跳到主内容

讯飞 SparkAudio 1.0 上线 API:99 语种 202 方言,语音模型不再先转文字

科大讯飞 2026-11-12 宣布星火语音基座 SparkAudio 1.0 在讯飞开放平台上线 API:文本与语音双模态输入,覆盖 99 语种 202 方言,全国产算力训练,定价未公布。

2026-11-13 · DoNews / AIBase / 出版人杂志公众号(转述 IT之家) / 腾讯新闻 AI 日报

发布 2026-11-13核实 2026-11-13

要点

  • 2026-11-12,科大讯飞宣布星火语音基座大模型 SparkAudio 1.0 在讯飞开放平台正式上线 API 服务,开发者可直接接入。
  • 输入是两个模态、输出是一个模态:支持文本 + 语音输入,输出文本。这一点很重要——它能同时看「说了什么」和「怎么说的」。
  • 能力清单:语音转写、多语言翻译、多方言识别、环境音理解、说话人分离、情感分析、复杂音频问答。
  • 覆盖 99 种语言、202 种方言,官方称在全国产算力底座上完成训练。
  • 它要替代的是「级联方案」:过去先 ASR 转文字、再交大模型理解,官方点出两个硬伤——信息丢失(文字记不住语气、情绪、背景音)与链路割裂(转写、声纹、翻译各跑各的,错误累积、延迟叠加)。

背景与分析

语音这一块今年出现了一次明显的路线切换:从「语音识别 + 语言模型」的两段式,改成「原生语音大模型」的一段式。OpenAI 的实时语音、谷歌 Gemini 的原生音频输入、以及这次的 SparkAudio 走的都是后一条。

差别不只是架构好看,而是信息保真度。级联方案里,ASR 那一步做了不可逆的压缩:把声波压成文字,情绪、语速、停顿、背景里的键盘声、第二个人插话——全丢了。下游模型再聪明也补不回来。原生语音模型把这些特征留在表示里,所以它能回答「这个人是不是在敷衍」「现场是不是很吵」这类问题,级联方案根本无从下手。

这对客服质检、医疗病历、内容审核三个场景的冲击最直接。质检过去要看文字 + 听录音两遍,现在可以一次问完;病历过去要医生口述后人工整理,现在可以直接从问诊录音里抽结构化信息;内容审核过去只能审文字,现在能审语气与背景。

方言是讯飞的护城河,也是这次最有分量的一项。202 种方言不是营销数字——国内的客服、政务、车载场景,方言识别的准确率直接决定能不能用。这也是国产方案相对海外模型的结构性优势:海外模型的中文方言覆盖普遍很薄。

需要说清的是取证边界:本文依据的是 DoNews、AIBase、出版人杂志公众号(转述 IT之家)与腾讯新闻 AI 日报的多源交叉,讯飞开放平台的官方发布页与模型文档未能直接取得(firsthand: false)。因此模型参数规模、上下文长度、音频时长上限、定价四项都缺失,本文一律不填。

对开发者的影响

  • 接入成本很低,但先看清计费单位。语音类 API 常按音频时长计费,而不是 token;SparkAudio 的计费口径官方没公布,接入前务必在控制台确认,否则「按 token 估算」会算错一个量级。
  • 想清楚要不要保留原始音频。原生语音模型的价值在副语言信息,如果业务只保留转写文本,等于把它的核心能力扔了——存储与合规策略要跟着改。
  • 客服 / 车载 / 会议转写这三个场景值得先试。它们的共同点是「多人 + 有噪声 + 需要情绪判断」,正好是级联方案最吃力的地方。
  • 别把「全国产算力」当成纯政治表述。对要过等保、要做私有化的政企客户,训练与推理都在国产算力上完成,意味着整条链路可审计、可交付——这是采购时的硬条件。

AI 之家 观点

这条新闻本身不大(一个 API 上线),但它标记的路线值得记:语音交互的瓶颈已经从「听得清」变成「听得懂」。听得清靠 ASR 精度,早就到了 95% 以上的可用区间;听得懂靠副语言信息,这是级联方案的结构性缺陷。

