本期编辑：@ 三水 @ 鲍勃

01 有话题的技术

1、Square、Cash App 母公司 Block 发布纯语音全双工模型 Dessa：无需文本和预训练模型，单机柜训练、MacBook M4 Max 本地运行

Square、Cash App 母公司 Block 发布全双工语音模型 Dessa 研究预览，探索不依赖文本训练语言智能的新路线。Dessa 从零开始，仅使用人类真实对话录音训练，不使用文本转录数据或预训练语言模型，直接实现音频输入、音频输出。模型能够边听边说、自然插话、附和并表达情绪。Block 宣称，Dessa 仅使用一套 NVIDIA GB200 NVL72 系统完成训练，推理速度快于实时，并可在 M4 Max 及以上配置的 MacBook Pro 上本地运行。

完全从语音学习语言，不经过文字中间层： 与先将语音转换为文本、再由 LLM 生成回复并调用 TTS 的传统管线不同，Dessa 直接学习人类对话录音中的语言内容、声音变化和互动规律。团队称，训练过程中没有使用文字、转录标签或任何预训练模型。Block 还表示，Dessa 学习语言所需接触的词汇量比大型文本语言模型少数百倍，但尚未公布训练音频总时长及具体数据规模。
原生全双工交互，能够边听边说和主动插话： Dessa 不需要等待用户完全停止说话才能作出回应，而是可以持续接收语音，同时生成自己的语音。模型通过真实对话学习什么时候应该打断、什么时候保持倾听，以及如何自然地说出「嗯」「明白」等简短附和。Block 公布的演示包括聊天、猜谜、情绪交流，以及 Dessa 与 OpenAI GPT-Live-1 之间的实时语音对话。
直接理解与表达声音中的情绪信息： 因为不需要把声音压缩成文字，Dessa 可以利用语调、停顿、笑声、叹气等非文本信息判断对话状态，也能在输出时改变语气和情绪。官方演示展示了模型的笑声、低语、语调变化和带有情感色彩的回应。团队认为，这种原生声音理解能力有助于改善语音 Agent 在复杂人际交流中的表现，尤其是传统文本转写容易丢失的讽刺、犹豫和情绪线索。
单套 GB200 NVL72 完成训练，支持消费级电脑本地推理： Block 表示，Dessa 的训练使用了一套 NVIDIA GB200 NVL72 机柜级系统，即包含 72 颗 GPU 的计算平台，而非单张显卡。模型推理速度可超过实时音频生成需求，并能够在搭载 Apple M4 Max 或更高配置芯片的 MacBook Pro 上本地执行。团队尚未披露模型参数规模、内存占用、首包延迟或具体实时系数，这些硬件性能声明目前也缺少独立复测。

Dessa 由 Block 内部的小型 AI 研究团队开发，核心成员来自 2020 年被 Square 收购的多伦多语音 AI 公司 Dessa。团队由 Ragavan Thurairatnam 领导，直接向 Twitter（现 X）联合创始人、Block 创始人 Jack Dorsey 汇报。此次发布于 10 月 23 日，目前仍是研究预览，并未开源模型权重或提供公开 API。Block 已展示多段未经脚本引导的对话录音，并邀请少量 AI 安全研究人员申请早期访问。由于尚无公开论文、标准化评测成绩及第三方测试，Dessa 在推理能力、长对话可靠性和情绪识别方面的实际表现仍有待进一步验证。

https://block.xyz/dessa

2、法国语音 AI 公司 Gradium 开源 Phonon 端侧 TTS：31M 参数、在 MacBook Air M5 上 7ms 生成首段语音，支持浏览器离线运行

法国语音 AI 公司 Gradium 正式开放轻量级语音合成模型系列 Phonon，主打在手机、笔记本电脑、嵌入式设备和浏览器中直接生成自然语音，无需依赖云端 TTS API。其中，Phonon 31M 模型采用 Apache 2.0 许可证，8-bit 量化权重仅约 64MB。官方测试显示，该模型在 MacBook Air M5 上生成首段音频最快约 7ms，适合低延迟语音 Agent、离线助手和设备端语音交互。

