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阶跃星辰发布端到端语音大模型 Step-Audio 2 mini,多个基准测试取得 SOTA 成绩

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发表于 昨天 14:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
IT之家 9 月 1 日消息,阶跃星辰今日发布开源端到端语音大模型 Step-Audio 2 mini,该模型在多个国际基准测试集上取得 SOTA 成绩。Step-Audio 2 mini 现已上线阶跃星辰开放平台

IT之家从官方介绍获悉,它将语音理解、音频推理与生成统一建模,并率先支持语音原生的 Tool Calling 能力,可实现联网搜索等操作

Step-Audio 2 mini 在多个关键基准测试中取得 SOTA 成绩,在音频理解、语音识别、翻译和对话场景中表现突出,综合性能超越 Qwen-Omni 、Kimi-Audio 在内的所有开源端到端语音模型,并在大部分任务上超越 GPT-4o Audio。



    在通用多模态音频理解测试集 MMAU 上,Step-Audio 2 mini 以 73.2 的得分位列开源端到端语音模型榜首;

    在衡量口语对话能力的 URO Bench 上,Step-Audio 2 mini 在基础与专业赛道均拿下开源端到端语音模型最高分,展现出优秀的对话理解与表达能力;

    在中英互译任务上,Step-Audio 2 mini 优势明显,在 CoVoST 2 和 CVSS 评测集上分别取得 39.3 和 29.1 的分数,大幅领先 GPT-4o Audio 和其他开源语音模型;

    在语音识别任务上,Step-Audio 2 mini 取得多语言和多方言第一。其中开源中文测试集平均 CER(字错误率) 3.19,开源英语测试集平均 WER(词错误率) 3.50,领先其他开源模型 15% 以上。



过往的 AI 语音常被吐槽智商、情商双低。一是“没知识”,缺乏文本大模型一样的知识储备和推理能力;二是“冷冰冰”,听不懂潜台词,语气、情绪、笑声这些“弦外之音”。Step-Audio 2 mini 通过创新架构设计,有效解决了此前语音模型存在的问题。



    真端到端多模态架构:Step-Audio 2 mini 突破传统 ASR+LLM+TTS 三级结构,实现原始音频输入到语音响应输出的直接转换,架构更简洁、时延更低,并能有效理解副语言信息与非人声信号。



▲ Step-Audio 2 mini 模型架构图


    CoT 推理结合强化学习:Step-Audio 2 mini 在端到端语音模型中首次引入链式思维推理(Chain-of-Thought,CoT)与强化学习联合优化,能对情绪、语调、音乐等副语言和非语音信号进行精细理解、推理并自然回应。

    音频知识增强模型支持包括 web 检索等外部工具,有助于模型解决幻觉问题,并赋予模型在多场景扩展上的能力。



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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