Mistral AI 发布 Voxtral 3 语音模型家族及基于 LiveKit 的 Voice Agent SDK

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Mistral AI 发布 Voxtral 3：语音转文本、TTS 与语音智能体 SDK

作者

Asif Razzaq

2026年10月20日

在 Google 上添加为首选来源

Mistral AI 刚刚发布了 Voxtral 3。Mistral Voxtral 3 是一个结合了语音智能体 SDK 的语音模型系列。它包含 3 个转录模型、1 个文本转语音模型以及一个基于 LiveKit 构建的 SDK。集成了倾听、推理、工具调用和说话功能于一体。所有 4 个模型目前均已在 Mistral API 上开启公开预览。

概要

模型规模：Voxtral Mini Transcribe 3 拥有 40 亿参数。Small Transcribe 3 规模：未公开。两个批量模型均支持 32k 上下文。
运行环境：Mistral API（欧盟、美国及全球端点）或通过 Mistral 销售团队在您自己的基础设施上运行。GPU 和 VRAM 需求：未公开。Mistral 表示 Mini 适合资源受限的环境。
性能表现：在独立语音转文本排行榜上名列前三，在声纹说话人分离（diarization）和多语言批量转录方面表现最强。
最佳成绩：Small Transcribe 3 的 AA-WER 为 2.1%，在 Artificial Analysis 上排名第三。
最差：240 毫秒实时：在 FLEURS 35 上错误率为 7.4%，而 Gemini 3.5 Realtime 为 4.2%。

Voxtral 3 系列包含哪些内容？

Mistral 列出了 4 个模型和 1 个 SDK：

Voxtral Small Transcribe 3：旗舰级批量转录和说话人日志划分。文档还列出了翻译、语音问答、摘要和函数调用。
Voxtral Mini Transcribe 3：一个 4B 模型，用于更便宜、更快的批量任务。
Voxtral Mini Transcribe Realtime 3：通过 WebSocket 进行的流式 ASR，具备轮次结束检测功能。
Voxtral Speech 3：文本转语音，在文章中也称为 Voxtral Mini TTS 3。

所有转录模型都支持说话人日志划分和上下文偏置。上下文偏置采用关键词或自由文本来提高召回率。批量转录涵盖 50 种语言，包括 24 种欧盟官方语言。

Voxtral 语音代理 SDK 如何工作？

该 SDK 基于 LiveKit 构建，将 3 个阶段作为一个流式管道运行。Realtime Transcribe 3 负责倾听并检测调用者何时停止说话。通用 LLM（例如 Mistral Small 4）负责推理并调用工具。Voxtral Speech 3 则以迄今为止对话的语调进行回复。

每一轮对话都在 1 秒内完成。当调用者插话时，代理会停止说话。它通过 SIP 处理电话，并通过 WebRTC 处理浏览器或应用会话。由于每个阶段都是独立的模型，因此团队可以替换 LLM、声音或语言。

Voxtral Transcribe 3 的准确率如何？

这些数据由 Mistral 自行汇报：

FLEURS 45（WER，强制/推断语言）：Small 4.1% / 4.0%。MAI-Transcribe-2 并列 4.1% / 4.0%。Mini 4.6% / 4.5%。Whisper large-v3 16.0% / 14.9%。
说话人日志划分（cpWER，5 个公共数据集）：Small 18.4%，Mini 18.6%。Pyannote 得分为 19.0%，MAI-Transcribe-2 为 20.3%。
关键词召回率（Earnings 22）：Small 带上下文为 94.6%，不带上下文为 81.4%。Scribe v2 数据为 94.3% 和 84.0%。

在 Artificial Analysis 上，Small 的 AA-WER 得分为 2.1%，Mini 为 2.2%。仅 Fun-Realtime-ASR-preview（1.7%）和 MAI-Transcribe-2（2.0%）排名更高。差距在于速度：Small 的速度因子为 65.8 倍，而 MAI-Transcribe-2 为 307.5 倍。