31M 参数、64MB 权重，单颗 CPU 即可运行： Phonon 31M 专门针对端侧推理优化，支持在普通电脑 CPU、手机、树莓派和浏览器中运行。在 MacBook Air M5 上，使用 4 个 CPU 线程、未启用额外 Arm 加速库时，模型生成首段音频约需 6.9ms，生成吞吐率达到实时的 29.9 倍；在 Raspberry Pi 5 上，首段音频生成时间约为 38ms，吞吐率为实时的 3.7 倍。这些指标来自官方测试，衡量的是模型推理性能，不包含模型加载、网络传输或完整语音对话链路延迟。
采用逐帧流式生成架构，无需等待整句话合成完成： Phonon 基于因果 Transformer，将文本和说话人特征编码后，每次预测约 80ms 的音频潜在表示，再通过单步 Flow Matching 和轻量化 Mimi 解码器生成 24kHz PCM 语音。模型可以边计算边输出音频，而不是先生成完整句子后再播放。31M 版本采用 6 层 Transformer，40M 版本增加至 9 层。
三类模型覆盖英语与五种语言，但许可证不同： 此次发布包括 Phonon 31M、Phonon 40M 单语言版和 Phonon 40M Multilingual。31M 版本支持英语，提供 37 种预设声音，采用 Apache 2.0 许可证；40M 单语言版分别支持英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语，多语言版则通过同一组权重支持全部五种语言，并提供 102 种预设声音。两类 40M 模型均采用 CC BY-NC 4.0 非商业许可证，商业使用需要另行取得授权。
支持浏览器本地推理，也能接入现有 Voice Agent： Gradium 同步开源基于 Rust 的推理框架 xn-ptts，提供 Python、Rust、Swift、JavaScript/WebAssembly 接口，并支持 WebGPU、CUDA、Metal、Core ML 和 Snapdragon NPU 等计算后端。开发者可以将模型直接集成到网页或移动应用，也可以通过 WebSocket 服务和兼容 OpenAI TTS 接口的本地服务器接入语音智能体。官方浏览器 Demo 在首次下载模型后，即可直接在设备本地完成语音合成。
支持音色克隆与设计，复杂文本识别错误率为 1.70%： Phonon 支持使用预设音色，也能通过 Gradium Studio 或 API 克隆声音、通过自然语言设计新音色，再将生成的音色文件下载到设备端离线使用。团队还构建了每种语言 500 句的困难文本测试集，覆盖电话号码、日期、版本号等容易读错的内容。官方测试中，英语 Phonon 31M 的转写词错误率（WER）为 1.70%，低于同一测试中 Kokoro 的 3.50%。该成绩来自厂商自建测试集，尚不能直接等同于通用语音质量排行榜成绩。

Phonon 于 10 月 20 日发布开源版本，模型权重已上线 Hugging Face，推理代码也已公开。需要注意，31M 参数规模不包含音频 Tokenizer；另外，声音克隆所需的音色提取目前仍依赖 Gradium Studio 或 API，下载音色文件后才能在本地离线生成语音。对于希望在设备上私有化运行 TTS 的开发者，Phonon 提供了一条无需持续支付云端语音生成费用的部署路线。

https://gradium.ai/blog/release-phonon-open-weight

3、Ollama 首次支持本地语音合成：接入 Gradium Phonon 31M/40M，支持流式 TTS 与 OpenAI 兼容 API，M5 Max 推理提速 35%

本地 AI 模型运行平台 Ollama 正式加入语音合成（TTS）能力，首批支持法国语音 AI 公司 Gradium 开源的 Phonon 模型系列。开发者现在可以直接通过 Ollama 在 Mac 上将文本转换成语音，并通过兼容 OpenAI 的 API，为现有聊天机器人和语音 Agent 添加本地语音输出。官方测试显示，在 MacBook Pro M5 Max 上，Ollama 的 Phonon 推理速度比 Gradium 自有运行时快 35%，并支持边生成边播放音频。

