Agent的语言设置。Architect理解指令后完成了修改,过程比较顺畅,不需要手动寻找菜单、切换选项。

接着,我们要求它换个声音。这次没能如愿:Architect自身的音色不支持切换,所创建Agent的音色则可以在设置中选择。打开音色库后,可以看到可选声音确实不少。

▲ElevenLabs音色库中的可选声音

随后,我们让Architect改用中文交流。它能听懂要求,但中文带着明显的外国口音,听起来有点“塑料”,部分表达需要仔细听才能明白。

不过,中文指令的执行比较顺利。我们用中文要求修改Agent的语言设置,它也完成了相应修改。

实测下来,通过语音直接修改设置,还是让人有些惊喜。用户说清楚要求,助手就能完成部分配置,省去了寻找菜单、填写表单的操作。

不过,Architect有些“话密”,一个简单要求也可能引出一长串解释,且不易被打断。

▲Architect执行指令时,有时会给出较长的解释

此外,测试中存在较明显的响应等待和偶发卡顿,可能受到网络影响。回复偏长、打断响应不够及时,以及中文语音不够自然,是本次体验中较突出的不足。

注:本次实测范围为Architect搭建助手。运行创建的Agent需要付费购买Token,因此我们没能继续测试Mini、Max的实际对话表现。

二、Mini用于教学和角色互动,Max处理客服及多步骤任务

ElevenLabs在官方演示中展示了两款模型的应用场景。

该公司称,Mini主打低成本的自然对话,适用于AI助手、教学辅导和互动角色;Max则面向客服、潜在客户筛选及多步骤工作流,更适合需要逐步推理、频繁调用工具的任务。

第三方AI评测机构Artificial Analysis 对两款模型进行了独立测试。在语音推理评测Big Bench Audio中,Max的正确率为 98.8% ,Mini为 75.9% 。该测试通过语音提出1000道题,涉及逻辑判断、物品计数、路径推理等任务,再对模型的口头回答进行评分。

截至10月21日,Max在这一单项中位列第三,仅次于 阶跃星辰的StepAudio 3 Realtime (99.7%)和 阿里的Qwen Audio 3.0 Realtime Plus (99.2%)。

▲Big Bench Audio语音推理评测排名,Eleven Realtime v1 Max以98.8%的正确率位列第三(图源:Artificial Analysis)

Max的延迟也较低。据ElevenLabs发布公告,Max和Mini在Big Bench Audio测试中的 平均首次音频响应时间分别为 0.57秒、0.62秒 。作为参考,Artificial Analysis官网所列 Qwen Audio 3.0 Realtime Plus的同项指标为1.54秒 。该指标衡量模型开始发声所需的时间。

在 真人参与实时对话的Speech Agent Arena评测 中,Max的 工具使用任务完成率为87.1%,Mini为60.3% 。该指标衡量模型通过正确的工具调用完成任务的比例,Max在这一项上比Mini高出26.8%。

不过,在停顿、打断等接话表现上,Mini的综合成绩略高。在 Full-Duplex-Bench(全双工对话评测) 中,Artificial Analysis选取停顿处理、轮次交接、用户打断和附和回应四类项目计算加权得分, Mini为95.8%,Max为94.1% 。这些项目考察模型能否在用户停顿时继续等待、用户说完后及时接话,以及区分真正的打断和“嗯”“对”等附和声。

三、从配音、转写到实时交互,延续级联架构

此次Realtime发布前,ElevenLabs已分别推出语音合成、语音识别模型,并提供语音Agent搭建服务。

语音合成方面,今年9月,该公司发布 文本转语音模型Eleven v4及其低延迟版本v4 Turbo ,重点改善情绪表达、声音克隆和多角色对话效果。用户可以用自然语言或标签控制台词的语气、重音,并加入笑声等声音,v4 Turbo则针对语音Agent等低延迟场景优化。

语音识别方面,去年11月推出的 Scribe v2 Realtime面向实时转写 ;今年1月发布的 Scribe v2则重点处理长录音和复杂音频 ,支持说话人区分、词级时间戳,及热词提示。

在单项模型之外,ElevenLabs早在2024年11月就推出了Conversational AI,支持开发者结合知识库、函数和大语言模型创建语音Agent。

技术路线上,Eleven Realtime延续采用级联架构,由语音识别、大语言模型和语音合成等独立组件协同完成对话。该公司认为,这种方式便于分别测试和升级各环节,也能通过中间生成的文字排查错误、约束回答,并接入更强的大语言模型。

不过,该公司也在技术博客中提到,语音转成文字时会丢失部分语调、节奏和情绪信息,需要通过额外建模补充。其优化方向是在保留各组件可控性的同时,改善声音表现、延迟和轮次交接。

定价方面,Realtime API按音频连接时长和Token用量计费。超出套餐额度后,两款模型的音频连接费用均为每分钟0.08美元; Mini每百万输入Token收费0.20美元、输出Token收费6美元;Max分别为1.80美元、9美元。

结语:实时语音加速接入Agent,交互体验仍需打磨

ElevenLabs此次发布Realtime,将语音识别、推理和语音生成组合成可直接选用的实时交互方案。其在改善对话表现的同时,也降低了语音Agent的搭建门槛。

这一赛道已聚集多家大厂。OpenAI的GPT-Realtime、谷歌的Gemini Live,以及阿里的Qwen-Audio-Realtime系列等,都在强化实时语音交互与工具调用能力。尽管技术路线和产品侧重有所不同,但各家目标一致: 让用户通过自然对话,推动AI完成具体任务 。

要让对话顺畅、任务持续推进,还需要整套系统配合。网络延迟、接话时机和工具执行都会影响使用体验,OpenAI此前也披露了底层网络架构的优化,以减少停顿和打断延迟。

从智东西此次的体验来看, 通过语音创建文档、修改设置已经让人惊喜,但响应速度、打断处理及页面切换时的语音连续性仍需打磨 。随着模型和产品继续迭代,我们期待这类应用能在连续交流和任务执行中表现得更稳定,让语音成为用户日常工作中真正顺手的操作方式。

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