技术方向
AI 语音与音频：语音合成、实时语音对话、音乐生成与音频理解的模型与产品。
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FireRedTeam 发布开源工业级一体化语音识别系统 FireRedASR2S，集成 FireRedASR2（支持中文普通话、20+ 方言口音、英文、中英混说及歌声转写）、FireRedVAD、FireRedLID 和 FireRedPunc 四个模块，均开源权重与推理代码。
推荐理由：官方开源的一体化语音识别系统，给出与 Doubao-ASR、Silero-VAD 等的对比数字和完整推理代码，便于直接部署验证。
FireRedTeam 于 2026-02-10 正式开源 FireRed-OpenStoryline，将视频创作变为自然语言对话，支持素材搜索下载、脚本生成、BGM 与配音字体推荐，以及全流程剪辑。
推荐理由：官方开源的对话式视频剪辑项目，覆盖素材检索、脚本生成到剪辑全流程，并可直接通过 Claude Code 等 Agent Skills 安装使用。
ElevenLabs 于 2026 年 2 月 4 日宣布完成 5 亿美元 Series D 融资，估值 110 亿美元，较一年前增长超过三倍，总融资达 7.81 亿美元。
推荐理由：官方公告给出融资额、估值变化和 ARR 数字，还交代了资金投向与产品线布局，可据此了解这家语音 AI 公司的扩张重点。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含 Voxtral Mini Transcribe V2（批量转写）和 Voxtral Realtime（实时转写）两款语音转文字模型。
推荐理由：官方给出了两个语音转写模型的能力边界、延迟数字、基准对比和开放权重细节，便于评估其在语音应用中的可迁移性。
ElevenLabs 宣布其最先进的 Text to Speech 模型 Eleven v3 结束 Alpha 阶段，正式面向所有平台开放。新版本在测试中 72% 的场景被用户认为比 Alpha 更稳定；针对数字、符号和专业记号的处理，内部基准覆盖 8 种语言 27 个类别，错误率从 15.3% 降至 4.9%，整体减少 68%，改进集中在体育比分、货币、化学式等依赖上下文判断符号含义的场景。
推荐理由：原文给出具体的错误率下降数字和示例对比，读者可以据此评估 Eleven v3 正式版在数字和符号朗读上的实际改进。
OpenMOSS 团队发布 MOVA 音视频基础模型，总参数 32B MoE、激活 18B，支持文本或图像到音视频的端到端同步生成，最高 720p、单段 8 秒。模型采用非对称双塔架构（14B Wan 2.2 I2V 视频塔与 1.3B 音频塔）加双向 Bridge 和 Aligned ROPE 对齐时间轴，并开放模型权重、训练与推理代码及微调方案。
推荐理由：原文给出架构、训练策略和开源范围，读者可以了解端到端音视频生成如何处理同步问题并可复现研究。
MiniMax 发布新一代语音模型 MiniMax Speech 2.8，通过原生声音标签技术模拟人类口语中的"嗯"、"啊"等填充词及呼吸停顿，显著提升对话自然度。该模型支持10秒样本高保真声音克隆，精准还原音色与语速，同时消除背景噪音与数字伪影，输出录音室级纯净音质。此外，模型优化了跨语言表现，从普通话-日语对开始解决口音渗透问题，实现更接近母语者的发音效果。
推荐理由：10秒样本克隆真人声线，AI说话带'嗯啊'呼吸声，MiniMax语音模型上新
xAI 开放 Grok Voice Agent API，基于自研语音栈（VAD、tokenizer、音频模型），Big Bench Audio 基准排名第一，首音频延迟低于 1 秒（比竞品快近 5 倍），定价 $0.05/分钟。支持数十种语言自动切换、实时搜索 X 和网页、调用自定义工具，已深度集成特斯拉车机。提供 Ara、Eve 等多种自然声线，支持 [whisper] 等听觉标签，兼容 OpenAI Realtime API 规范。
推荐理由：xAI发布Grok语音Agent API，延迟低于1秒且定价仅为OpenAI一半，已集成至Tesla车载系统
通义实验室发布 Fun-ASR 端到端语音识别模型系列并开源。Fun-ASR-Nano-2512 参数量 800M，基于数千万小时语音训练，支持中英日三语、7 种汉语方言和 26 种地方口音；Fun-ASR-MLT-Nano-2512 同为 800M，基于数十万小时训练，支持 31 种语言。
推荐理由：原文给出两个识别模型的训练规模、语言覆盖和开源基准对比，还附部署与推理路径，读者可据此评估在中文和方言场景的可用性。