首次加入原生 TTS 支持，覆盖 31M 和 40M 模型： Ollama 此次接入 Phonon 31M 英语模型，以及 Phonon 40M 的英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语和五语言混合版本。开发者只需运行 ollama pull phonon 下载默认模型，再通过 ollama run phonon "Hello from Ollama." 即可生成语音。平台还支持使用 --voice 参数切换 Gradium 音色库中的不同声音，无需自行安装 PyTorch 或单独搭建 TTS 推理服务。
利用 Apple MLX 加速，M5 Max 性能超过原生运行时： Ollama 基于 Apple 的 MLX 框架优化 Phonon 推理。官方在 MacBook Pro M5 Max 上，以生成 45 秒语音、重复测试 10 次取中位数的方式进行对比，结果显示 Ollama 比 Gradium 的 ptts 运行时快 35%。不过，Ollama 使用 BF16 精度，而对比运行时在不同计算设备上使用不同精度，因此这一结果属于指定硬件和实现条件下的吞吐率对比，不代表完整语音交互延迟。
兼容 OpenAI TTS API，可直接接入现有语音应用： Ollama 新增 /v1/audio/speech 接口，支持通过 model、voice 和 input 指定模型、音色与文本。开发者可以将 OpenAI SDK 的 base_url 改为 http://localhost:11434/v1，调用本地 Phonon 生成语音。接口支持流式返回音频，默认输出 24kHz、单声道、16-bit WAV，也支持原始 PCM 格式，便于接入播放器和实时语音管线。
可与本地 LLM 组成流式语音助手： Ollama 展示了将 Gemma 4 的文本回复直接传给 Phonon 的组合方式。当 LLM 输出第一句话后，TTS 就可以开始合成和播放，无需等待整段回答生成完毕。这让开发者能够在本地搭建 LLM → 流式 TTS 的语音输出流程，适用于离线助手、文本朗读和隐私敏感的语音应用。不过，Phonon 本身只负责语音合成，完整双向语音对话仍需要额外接入 ASR 和轮次管理组件。

目前该功能已在 Ollama 0.40.11 及更新版本中面向 Apple Silicon Mac 开放，Windows 和 Linux 支持仍在开发中。模型许可也存在区别：默认的 Phonon 31M 采用 Apache 2.0，支持商业使用；40M 系列采用 CC BY-NC 4.0，限制商业用途。

https://ollama.com/blog/speech-models

4、法国 AI 公司 Mistral 发布 Voxtral 3：四款语音模型覆盖实时转写与 TTS，推出 Voice Agent SDK，支持私有化部署

法国 AI 公司 Mistral AI 发布新一代语音模型系列 Voxtral 3，包含三款语音识别模型和一款语音合成模型，同时推出 ** Voice Agent SDK*。开发者可以将实时转写、LLM 推理、工具调用和语音合成组合成一条流式语音交互管线，并根据业务需要独立调整模型与音色。Voxtral 3 的批量转写支持 **50 种语言，TTS 覆盖 **35 种以上语言和 50 多种方言，官方宣称优化后的语音 Agent 单轮交互可在 **1 秒以内* 完成。

三款语音识别模型，覆盖录音转写与实时对话：Voxtral Mini Transcribe 3 是一款 4B 参数的轻量级转写模型，支持多语言识别、说话人区分和专业词汇增强，API 定价为 0.0035 美元/分钟；Voxtral Small Transcribe 3 面向更高精度的会议、客服和专业录音场景，价格为 0.004 美元/分钟。两者均支持 50 种语言。面向实时语音 Agent 的 Voxtral Mini Transcribe Realtime 3 则通过 WebSocket 持续转写音频，支持 80–2400ms 可配置流式延迟、说话人识别和自动判断用户是否说完，价格为 0.008 美元/分钟。实时版本的语言覆盖范围与批量版本不同，不能直接视为全部支持 50 种语言。
TTS 支持 35 种以上语言、50 多种方言和情绪控制：Voxtral Mini TTS 3 可以根据上下文调整语气、语速、重音和情绪，也支持开发者显式指定表达方式。模型提供零样本声音克隆，并可使用约 30 分钟录音进行专业音色适配。官方公布的流式语音首包时间约为 90ms，API 定价为每 100 万字符 13 美元。这一时间是语音合成环节的指标，不代表完整语音 Agent 的响应时间。
支持 WebRTC、SIP 电话接入与模块化部署： 支持通过 WebRTC 接入浏览器和应用，也可通过 SIP 与电话系统、呼叫中心及 IVR 流程集成。开发者可以独立配置推理模型、语音模型与音色，不必将整个语音工作流绑定到单一的端到端 S2S 模型。Mistral 还提供托管式 Voice Agent API，使用 Mistral Small 4 推理时定价为 0.04 美元/分钟，选择更大推理模型时为 0.08 美元/分钟。
支持企业自部署，但不等同于全部模型开源： Voxtral 3 已通过 Mistral API 开放，支持欧洲、美国及全球服务端点。企业还可联系 Mistral，将完整语音模型及 Agent 管线部署到自有基础设施或私有云，以控制音频数据处理位置和留存策略。不过，此次发布的 Voxtral 3 模型标记为 Premier，企业自部署需要单独洽谈，并非所有模型权重均已公开供开发者自由下载。

