科技评论人 Ben Thompson 在 Stratechery 上发布了对 OpenAI CEO Altman 和 AWS CEO Matt Garman 的联合访谈，话题围绕双方刚宣布的 Bedrock Managed Agents 展开。Altman 在访谈中谈到定价，认为按 token 计价长期走不通。他拿 GPT-5.5 举例：单 token 价格比 GPT-5.4 贵很多，但干同一件活儿用的 token 少得多，用户根本不关心 token 数，只在乎活儿干完了、总价多少。他把 OpenAI 定位为「智力工厂」而非 token 工厂，认为客户要的是花最少的钱买最多的智力，底层用什么模型、跑多少 token 都无所谓。 Altman 还说 OpenAI 目前要求加容量的客户远多于砍价的。他把 AI 跟水电做类比：水再便宜你也不会多喝太多，但智力不一样，「只要价格够低，我就一直用更多，没有别的公用事业是这样的」。Garman 接话说过去 30 年算力单价降了不知多少个数量级，但今天卖出去的算力比任何时候都多。 Stratechery by Ben Thompson – 28 Apr 26 An Interview with OpenAI CEO Sam Altman and AWS CEO Matt Garman About Bedrock... An interview with OpenAI CEO Sam Altman and AWS CEO Matt Garman about their new partnership, plus my thoughts on OpenAI and Microsoft’s new deal. 15 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
阶跃星辰发布 StepAudio 2.5 ASR 自动语音识别模型：推理速度提升 400%，定价骤减 90% - IT之家 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 24 日消息，阶跃星辰今日宣布推出新一代自动语音识别模型 StepAudio 2.5 ASR。 该模型的核心突破在于率先将大语言模型的推理加速技术引入语音识别领域，在推理速度与转写精度两个维度均有显著提升，主要面向会议转写、语音交互、输入法、媒体内容处理、长音频识别等场景。 传统语音识别模型受限于自回归生成机制，需要逐个 Token 依次输出，效率较低。StepAudio 2.5 ASR 采用 ASR+MTP-5 深度融合架构，将此前应用在 Step 3.5 Flash 大模型上的 MTP（IT之家注：多 Token 预测）技术移植至语音识别领域。该技术使模型能够一次预测多个候选 Token，并通过并行验证机制快速确认结果，打破了传统自回归机制逐个输出的效率瓶颈。 实测数据显示，模型推理速度提升 400%、时延降低 60%，推理峰值达 500 tokens/s，推理成本直降 80%。以 5 分钟左右的音视频为例，几乎可以实现即时转写。 在转写精度方面，StepAudio 2.5 ASR 在覆盖新闻播报、会议访谈及强噪声环境的多个中英文权威测试集上，综合转写精度达到业内 SOTA 水准。在 LibriSpeech 等中英文 10 个权威开源测试集上的综合错误率均低于竞品。 针对长音频处理这一语音识别领域的长期痛点，行业内通常依赖“切片-转写-拼接”方案，即把音频切成若干小段分别识别再合并，但这种方式容易造成上下文信息割裂 —— 模型在转写后半段内容时，可能已经“忘记”了开头信息。StepAudio 2.5 ASR 复用了大语言模型原生的 32K 上下文窗口能力，支持端到端一次性读入最长 30 分钟的连续音频，无需分段切割。在 30 分钟满载输入测试中，模型没有出现随时间推移精度衰减的情况。 定价方面，StepAudio 2.5 ASR 仅为 0.15 元 / 小时，约为此前 Step ASR 2 的十分之一。目前，该模型已全量上线阶跃星辰开放平台和 Step Plan，开发者可通过官网体验使用。 相关阅读： 《 人人都能是配音导演，阶跃星辰发布语音生成模型 StepAudio 2.5 TTS 》 参考资料： 阶跃星辰开放平台： https://platform.stepfun.com/docs/zh/guides/models/stepaudio-2.5-asr Step Plan： https://platform.stepfun.com/docs/zh/step-plan/integrations/audio-api 体验中心： https://www.stepfun.com/studio/audio ?tab=speech-recognition Demo Page： https://stepaudiollm.github.io/step-audio-2.5-asr/ Model Card： https://stepaudiollm.github.io/step-audio-2.5-asr/model-card/