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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 开放权重语音识别模型

原标题:Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 🎙️

NVIDIA 发布开放权重、可提示词的 30B MoE 语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe,激活参数约 4B。单个模型支持 40 种语言转录、说话人归属、翻译、上下文提示和音频理解,可处理多人同时说话的场景。

为什么值得看

原文给出了模型架构、语言数量和功能范围等关键规格,读者可据此评估这个开放权重语音模型是否适合自己。

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事件综述

NVIDIA 开源语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe 及 Granary v2 数据管线发布

2026年10月28日,NVIDIA 发布开放权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe(Hugging Face 页面名为 Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B)及配套 Granary v2 数据管线。据主报道与跟进报道:单检查点支持 40 种语言转录、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人分离、时间戳预测与音频问答,可处理最长 1 小时、最多 8 名说话人的录音,支持文本提示控制输出;为 MoE 架构,30B 总参数、激活约 4B,可运行在从 Jetson AGX Thor、DGX Spark 到 Blackwell 数据中心芯片等设备。该模型在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 英文榜以 5.33% 平均 WER 居开源模型首位。Granary v2 公开 48 种语言数据清单(HF 博客称 463,062 小时,后续报道称约 84.4 万小时);医疗案例研究中微调将留置说话人 WER 相对降低约 45.8%(HF 博客称从 22.44% 降至 12.17%,后续报道称从 23.8% 降至 11.8%,约 14 GPU 小时)。各报道一致指出模型仅支持已录音频,不支持实时流处理。模型提供 BF16、FP8、NVFP4 三种精度,采用 OpenMDW-1.1 许可证可商用。10月29日,Reddit 用户用 REAP 方法对路由 MoE 专家剪枝,无需再训练将模型从 67.5GB 压缩至 10GB,96 专家版平均 WER 4.15%,10GB 的 4-bit 版平均 WER 5.16%,可在 12GB 消费级 GPU 上经 vLLM 运行,40 语言、说话人标注等能力保留;长音频行为尚未实测。

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