Google DeepMind 发布更新的 Gemini 2.5 Flash Native Audio 模型，用于实时语音智能体，在 ComplexFuncBench Audio 上取得 71.5%，开发者指令遵循率从 84% 提升到 90%，已在 Google AI Studio、Vertex AI 上线，并开始在 Gemini Live 和 Search Live 推出。
推荐理由：原文给出具体评测分数和功能细节，读者可以据此评估新模型在语音智能体和翻译场景的可用性。
Hugging Face 的 Open ASR 排行榜新增多语言和长格式语音识别评估赛道。多语言赛道涵盖8种语言，长格式赛道则测试模型处理连续数分钟语音的能力。新榜单显示，领先模型在多语言任务上的词错误率平均比专用单语模型高约15%，在长格式任务上错误率可能上升超20%，凸显了模型在实际应用中的泛化能力仍面临严峻挑战。
推荐理由：ASR排行榜新增多语言和长形式评估，助力开发者优化语音应用。
ElevenLabs 发布实时语音转文字模型 Scribe v2 Realtime，延迟低于 150 ms，在 30 种常用欧洲和亚洲语言上达到 93.5% 准确率，并支持约 90 种语言。
推荐理由：官方公布了延迟、准确率等具体指标和主要功能，读者可据此评估其是否适合语音智能体等实时场景。
MiniMax发布语音模型Speech 2.6，端到端延迟降至250毫秒内，支持实时对话。新增多语言特殊格式解析能力，可自动朗读URL、邮箱、电话、日期及金额，无需预处理。推出Fluent LoRA功能，即使源录音带口音也能保留音色并生成流畅语音，支持40余种语言。已被LiveKit、Vapi等平台及智能硬件采用。
推荐理由：MiniMax发布Speech 2.6语音模型，支持Voice Agent场景，实现超低延迟与Fluent LoRA语音克隆优化。
美团开源全模态模型LongCat-Flash-Omni，采用5600亿参数MoE架构（激活270亿），支持128K上下文与实时音视频交互。模型基于快捷连接MoE与零计算专家，配备轻量级编解码器及分块特征交错机制，通过课程式渐进训练提升效率。在OmniBench、WorldSense等基准测试中超越Qwen3-Omni与Gemini-2.5-Pro，在文档理解、语音识别及GUI控制等任务中达到领先水平。
推荐理由：美团开源 560B 参数多模态模型，27B 激活即可实现实时音视频交互
Liquid AI 发布 LFM2-Audio-1.5B，一个支持音频与文本输入输出的端到端基础模型，扩展了 LFM2 家族。
推荐理由：官方给出了 VoiceBench、ASR 词错率和低于 100ms 的延迟数据，读者可以据此评估 1.5B 参数模型在端侧实时语音场景的可用性。
inclusionAI团队推出了MingTok-Audio，这是首个能有效融合语义与声学特征的统一连续语音分词器，适用于语音理解与生成任务。该模型基于纯因果Transformer架构，去除了卷积层以提升效率，并采用VAE进行连续特征建模以实现高质量音频重建。在语音重建性能上，其帧率为50，在SEED-ZH和SEED-EN测试集上的PESQ分别达到4.21和4.04，SIM为0.96，STOI为0.98，显著优于对比模型。在下游ASR任务中，其在多个方言数据集上取得了更低的错误率，例如在Hunan Minnan数据集上WER低至9.80%。
推荐理由：蚂蚁把语音 tokenizer 做到了 PESQ 4.2 的离谱分数，比第二名翻了快一倍，做语音理解和生成的团队值得拿这个当新 baseline 跑一下。
OpenAI 介绍 gpt-realtime 语音模型和 Realtime API 正式可用（GA）后的接口变化与新功能。
推荐理由：官方逐一解释了 GA 版接口变化和新功能的使用场景，对正在接入 Realtime API 的开发者有直接参考价值。
FireRedTeam 发布 FireRedChat，一个完全自托管的实时语音 AI 智能体全双工交互解决方案。系统集成了 TTS、ASR、pVAD（个性化语音活动检测）和 EoT（结束轮次检测），不依赖外部 API、无数据泄露、部署完全可控。
推荐理由：官方发布了可完全自托管的实时语音智能体方案，组件构成和部署路径都写清楚了，适合评估私有化语音交互搭建。
FireRedTeam 发布 FireRedTTS-2，一款面向播客和聊天机器人的长对话流式 TTS 系统，支持最多 3 分钟、4 个说话人的多语种对话生成，覆盖中英日韩法德俄语并支持零样本跨语言音色克隆。
推荐理由：官方开源了长对话流式语音合成模型，给出多语言支持、延迟数据和部署方案，适合关注播客与对话生成的读者参考。
Microsoft AI（MAI）发布语音生成模型 MAI-Voice-1，单张 GPU 可在一秒内生成一分钟音频，已用于 Copilot Daily 和 Podcasts。
推荐理由：官方公布两款自研模型的技术细节与试用入口，可据此了解其训练规模和落地进展。