Voxtral 3 于 10 月 20 日发布，首批四款模型目前均处于 Public Preview 阶段。此次发布的技术路线是将语音输入、语言推理、工具调用和语音输出组成可配置的模块化流式管线，与将听、理解和说话统一到单个模型中的端到端 S2S 路线形成区别。

Mistral 宣称语音 Agent 能实现低于 1 秒的单轮交互，但尚未公布与其他方案在相同网络、硬件和任务条件下的完整端到端延迟对比。

https://mistral.ai/news/voxtral-3/

5、微软 Copilot 设计师 Qian Jiang 展示 AI 健身助手原型：面向居家运动场景，探索实时动作反馈与交互式指导

微软 Copilot 产品设计师 Qian Jiang 在 X 上分享了一款正在开发的 AI 健身助手，希望让用户在家锻炼时就能获得实时反馈，而不是只能跟随预录的教学视频完成动作。项目聚焦运动过程中的持续交互，探索 AI 如何在用户实际训练时扮演随身健身教练。

从预录教学转向实时运动反馈： 传统居家健身应用主要提供训练计划和跟练视频，用户需要自行判断动作是否标准。该项目的目标是在锻炼过程中持续提供反馈，让指导与用户的实际运动状态保持同步，减少训练结束后才能发现问题的情况。
探索实时视觉理解与 AI 教练的结合： 这类应用的关键挑战是将运动过程中的视觉信息转化为及时、易理解的指导，同时避免频繁提示打断用户的训练节奏。开发者目前尚未公开完整技术架构，无法确认其是否采用独立人体姿态估计模型、实时多模态大模型，或两者组合的方案。
目前属于个人开发原型： 现有公开信息表明项目仍在开发中，尚未确认独立应用的正式上线时间、支持的运动类型、动作识别准确率或端到端反馈延迟，也未查到配套的开源代码和 API 文档。

这类应用的核心价值在于把 AI 从生成健身计划推进到参与实时训练过程。不过，运动动作识别与安全指导对摄像头视角、身体遮挡和判断准确性要求较高。该演示目前更适合作为实时多模态交互的产品探索，而非已经完成效果验证的健身教练产品。

https://x.com/qianjiang___/status/2114429212723744932

02 有亮点的产品

1、网易《蛋仔派对》推出实体 AI 玩具「蛋小黄」：9 种 LED 情绪表情、长期记忆与语音陪伴，支持碰一碰交友

网易智企·云信联合 AI 硬件公司鲁米特（LOOMIT），将国民级游戏《蛋仔派对》的角色首次转化为实体 AI 陪伴玩具 「蛋小黄」。产品主打儿童情感陪伴，通过实时语音对话、情绪感知、长期记忆和触摸交互，让游戏角色成为日常生活中的「AI 蛋搭子」。网易披露，《蛋仔派对》目前拥有超过 7 亿注册用户、月活跃用户超过 1 亿，为游戏 IP 向 AI 硬件延伸提供了庞大的用户基础。