讯飞选在这个时间点开放 API,时机是对的——Agent 落地正需要「能听会看」的入口,而国内能提供原生语音基座的厂商不多。真正的竞争不在识别率,而在谁能把语音能力接进 Agent 的工作流:会议里实时理解、车机里连续对话、客服里判断情绪升级。这些场景要的不是一个转写接口,是一个能挂工具、能多轮的语音 Agent。

两点保留:一是定价完全没公开,这在实际选型里是决定性的,没有价格就没法跟阿里、字节、OpenAI 的语音方案比;二是「99 语种」里非中文语种的实际质量没有任何公开评测,多语言场景建议先拿自己的语料压测,别按数字排期。

相关阅读

来源

常见问题

SparkAudio 1.0 和普通语音识别有什么不同?

传统方案是级联:先 ASR 转成文字,再把文字交给大模型理解。SparkAudio 1.0 是原生语音基座,直接吃音频、输出文本,能同时理解人声、环境音与音乐,并保留语气、情绪、说话人这些文字会丢掉的信息。

覆盖多少语言?

官方口径是 99 种语言、202 种方言。讯飞做方言识别是老本行,这个数字在国产方案里属于第一档。

能做什么任务?

语音转写、多语言翻译、多方言识别、环境音理解、说话人分离、情感分析,以及复杂的音频问答(比如「刚才那段里谁在生气」这类)。

多少钱?

截至 2026-11-13,讯飞开放平台与媒体报道均未公布 API 定价,只有「已在开放平台上线、可直接接入调用」这一条。做预算前请到开放平台看实时价目,本文不给估算。

相关对比

Coze vs Dify:AI Agent 平台怎么选?零代码 vs 开源全控对比

Coze vs Dify 2026 选型对比:字节零代码 Bot 平台 vs 开源 LLMOps 全控平台,从平台定位、开发体验、工作流编排、RAG 精度、私有部署、价格模型和适合人群 7 个维度判断,帮你选对 AI Agent 平台。

Coze vs FastGPT:AI 知识库平台怎么选?Bot 工厂 vs RAG 专精对比

Coze vs FastGPT 2026 选型对比:字节零代码 Bot 平台 vs labring 开源 RAG 专精平台,从平台定位、开发体验、RAG 精度、工作流编排、模型生态、私有部署、价格模型和适合人群 8 个维度判断,帮你选对 AI 知识库平台。

Coze vs WorkBuddy:Bot 编排平台和任务交付平台,该用哪个?

Coze 与 WorkBuddy 同为 Agent 平台,入口却不同:Coze 编排 Bot 并发到飞书/抖音,WorkBuddy 用一句话让多 Agent 并行交付文档、PPT 与应用。从入口、产出、渠道、计费与私有化给出选型结论。

FastGPT vs Dify:国内企业级 RAG 与 Agent 平台怎么选

FastGPT vs Dify 2026 选型对比:从数据合规、私有部署、RAG 精度、工作流复杂度、插件生态、Bot 多平台发布和适合人群判断,帮企业和团队决定是走 FastGPT 的知识库路线,还是 Dify 的 LLMOps 路线。

Dify vs Flowise:LLM 应用开发平台怎么选(2026)

Dify 与 Flowise 对比:Dify 产品化更完整、知识库是一等公民;Flowise 节点画布更自由。本文补上 Dify 云端各档位的实测额度(2026-11-03 官网核对)、自托管差异、生产化风险与选型清单,Flowise 云端价格未取证处明确标注。

Dify vs Langflow:开源 LLMOps 平台怎么选?业务全控 vs LangChain 工程对比

Dify vs Langflow 2026 选型对比:Apache 2.0 LLMOps 全平台 vs MIT 可视化 LangChain 画布,从平台定位、开发体验、工作流编排、RAG 能力、模型生态、私有部署、价格模型和适合人群 8 个维度判断,帮你选对开源 LLMOps 平台。

相关评测