阿里千問發佈同聲傳譯大模型 Qwen3.8-LiveTranslate，支持原文譯文同幀同出

作者：沁滄（實習） 責編：沁滄 評論： 9 月 19 日消息，阿里千問今日發佈同聲傳譯大模型 Qwen3.8-LiveTranslate ，模型以 Interleave 架構重構實時同傳，準確度、流暢度、簡潔度全面提升，字均延遲（LAAL）從 2.8 秒降至 2.3 秒。官方表示，在支持 60 種語言的基礎上，Qwen3.8-LiveTranslate 新增三項能力讓同傳更廣泛的應用於真實場景中：實時說話人分離，每句話歸屬清晰，音色復刻更穩定；原文譯文同幀同出，雙語同屏；長上下文消歧，聯繫前文讀懂當下，人名術語翻譯更精準。Qwen3.

8-LiveTranslate 採用基於 Hybrid MoE 的 Thinker–Talker 雙模塊設計，通過 Interleave 方式銜接流式理解、文本輸出與語音生成。其中，Thinker 把視頻、音頻、原文與譯文編排進同一條因果序列，按時序交替排列、端到端產出，讓理解與翻譯在單一序列內完成；Talker 再結合譯文和源音頻，把譯文合成為保留原說話人音色的譯文語音。在覆蓋 14 個語向的多說話人長音頻評測集 Omnilingua-MSpeaker 上，Qwen3.

8-LiveTranslate 在翻譯的忠實度、流暢度、簡潔度以及說話人識別的錯誤率 DER（Diarization Error Rate，說話人分離錯誤率）四個維度上均優於目前行業主流實時同傳系統。官方在公開 FLEURS 音頻測試集上評測了 70 個語言方向的實時同傳表現。Qwen3.8-LiveTranslate 在翻譯質量、字均延遲、語音識別準確率以及語音合成質量四個維度上領先於上一代以及當前主流實時同傳系統。附相關鏈接：嚐鮮體驗：https://omni.qwen.ai/live-translate模型 API：https://www.qianwenai.

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