9 种 LED 眼神与触摸反馈，让 AI 角色具备可感知的情绪表达： 蛋小黄通过内置 LED 屏幕呈现开心、惊讶、思考、调皮等 9 种眼神变化，并根据触摸、摇晃及语音互动触发不同反馈。例如，摸头时会眯眼发笑，摇晃时则会出现旋转的眼神。团队最初设计了二三十种表情方案，最终保留 9 种，以积极情绪为主，强化《蛋仔派对》角色的性格一致性。
结合语音情绪识别与长期记忆，打造持续陪伴体验： 蛋小黄搭载由网易智企参与定制的 AI 对话能力，以及鲁米特自研的角色 Agent 框架。官方称，系统可以根据用户的语气、停顿和说话状态判断情绪，在检测到沮丧或低落时主动提供安慰。同时，长期记忆功能可记录生日、个人喜好和过往对话内容，并在后续交流中引用，让 AI 不再局限于单次问答。
学习与游戏双模式，支持儿童启发式对话： 产品内置英语练习、语文、数学问答、历史知识、成语接龙及故事互动等内容。团队并未将其设计为单纯回答知识问题的工具，而是强调通过提问、讲故事和游戏互动引导孩子思考。鲁米特还与教育科技品牌良师严选合作，计划持续扩展面向青少年的 AI 互动教育内容。
「碰一碰」实现实体 AI 玩具社交，配套家长端管理： 两只蛋小黄轻轻碰触后，可以建立好友关系，并同步至配套小程序的好友列表；再次相遇时，设备能够识别已有好友。家长则可以通过小程序查看对话时长、活跃时段和高频话题等成长周报。官方介绍，产品采用本地与云端混合架构，并对会话数据提供加密保护，但尚未公开完整的数据处理流程或第三方隐私安全评估。

「蛋小黄」于 2026 年 6 月首次对外亮相，8 月进一步拓展教育渠道，近期受到行业媒体关注，并非 10 月首次发布的新硬件。据报道，产品售价约 500 元人民币。目前官方尚未公布底层语音模型参数、端到端对话延迟、情绪识别准确率或独立评测结果。

（@ 多知）

2、清华系 CyboPal 再获 TCL、深创投战略投资：27 英寸 4K 桌面机器人预售超 1000 台，探索 Personal Agent 通用交互系统

清华系具身智能公司 细胞壁科技（CyboPal） 宣布完成新一轮战略融资，投资方为 TCL 实业战投和深创投，心流资本 FlowCapital 担任长期独家财务顾问。距离公司今年 8 月获得东方富海、联想之星等机构数亿元融资，尚不足三个月。此次融资将支持其面向 Personal Agent 的软硬件交互系统研发。公司披露，首款桌面机器人终端 CyboPal ONE 近一个月各渠道预售超过 1000 台，预售金额超过 1000 万元人民币。

27 英寸 4K 屏幕搭配六自由度机械臂，让电脑主动适应用户： CyboPal ONE 将 27 英寸 4K、160Hz 显示屏、六自由度机器人运动机构和 AI 计算底座整合为桌面终端，通过视觉感知和运动控制，根据用户的坐姿、站姿及观看距离主动调整屏幕位置。设备支持语音控制、手势操作和预设位置切换，可连接 Windows、macOS 和 Linux 电脑使用。官方还设计了碰撞检测、安全边界和紧急停止机制，以适应真实桌面环境。
提出「说、改、切、批」交互框架，面向多步骤 Agent 工作流： 团队希望将传统的键盘、鼠标和窗口操作，转变为人与 AI 智能体持续协作的过程。用户可以通过自然语言提出目标、补充或修改要求、切换应用和任务，并在关键步骤确认授权。CyboPal ONE 已介绍语音输入、文本修改、窗口控制等功能；更完整的跨任务编排与 Agent 协作能力仍在持续开发中。
两款硬件共享交互底座，覆盖固定桌面和移动办公： 除桌面机器人 CyboPal ONE 外，公司还开发了 AI 工作掌机 WhisPrompt，通过语音、按键、触控板和旋钮，让用户在笔记本及移动办公场景中快速下达指令、调整 AI 输出和确认操作。两款产品计划共享语音、视觉、意图理解及任务反馈能力，探索在不同设备、软件和工作场景之间延续的 Personal Agent 交互体验。
从硬件入口切入具身交互模型与 Agent OS： 细胞壁科技由清华大学精密仪器系博士 彭天放 创立，团队研发能力覆盖机器人本体、运动控制、嵌入式系统、多模态 AI 和 Agent 软件。公司正研究如何结合语音、视觉、用户工作状态和任务上下文，构建连接用户、终端与 Agent 的通用交互层。其定位不是取代 Windows、macOS 等操作系统，而是在现有 PC 之上增加面向 AI 协作的新交互方式。

