语音识别模型

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（由多段落组成）：

阿里千问再放大招！Qwen3-ASR语音识别模型正式开源，RAP、方言、强噪声全拿下

2026年1月29日晚，阿里巴巴正式开源全新一代语音识别大模型——Qwen3-ASR系列。这一动作不仅刷新了开源ASR模型的性能天花板，更标志着中文语音技术真正迈入“听得懂、识得准、跑得快、部署灵”的新阶段。不同于以往侧重单一语种或安静环境的模型，Qwen3-ASR首次实现对52种语言及方言的原生支持，从粤语、闽南语、“港普”混说，到美式/英式/印度英语口音，再到语速飙至300+字/分钟的硬核饶舌（RAP）歌曲，均能稳定识别、低错率输出。

小模型，大能力：0.6B也能扛起实时语音服务重担
本次开源包含两款主力模型：Qwen3-ASR-1.7B 与 Qwen3-ASR-0.6B，均基于千问全模态底座Qwen3-Omni构建，并融合自研AuT（Audio Tokenizer）语音编码器。其中，1.7B版本在多项国际基准测试（如AISHELL-1、LibriSpeech、Common Voice）中斩获开源SOTA（State-of-the-Art）成绩，中文识别准确率超越GPT-4o-Transcribe等闭源API；方言识别平均词错误率（WER）较竞品Doubao-ASR再降20%，尤其在老人语速慢、儿童发音不准、背景嘈杂（如厨房、地铁站）、甚至“鬼畜循环”类音频等真实挑战场景中表现稳健。

而更令人惊喜的是0.6B轻量版——它并非性能妥协，而是效率革命：单卡128并发异步推理吞吐达2000倍实时加速，即10秒完成5小时音频转写；离线/在线双模式下RTF（Real-Time Factor）稳定低于0.01，完美适配智能音箱、车载系统、会议记录仪等端侧AI硬件部署需求，真正让高性能语音识别“飞入寻常开发者家”。

不止于识别：全链路开源，加速产业落地
阿里此次同步开源了配套工具链：包括业界首个面向中文场景优化的Qwen3-ForcedAligner-0.6B强制对齐模型，支持毫秒级音素/词级时间戳精准标注；以及开箱即用的Qwen3-ASR推理框架——深度集成vLLM引擎，原生支持批量推理（batch）、流式响应（streaming ASR）、异步服务调用与细粒度时间戳导出，大幅降低企业接入门槛。

值得一提的是，Qwen3-ASR并非孤立发布，而是阿里“千问多模态全家桶”的关键一环。目前该家族已覆盖语音合成（Qwen3-TTS）、视觉理解（Qwen3-VL）、图文生成（Qwen-Image）、图像编辑（Qwen-Image-Edit）及全模态交互（Qwen3-Omni）等全栈能力。截至2026年初，千问系列累计开源模型超400个，全球下载量突破10亿次，衍生模型超20万个，模型采用率达53%，稳居全球开源大模型生态首位，远超Meta-Llama（15%）与Google-Gemma（14%）。

对于开发者、AI初创团队及传统行业智能化升级者而言，Qwen3-ASR不只是一个开源模型，更是一套开箱即用、经工业级验证的语音智能基础设施——现在，它已免费开放商用，无需授权，即刻下载。

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