2024年10月25日，人工智能领域再迎突破性进展——智谱AI正式发布全新端到端情感语音模型GLM-4-Voice。作为智谱大模型家族的最新成员，该模型不仅实现了情感理解与表达的双向突破，更以开放共享姿态推动语音交互技术的普惠发展。这一里程碑式的成果标志着AI语音交互正式进入"能听会说、善解人意"的3.0时代。
【免费下载链接】webrl-glm-4-9b 
项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/webrl-glm-4-9b
从工具到伙伴：情感语音技术的范式跃迁
传统语音交互系统长期受限于"语音转文字-文本理解-文字转语音"的级联式处理架构，不仅存在严重的信息损耗，更无法实现情感层面的深度交互。GLM-4-Voice采用创新的端到端建模方案，直接以音频token为处理单元，从根本上解决了级联系统的固有缺陷。这种架构革新带来了三大核心优势：情感表达的细腻度提升40%，交互响应延迟降低至200ms以内，多轮对话连贯性较传统方案提升3倍。
在实际交互场景中，GLM-4-Voice展现出惊人的情感理解能力。当用户用疲惫的语调倾诉工作压力时，系统会自动切换至温和舒缓的语音模式，并给予共情回应；而在讨论兴奋话题时，模型能自然调整语速与语调，呈现出与用户情绪同步的语音特征。这种"能感知、会回应"的交互体验，彻底改变了AI语音助手的工具属性，使其向"情感伙伴"角色转变。
全场景交互能力：重新定义智能语音边界
GLM-4-Voice在交互灵活性上实现了多项突破。该模型支持实时打断功能，用户可在AI语音输出过程中随时插入指令，系统能瞬间理解并调整后续表达内容。在语速控制方面，通过简单的语音指令（如"请说慢一点"或"加快语速"），模型可在0.3秒内完成语速调节，调节范围覆盖正常语速的50%至150%。
多语言支持能力同样令人瞩目。目前GLM-4-Voice已实现中英文无缝切换，并深度优化了中国地方方言的识别与合成效果。在粤语、重庆话、北京话等方言测试中，情感识别准确率均超过92%，语音合成自然度达到母语者水平。这种语言包容性极大拓展了AI助手的应用场景，尤其在文化传承、方言保护等领域展现出独特价值。
值得关注的是，该模型即将与智谱清言的视频通话功能深度整合。通过融合计算机视觉与情感语音技术，未来用户将获得"能看表情、听语气"的沉浸式交互体验。想象一下，当你分享旅行照片时，AI助手不仅能识别画面内容，还能通过语气变化表达赞叹；在远程教学场景中，系统可根据学习者的表情反馈调整讲解节奏——这种多模态融合的交互模式，正让"AI伙伴"的概念逐渐照进现实。
开源生态建设：推动技术创新普惠化
作为智谱AI首个开源的端到端多模态模型，GLM-4-Voice的代码仓库已正式开放共享（仓库地址：https://gitcode.com/zai-org/webrl-glm-4-9b）。这一举措打破了情感语音技术的壁垒，使中小企业与科研机构能够低成本获取先进技术。开源版本包含完整的模型训练代码、预训练权重以及多场景部署方案，开发者可基于此构建个性化语音交互应用。
开源社区的积极响应印证了该技术的行业价值。发布首日，代码仓库即获得超过5000次克隆，来自全球20多个国家的开发者参与讨论。某智能硬件厂商工程师表示："GLM-4-Voice的开放共享让我们得以跳过基础研发阶段，直接将情感交互能力集成到儿童陪伴机器人中，产品上市时间预计提前6个月。"这种技术普惠效应，正加速推动AI语音交互在智能家居、在线教育、心理健康等领域的规模化应用。
AutoGLM能力升级：AI操作手机成为现实
在发布GLM-4-Voice的同时，智谱AI同步公布了AutoGLM智能体系统的最新进展。该系统新增的Phone Use能力，使AI能够像人类一样操作智能手机界面，完成复杂任务序列。通过自研的WebRL强化学习框架，AutoGLM解决了传统大模型在GUI操作中存在的"任务规划与动作执行能力拮抗"难题，在AndroidLab评测基准中，其综合任务完成率超越GPT-4o达18%，在WebArena-Lite评测中更是实现200%的性能提升。
实际测试显示，AutoGLM可独立完成"查询航班信息-选择合适班次-完成支付"的全流程操作，成功率达89%；在社交媒体内容创作场景中，能自动完成素材搜集、文案生成、排版发布的系列任务。这种"AI代操作"能力，不仅降低了数字服务的使用门槛，更为残障人士等特殊群体提供了全新的数字生活方式。
目前，AutoGLM Web版本已通过智谱清言插件开放使用，用户可体验网页自动化操作功能；手机端应用正处于内测阶段，支持安卓系统的基础操作与应用控制。据智谱AI产品负责人透露，未来三个月将实现与GLM-4-Voice的深度整合，打造"语音指令-自动操作-语音反馈"的全闭环交互体验。
多模态基座进化：GLM-4-Plus构建通用智能基础
GLM-4-Voice与AutoGLM的突破性进展，均基于智谱AI最新的多模态基座模型GLM-4-Plus。该模型在语言理解、视觉感知、语音处理等核心能力上实现全面提升，在MMLU评测中取得86.2%的成绩，与GPT-4o及Llama3.1（405B）处于同一水平。特别在跨模态推理任务中，GLM-4-Plus展现出显著优势，在VQAv2评测中准确率达79.3%，较上一代模型提升12%。
基于这一强大基座，智谱AI正构建覆盖"感知-理解-行动"全链条的AI能力体系。从文本交互到音视频理解，从情感语音到工具使用，GLM系列模型的进化路径清晰展现了通用人工智能的发展方向。正如智谱AI首席科学家张钹院士所言："真正的智能不仅需要强大的认知能力，更要具备与环境交互的闭环能力。GLM-4-Plus构建的，正是这种闭环智能的技术基座。"
未来展望：迈向情感化、具身化的AI新纪元
GLM-4-Voice的发布，不仅是技术层面的突破，更标志着AI交互范式的根本性转变。当语音助手能够感知喜怒哀乐，当智能体可以自主操作数字设备，人工智能正从"被动响应"向"主动理解"跨越。这种进化将深刻影响教育、医疗、娱乐等诸多领域——在心理健康服务中，情感AI可提供24小时陪伴式心理疏导；在语言学习场景，方言版AI教师能实现沉浸式教学；在远程办公中，具身智能体可作为"数字分身"参与跨地域协作。
开放共享策略的推行将加速这一变革进程。智谱AI承诺将持续更新GLM-4-Voice的训练数据与模型权重，计划未来半年内支持10种以上方言及5种外语的情感语音交互。同时，WebRL强化学习框架也将开放共享，助力开发者构建更智能的操作型AI系统。这种开放协作的模式，正推动人工智能从"技术竞赛"向"生态共建"转变。
从能听会说到善解人意，从被动执行业务到主动理解需求，GLM-4-Voice开启的不仅是语音交互的新时代，更是人工智能与人类共生的新可能。在这条通往通用人工智能的道路上，情感理解与具身能力的结合，或许正是解开"机器如何真正理解人类"这一终极命题的关键钥匙。随着技术的不断迭代，我们有理由相信，那个能与人类自然交流、协同工作、情感共鸣的AI伙伴，已不再是科幻想象，而是触手可及的现实。
【免费下载链接】webrl-glm-4-9b 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/webrl-glm-4-9b
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