2026 年 09 月 20 日——据千问官方消息,阿里千问于 9 月 19 日发布全新的同声传译大模型 Qwen3.8-LiveTranslate:模型采用 Interleave 架构重构实时同传流程,字均延迟(LAAL)从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒,降幅约 18%,能听懂 60 种语言、会说 29 种语言,并新增实时说话人分离、原文译文同帧同出、长上下文消歧三项能力。
Qwen3.8-LiveTranslate 属于 Qwen3.8 系列在实时语音翻译方向的延伸。该系列自 2026 年 8 月起陆续推出:8 月 3 日发布基座旗舰 Qwen3.8-Max,8 月 26 日开源基于下一代 Qwen4 架构的预览模型 Qwen3.8-Flash-Next。上一代同传模型 qwen3.5-livetranslate-flash-realtime 此前已通过阿里云百炼(Model Studio)平台开放 API 调用。
1. Interleave 架构重构实时同传
据官方介绍,Qwen3.8-LiveTranslate 以 Interleave 架构重构实时同传链路,围绕实时翻译的准确度、流畅度和简洁度进行优化,官方表示三方面表现较上一代全面提升。延迟方面,衡量译文输出相对原文语音滞后时长的字均延迟指标 LAAL 从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒。作为参照,据官方此前对同传系列的介绍,人类同声传译的字均延迟通常在 3 秒至 7 秒之间。
2. 新增三项面向真实场景的能力
官方表示,在支持 60 种语言的基础上,Qwen3.8-LiveTranslate 新增三项能力,推动同传能力适用于更多真实场景:
- 实时说话人分离:在多人交流中区分不同说话人,按说话人分别输出译文,适用于会议、访谈等多方对话场景。
- 原文译文同帧同出:在直播或视频画面同一帧内同步呈现原文与译文字幕,适用于跨语言直播、视频实时字幕等场景。
- 长上下文消歧:结合较长上下文判断多义词、指代关系等歧义表述,减少脱离语境造成的误译。
3. 关键数据速览
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| 模型名称 | Qwen3.8-LiveTranslate |
| 发布方 | 阿里千问(通义千问团队) |
| 发布日期 | 2026 年 9 月 19 日 |
| 模型定位 | 实时同声传译大模型 |
| 核心架构 | Interleave 架构 |
| 模型 ID(实时版本) | qwen3.8-livetranslate-flash-realtime |
| 语言能力 | 能听懂 60 种语言,会说 29 种语言 |
| 字均延迟(LAAL) | 2.3 秒(上一代为 2.8 秒,降幅约 18%) |
| 优化维度 | 准确度、流畅度、简洁度 |
| 新增能力 | 实时说话人分离、原文译文同帧同出、长上下文消歧 |
| 调用渠道 | 阿里云百炼(Model Studio)平台 |
数据来源:千问官方消息及 IT 之家、同花顺、凤凰科技等媒体报道(2026 年 9 月 19 日)。
4. 百炼平台已上线:输入音频 40 元、输出音频 160 元(百万 tokens)
据阿里云百炼模型广场页面(2026 年 9 月 20 日查看),该系列实时版本模型 ID 为 qwen3.8-livetranslate-flash-realtime。官方页面介绍称,该模型是 Qwen3.8-LiveTranslate-Flash 的实时版本,依托 Qwen-Omni 基座能力、海量多模态数据、跨语言跨模态对齐与视觉增强等技术,实现离线与实时两种音视频翻译能力;输入模态为图片与音频,输出模态为文本与音频。模型通过 DashScope WebSocket 实时接口调用,接入点形如 wss://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=qwen3.8-livetranslate-flash-realtime。
模型价格以百万 tokens 为单位计费,据百炼模型广场页面整理如下:
| 计费项 | 价格(元/百万 tokens) |
|---|---|
| 输入 · 音频 | 40 |
| 输入 · 图片 | 3.3 |
| 输出 · 文本 | 100 |
| 输出 · 音频 | 160 |
注:以上价格据阿里云百炼模型广场页面(2026 年 9 月 20 日查看),该模型免费额度显示为不支持开启,实际计费以阿里云百炼平台为准。
限流与上下文方面,页面显示该模型最大输入长度 48K、最大输出长度 4K、上下文长度 52K,限流标准为每分钟请求数(RPM)10、每分钟 tokens 数(TPM)100000。上一代 qwen3.5-livetranslate-flash-realtime 模型此前已通过百炼平台开放 API。
5. 后续进展
截至发稿,官方尚未公布该模型权重的开源安排,后续进展以千问官方及阿里云百炼平台发布为准。
举手提问