VoxTral vs. Kimi-Audio选型指南

最近出现了两种音频 AI 模型。一种只想倾听并给你事实，另一种则想成为整个对话。VoxTral 和 Kimi-Audio-7B 就是这种分裂的完美例子。

两者都是开源模型

1、VoxTral

VoxTral 专为语音而设计。那是它的领域。它可以：

• 将音频转录为文本
• 在语言之间进行语音翻译
• 总结音频内容
• 回答关于它听到的内容的基本问题

它速度快，延迟低，大约 150ms。你可以在笔记本电脑或本地服务器上运行较小的 Mini 版本（3B 参数）。如果需要更多功率，还有更大的版本。它开箱即用，支持多种语言：英语、印地语、法语、德语、西班牙语等。它被设计为高效，而不是花哨。

它不会生成音频。它不会检测情绪。它不会试图像人一样。VoxTral 只是倾听并给你词语。这就是它的任务。它做得很好，并且不会浪费周期去成为其他东西。

2、Kimi-Audio-7B

Kimi-Audio-7B 属于不同的类别。它试图成为一个通用的音频模型。它不仅倾听，还可以说话。它可以：

• 像 VoxTral 一样转录和翻译
• 理解音频场景
• 检测语音中的情绪或心情
• 为环境声音添加字幕
• 回答有关音频的问题
• 并且，是的，生成自然的声音回复

因此，你可以给它一个音频问题，它可能会大声回答你。这改变了你可以用它构建的东西。它不仅仅是一个转录工具。它是一个语音代理框架。

3、架构：简单 vs 复杂

VoxTral 坚持基本。音频输入，Transformer将其转换为文本，仅此而已。它高效且快速，专为实时使用而设计。

Kimi-Audio-7B 更加复杂。它将音频分解为多个 token 流，原始声学特征加上语义 token，并通过 LLM 运行。其基础是 Qwen-2.5-7B。在处理输入后，它可以生成文本或音频 token。这些音频 token 使用称为 BigVGAN 的 vocoder 转换为语音。现在它不只是写答案，而是说出它们。

这整个东西是在超过 1300 万小时的音频上训练的。它知道它在做什么，但它也需要一个强大的 GPU 设置才能良好运行。不要指望在 Raspberry Pi 上随意使用这个。

4、基准测试胜利

VoxTral 在转录准确性方面胜过 Whisper-Large，尤其是在多语言或嘈杂环境中。它不仅更快，而且在困难情况下更擅长理解语音。

Kimi-Audio-7B 在更高级的音频任务中领先。它在以下基准测试中表现良好：

• 音频 QA
• 情绪检测
• 声音分类和字幕
• 音频对话中的指令遵循

这些是 VoxTral 根本不尝试竞争的领域。

5、不同的使用场景

如果你只需要良好的转录、翻译、摘要，某种只倾听并书写的东西，请使用 VoxTral。它轻量、快速、多语言，并且会从你的道路上移开。

但是，如果你正在构建需要深入理解音频并以语音回应的东西，比如一个会说话的助手、游戏角色、语音机器人或基于音频的导师，请使用 Kimi-Audio-7B。它可以处理从声音输入到声音输出的完整流程。只是准备好 GPU 和设置的开销。

6、结束语

VoxTral 是一个倾听者。它接收语音并给你意义。没有戏剧，没有语音生成，只有坚实的理解。

Kimi-Audio-7B 是一个参与者。它倾听、思考并回应。你不仅仅得到转录文本，还得到对话、字幕、反应和语音回复。

所以，如果你在两者之间选择，请问问自己：

你希望你的模型安静地倾听吗？还是希望它回话？

原文链接：Voxtral vs Kimi-Audio : The best Audio Foundational model?

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