2026. szeptember 7., hétfő · Modellek

Meta bemutatta a Muse Voice Transcribe valós idejű hangmodellt

A Meta Superintelligence Labs kiadta a Muse Voice Transcribe nevű valós idejű hangmodellt, amely beszédfelismerést, mondathatár-felismerést és akár 20 beszélő megkülönböztetését végzi külön rendszerek nélkül, egyetlen modellben. A modell a bejövő hangot 80 milliszekundumos darabokra bontja, és szavanként dinamikusan állítja a várakozási időt: nehezebb szavaknál tovább hallgat a pontosabb eredményért, a Meta állítása szerint ezt megerősítéses tanulással érték el. A cég szerint a rendszer több mint 70 nyelvet támogat, 25-öt mélyebben teszteltek, és nyelvek közötti váltást is kezel. A Meta 0,18 dolláros óradíjat közöl, ami állítása szerint olcsóbb, mint az OpenAI vagy az ElevenLabs megoldásai. A cikk szerint a független Artificial Analysis értékelés megerősítette a Meta pontossági állításait angol nyelven, bár a teljes független validáció részletei a forrásból nem derülnek ki.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Egy integrált, olcsó és több nyelvet kezelő valós idejű hangmodell felgyorsíthatja az „állandóan figyelő” AI-asszisztensek fejlesztését, versenyt szorítva az OpenAI és az ElevenLabs hasonló szolgáltatásaira.

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. szeptember 7., hétfő napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Elevenlabs két új valós idejű beszédmodellt jelentett be

Az Elevenlabs két új speech-to-speech modellt adott ki Eleven Realtime néven: a v1 Max és a v1 Mini változatot. A cég állítása szerint a v1 Max 98,8 százalékot ér el a Big Bench Audio benchmarkon, mindössze 0,57 másodperces válaszidővel, és jelenleg egyetlen modell sem gyorsabb és pontosabb egyszerre az Artificial Analysis ranglistáján. A kisebb v1 Mini modellt természetes, olcsóbb beszélgetésekre fejlesztették, és felismeri, ha valaki befejezte a mondandóját vagy csak "mm-hmm"-mel reagál, míg a v1 Max komplexebb feladatokra, például ügyfélszolgálati célokra készült. Mindkét modell elérhető az ElevenAgents platformon, valamint egy OpenAI-kompatibilis Realtime API-n keresztül, percalapú díjazással és token-költséggel.

Meta kiadta a Muse Spark Open nyílt súlyú kódoló AI-modellt

A Meta bejelentette a Muse Spark Open nevű nyílt súlyú modellt, amelyet saját közlése szerint a legképesebb jelenlegi amerikai nyílt súlyú modellnek szán. A mixture-of-experts architektúrájú rendszer 816 milliárd összparaméterből tokenenként 42 milliárdat aktivál, kontextusablaka elérheti az 1 millió tokent, és szöveg mellett képet, hangot és videót is kezel. A modellt kifejezetten ügynöki kódolási feladatokra, többfájlos refaktorálásra és hosszú hibakeresési munkamenetekre tréningezték, az NVIDIA GB300 NVL72 Blackwell Ultra hardveren. A súlyok elérhetők Hugging Face-en és több API-szolgáltatón (Baseten, Fireworks, Groq, Together AI), az Amazon pedig a SageMaker JumpStart hubba is beillesztette BF16 és NVFP4 kvantált változatban. A Meta szerint a modell Apple M5 Ultra Mac Studio gépeken, helyben is futtatható.

Meta bemutatta első frontier AI-modelljét, a Muse Wondert

A Meta hétfőn bejelentette a Muse Wonder és Muse Wonder Full nevű modelleket, amelyeket a vállalat első igazi frontier-szintű rendszereként mutatott be. A TechCrunch szerint a modellek a Meta Model API-n és a Muse Code eszközön keresztül érhetők el, a Wonder ára pedig millió tokenenként 4 dollár bemenetre és 20 dollár kimenetre. A The Decoder cikke szerint a Muse Wonder Full 56, a Muse Wonder 52 pontot ért el az Artificial Analysis Intelligence Index v4.3-on, szemben az elődmodell, a Muse Spark 1.3 48 pontjával, a Terminal-Bench 4.0 agentikus teszten pedig a teljesítmény 33-ról 57 százalékra ugrott. A WIRED szerint a nagyobb Wonder-modell több benchmarkon megelőzi az Anthropic Claude Fable 5.1-jét és az OpenAI GPT-6 Astráját, bár a Claude Opus 5.5 mögött marad. Az új Active Memory és Active Focus funkciók a felhasználói célok és kontextus hosszú távú megőrzését szolgálják, ezt a Meta a „személyes szuperintelligencia” felé vezető lépésként mutatta be.

Microsoft új beszédfelismerő és szövegfelolvasó AI-modelleket adott ki hangalapú asszisztensekhez

A Microsoft AI bemutatta a MAI-Transcribe-2-Streaming nevű valós idejű beszédfelismerő modellt, amely a vállalat állítása szerint az Artificial Analysis mérésén pontosság terén az első helyen végez, 60 nyelvet kezel, és már körülbelül 100 milliszekundum alatt megadja az első részeredményeket, így a hangalapú asszisztensek még mondat közben reagálhatnak. Egy óra hangfelvétel feldolgozása bevezető áron 0,54 dollárba kerül az év végéig. Emellett két új szövegfelolvasó modell is megjelent: a MAI-Voice-2.1 23 nyelven, natív akcentussal, ugyanazzal a hanggal tud beszélni, a gyorsabb MAI-Voice-2.1-Flash változat 150 milliszekundumos késleltetést és 15 dollár/millió karakter árat kínál a korábbi 22 dollár helyett. Mindkét hangmodell néhány másodperces referenciahangból képes hangklónozásra, a Microsoft szerint beépített védelmi mechanizmusokkal a visszaélések ellen. Egy 4000 fős teszten a résztvevők mintegy fele valódi embernek vélte a mesterséges hangokat.