目前 CyboPal ONE 已开启海外众筹及预售，官网公布的早鸟价格为 1499 美元，首批交付计划于 2026 年底启动；WhisPrompt 仍在推进发售准备。需要注意，此次新一轮战略融资的具体金额和估值尚未披露，超过 1000 万元为公司公布的预售金额，并非已确认交付收入。

CyboPal 的核心探索是让 Personal Agent 不再局限于电脑里的聊天窗口，而是通过语音、实体控制和可运动终端参与日常工作。不过，其自研交互模型的参数规模、端到端响应延迟和跨应用任务成功率，目前尚未公布可独立复现的测试结果。

( @Z Potentials)

3、联想参股企业智体科技推出儿童 AI 语音打印机「话画宝」：按键说话生成图案，打印后可直接涂色

联想集团参股企业 广州智体科技 近期预热儿童 AI 语音打印机 「话画宝（HuaHuaPal）」，将语音交互、AI 图像生成与实体打印结合。孩子只需按住语音键，说出自己想象中的画面，设备就能生成对应的图案，并打印到纸上供孩子涂色。产品目前仍处于预热阶段，尚未正式上架销售。

从语音描述直接生成可涂色图案： 话画宝的核心交互是「说话—生成图案—打印—涂色」。例如，孩子可以通过语音描述想要的角色或场景，由 AI 将创意转化为图画，再通过机身顶部的出纸口打印出来。与普通语音陪伴玩具不同，它将 AI 生成内容转化为可触摸、可继续创作的实体作品，让儿童不必一直盯着屏幕完成创作。
采用实体语音按键与屏幕结合的交互设计： 从已披露的产品外观来看，话画宝采用马卡龙配色，顶部带有小耳朵造型及打印出纸口，正面配置显示屏，屏幕下方设有麦克风图标按键。孩子通过按住按键发起语音创作，降低了输入文字提示词的操作门槛。官方尚未公布屏幕规格、打印技术、图像生成耗时或设备是否支持离线运行。
研发方来自智慧交通领域，联想持股约 30.6%： 话画宝由 广州智体科技有限公司研发，而非联想集团直接发布的自有品牌产品。智体科技成立于 2016 年，原有业务包括出租车、网约车智能终端和运营管理平台。其官网明确标注公司为联想集团旗下成员企业，联想系企业广东联想懂的通信持股约 30.62%。智体科技曾于 2024 年获得联想懂的通信战略投资，此次进入儿童 AI 硬件领域，属于从智慧交通设备向消费级 AI 终端的跨界拓展。
瞄准儿童 AI 创作硬件赛道： 与传统的儿童 AI 聊天玩具相比，语音绘画打印机更强调创作结果的实体化。同类产品还包括将口头描述打印成贴纸的 Stickerbox、myFirst Insta magiBox，以及通过投影辅助儿童绘画的 Luka AI。话画宝采用相似的语音创作入口，但目前尚未公布生成模型、内容安全机制、打印耗材成本或其他能够独立验证的技术差异。

（@ 多知）

03 有态度的观点

1、阿波罗首席经济学家：AI 回报还没体现在科技业以外的利润率上

阿波罗全球管理公司首席经济学家 Torsten Slok 在 10 月 24 日的署名专栏中提出，科技行业之外的美国企业，尚未显现 AI 带来的财务回报。他将科技「七巨头」与标普 500 指数其余 493 家公司作比较：前者的人均营收和利润率上升，后者的相关指标仍较平。Slok 认为，风投支持的企业在持续增加 Token 支出，但主流企业未必需要最新模型，也不愿为其付费。

如果投入没有反映在经营结果上，Token 费用就容易被当作压低利润率的成本。只要智能体和相关支出仍集中在经济的一小部分，AI 的宏观影响就会有限。他接着提出，即便模型价格下降，企业仍要把更便宜的智能转化为营收和利润增长。

商业判断依赖具体情境，也涉及问责、信任、文化、未成文规则和伦理取舍；他认为，AI 对这些因素的理解仍有欠缺。Slok 因而将其余 493 家企业的经营指标视为检验 AI 回报的重要依据，科技巨头的增长不足以代表其他行业。

( @APPSO)