ListenHub ASR 语音识别 API 全新上线，无限免费。 API 特点： 本地离线转录，无需 API Key，安装即可使用。专为 Agent 设计，方便你的 Claude Code 和龙虾🦞直接接入自动化工作流。
VUI Labs（宇生月伴）宣布完成数千万元天使+轮融资。本轮投资由同创伟业领投、老股东靖亚资本、小苗朗程持续加注，心流资本FlowCapital担任长期财务顾问。公司半年累计获得近亿元投资，所募资金
阿里巴巴推出了Qwen3-Max-Thinking，这是阿里千问系列目前能力最强的旗舰级推理模型，在19项权威基准测试中，Qwen3-Max-Thinking跟GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模型打得有来有回，搭配测试时扩展（TTS）能力后，能在不少基准测试上达到SOTA。
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
在大语言模型（LLM）席卷各类复杂任务的今天，“测试时扩展”（Test-Time Scaling，TTS）已成为提升模型推理能力的核心思路 —— 简单来说，就是在模型 “答题” 时分配更多的计算资源来让它表现更好。严格来说，Test-Time Scaling 分成两类：
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
无论是中文的粤语、闽南话、吴语，还是欧洲的荷兰比尔茨语方言、法国奥克语，亦或是非洲和南美的地方语言，方言都承载着独特的音系与文化记忆，是人类语言多样性的重要组成部分。然而，许多方言正在快速消失，语音技术如果不能覆盖这些语言，势必加剧数字鸿沟与文化失声。
在我们往期观察“AI+声音”的应用中，多是 TTS、AI 生成播客和读书/配音等方向，先有文字内容、后转化为声音输出的偏“工具”类产品。当大多数产品在探索如何用 AI 声音改变内容传播的形式时，一家德国厂商却在另一个方向持续耕耘，并且维持了不错的流水表现。
深夜，阿里通义大模型团队连放三个大招：开源原生全模态大模型Qwen3-Omni、语音生成模型Qwen3-TTS、图像编辑模型Qwen-Image-Edit-2509更新。Qwen3-Omni能无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音输出。
