在线教程丨 Mistral AI 首个开源音频模型 Voxtral,24B 与 3B 版本兼顾多场景语音深度理解

语音作为「人类最自然的交互方式」,正逐渐成为人机交互的核心场景,随着语音互动的普及,音频模型也在针对需求不断创新优化。然而快速发展的同时伴随着市场供给的两极分化:低成本开源模型较容易出现错误率高、语义理解弱等问题,而高成本闭源模型通常价格高昂、存在部署局限,两者均难以满足多元需求。

基于此,Mistral AI 近期正式发布了首个先进音频模型 Voxtral,以开源高性能与低成本精准聚焦语音智能市场痛点。该模型提供 24B 和 3B 两种版本,前者适用于企业级规模化部署,后者则降低了个人轻量部署的准入门槛。在功能上,基于卓越的语音转录和深度理解能力,Voxtral 支持多语言、长文本上下文处理、内置问答和总结功能,其性能在多个 Benchmark 中超越现有开源音频模型。同时成本更低,广泛应用在各种场景,助力语音交互的普及。

Voxtral 正以技术普惠性推动语音交互模型实现从「可用」向「好用」的质变跃迁,不仅满足市场对高效能音频模型的需求,更拓宽了语音交互应用场景,真正构建起自然对话的智能生态基石。

「Voxtral-Small-3B/24B-2507 语音理解模型 Demo」现已上线 HyperAI 超神经官网(hyper.ai)的「教程」板块,让我们一起开启语音交互「听得更准、懂得更深」的沉浸式体验,见证先进音频模型的全新突破!

教程链接:

* Voxtral-Mini-3B-2507 语音理解模型 Demo:

https://go.hyper.ai/5Q9uT

* Voxtral-Small-24B-2507 语音理解模型 Demo:

https://go.hyper.ai/p4X0s

笔者分别使用《F1:狂飙飞车》领衔主演布拉德·皮特的采访片段、泡泡玛特创始人王宁的央视采访片段进行了测试,生成结果都很理想,验证了 Voxtral 的强大功能。

Audio Transcription 示例

Audio Understanding 示例

Demo 运行

1. 进入 hyper.ai 首页后,选择「教程」页面,并选择「Voxtral-Mini-3B-2507 语音理解模型 Demo」,点击「在线运行此教程」。

2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。

3. 选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像,按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」,点击「继续执行」。新用户使用下方邀请链接注册,可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长!

HyperAI 超神经专属邀请链接(直接复制到浏览器打开):

https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_NR0n

4. 等待分配资源,首次克隆需等待 3 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「API 地址」旁边的跳转箭头,即可跳转至 Demo 页面。请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能

效果演示

笔者分别使用《F1:狂飙飞车》领衔主演布拉德·皮特的采访片段、泡泡玛特创始人王宁的央视采访片段进行了测试,生成结果都很理想,验证了 Voxtral 的强大功能。

选择「Audio Transcription」测试功能,上传一段音频,选择语言后点击「Transcribe Audio」,稍等后即可生成结果。

选择「Audio Understanding」测试功能,上传一段音频,输入问题后点击「Submit Query」,稍等后即可生成结果。

此外,Voxtral 提供的 24B 版本适合企业级规模化部署,目前也已上线 HyperAI 超神经官网(hyper.ai)的「教程」板块,用户可根据需要进行体验!

教程链接:

* Voxtral-Mini-3B-2507 语音理解模型 Demo:

https://go.hyper.ai/5Q9uT

* Voxtral-Small-24B-2507 语音理解模型 Demo:

https://go.hyper.ai/p4X0s

### 类似 Ollama 的替代模型 在 IT 领域中,存在个可以作为 Ollama 替代方案的大规模语言模型(LLM)。这些模型不仅具备强大的自然语言处理能力,还特别注重效率和易用性。 #### 1. Mistral AI 提供的 LLMs Mistral AI 开发了一系列高性能的语言模型,其中最值得注意的是 **Mistral-Small-24B-Instruct-2501**。这款模型具有较小的参数量却能保持较高的性能表现,在资源有限的情况下尤为适用[^4]。该模型支持种应用场景下的指令跟随任务,并且由于其开源特性,允许开发者根据具体需求进行定制化调整。 #### 2. GraphRAG 结合其他框架实现的功能相似解决方案 除了专门构建的 LLM 外,还可以考虑采用像 GraphRAG 这样的工具来创建功能类似的系统。GraphRAG 可以不同类型的预训练模型相结合,形成一个完整的问答或对话系统。它利用检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation, RAG),使得最终产品能够在特定数据集上表现出色的同时维持较低的成本开销[^1]。 ```python from graphrag import GraphRAG # 初始化GraphRAG实例并加载所需组件 graph_rag = GraphRAG(model_name="some_pretrained_model", db_path="./knowledge_base") def get_response(query): response = graph_rag.generate_answer(query=query) return response ``` 这种组合方式给予使用者极大的灵活性去挑选最适合项目背景的基础架构和技术栈成员;同时也继承了原生OLLAMA所强调的经济高效原则。
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