实时转录和 TTS 的对比情况如何？

在 FLEURS 35 上，实时模型用延迟换取准确率。它在 2,400 毫秒时的 WER 为 5.7%，在 480 毫秒时为 6.4%。在 240 毫秒时，WER 上升到 7.4%。Gemini 3.5 Realtime Transcribe 得分为 4.2%，MAI-Transcribe-2 Streaming 为 5.8%。GPT Live Transcribe（8.4%）和 Scribe v2 Realtime（8.7%）落后于所有 Voxtral 设置。

Voxtral Speech 3 的价格为每 100 万个字符 13 美元。Mistral 表示，这低于 OpenAI TTS-1、Deepgram、ElevenLabs Flash 和 Gemini Flash。显式控件涵盖

emotion

pacing

和

emphasis

。该模型页面列出了约 90 毫秒的首音频延迟（time-to-first-audio）和 34 个情感标签。Pro Voice 可从 30 分钟的音频中调整说话者的风格。Artificial Analysis 将其置于两个 TTS 竞技场的前 12 名中。

Voxtral 3 与 MAI-Transcribe-2、Scribe v2 和 Gemini 3.5 Transcribe 的对比

	Voxtral Small Transcribe 3	MAI-Transcribe-2	ElevenLabs Scribe v2	Gemini 3.5 Transcribe
开发者	Mistral AI	微软 AI	ElevenLabs	谷歌
参数	未公开（Mini：4B）	未公开	未公开	未公开
语言	50	60	90+	85+
FLEURS 45 WER，强制/推断（Mistral）	4.1% / 4.0%	4.1% / 4.0%	4.9% / 4.9%	6.1% / 4.5%
说话人日志 cpWER（Mistral）	18.4%	20.3%	23.0%	38.4%
AA-WER（Artificial Analysis）	2.1%	2.0%	2.2%	2.6%
AA 速度因子（Artificial Analysis）	65.8x	307.5x	65.4x	89.5x
每 1,000 分钟价格（Artificial Analysis）	$4.00	$1.67	$3.67	$5.00
厂商标价	$0.004/min	$0.10/hour, limited-time offer	$0.22/hour	Token-billed, see Google pricing

Voxtral 3 多少钱，在哪里可以运行它？

根据 Mistral 的价格表：

Voxtral Mini Transcribe 3（批处理）：$0.0035/min
Voxtral Small Transcribe 3：$0.004/min
Voxtral Mini Transcribe Realtime 3：$0.008/min
Voxtral Speech 3（批处理和实时）：每 100 万字符 $13
语音代理 API：使用 Mistral Small 4 时 $0.04/min，使用任何其他推理模型时 $0.08/min

这些模型在 Mistral 的欧洲、美国和全球端点上运行。OpenRouter 还列出了所有 3 个新模型，带有欧洲托管、零数据保留的端点。

核心要点

Voxtral 3 捆绑了 3 个 ASR 模型、1 个 TTS 模型和一个 LiveKit 语音代理 SDK。
Small Transcribe 3 的 AA-WER 达到 2.1%，在 Artificial Analysis 上排名第 3。
同类最佳的说话人日志：18.4% cpWER，领先于 Pyannote 和 MAI-Transcribe-2。
批量转录成本为每分钟 $0.0035 到 $0.004；TTS 成本为每 100 万字符 $13。
实时准确性落后于 Gemini 3.5 Realtime，且未公布开源权重。

查看 Voxtral 3 发布公告、音频文档 和 模型页面。所有功劳归于本项目的研究人员。另外，欢迎在**Twitter**上关注我们，别忘了加入我们的**150k+ ML SubReddit**并订阅**我们的简报**。等等！你在用 Telegram 吗？**现在你也可以在 Telegram 上加入我们。**

Asif Razzaq

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Asif Razzaq 是 Marktechpost AI Media Inc. 的首席执行官。作为一位富有远见的创业者和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力造福社会。他最近的项目是推出人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深入报道机器学习和深度学习新闻而脱颖而出，这些新闻既具有技术深度，又易于广大受众理解。该平台每月浏览量超过 200 万次，显示出其在受众中的受欢迎程度。