阶跃星辰Step-Audio 2 mini语音大模型获SOTA成绩，多个基准测试领先

9 月 1 日消息，阶跃星辰今日发布开源端到端语音大模型 Step-Audio 2 mini，该模型在多个国际基准测试集上取得 SOTA 成绩。Step-Audio 2 mini 现已上线阶跃星辰开放平台。

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从官方介绍获悉，它将语音理解、音频推理与生成统一建模，并率先支持语音原生的 Tool Calling 能力，可实现联网搜索等操作。

Step-Audio 2 mini 在多个关键基准测试中取得 SOTA 成绩，在音频理解、语音识别、翻译和对话场景中表现突出，综合性能超越 Qwen-Omni 、Kimi-Audio 在内的所有开源端到端语音模型，并在大部分任务上超越 GPT-4o Audio。

• 在通用多模态音频理解测试集 MMAU 上，Step-Audio 2 mini 以 73.2 的得分位列开源端到端语音模型榜首；

• 在衡量口语对话能力的 URO Bench 上，Step-Audio 2 mini 在基础与专业赛道均拿下开源端到端语音模型最高分，展现出优秀的对话理解与表达能力；

• 在中英互译任务上，Step-Audio 2 mini 优势明显，在 CoVoST 2 和 CVSS 评测集上分别取得 39.3 和 29.1 的分数，大幅领先 GPT-4o Audio 和其他开源语音模型；

• 在语音识别任务上，Step-Audio 2 mini 取得多语言和多方言第一。其中开源中文测试集平均 CER（字错误率） 3.19，开源英语测试集平均 WER（词错误率） 3.50，领先其他开源模型 15% 以上。

过往的 AI 语音常被吐槽智商、情商双低。一是“没知识”，缺乏文本大模型一样的知识储备和推理能力；二是“冷冰冰”，听不懂潜台词，语气、情绪、笑声这些“弦外之音”。Step-Audio 2 mini 通过创新架构设计，有效解决了此前语音模型存在的问题。

• 真端到端多模态架构：Step-Audio 2 mini 突破传统 ASR+LLM+TTS 三级结构，实现原始音频输入到语音响应输出的直接转换，架构更简洁、时延更低，并能有效理解副语言信息与非人声信号。

• CoT 推理结合强化学习：Step-Audio 2 mini 在端到端语音模型中首次引入链式思维推理（Chain-of-Thought，CoT）与强化学习联合优化，能对情绪、语调、音乐等副语言和非语音信号进行精细理解、推理并自然回应。

• 音频知识增强：模型支持包括 web 检索等外部工具，有助于模型解决幻觉问题，并赋予模型在多场景扩展上的能力。

GitHub：https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio2

Hugging Face：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini

ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-Audio-2-mini