AlibabaAudiomodellAktiv
Qwen3.8-LiveTranslate
BeliebtheitPlatz 649 von 875
1von 100wie im Vormonat
Zusammenfassung
Qwen3.8-LiveTranslate richtet sich an Echtzeitdolmetschen und nicht an allgemeine Textunterhaltung. Es übersetzt Audio und Bilder und kann Text sowie Audio ausgeben. Alibaba nennt 60 unterstützte Sprachen, davon 29 mit Sprachausgabe. Sprechertrennung, zweisprachige Ausgabe und die Auflösung langer Kontexte helfen bei Gesprächen, in denen nicht nur der Wortlaut, sondern auch die Zuordnung der Stimmen zählt.
Die WebSocket-Realtime-API führt den Endpunkt unter qwen3.8-livetranslate-flash-realtime und begrenzt die Eingabe auf 49.152 Token sowie die Ausgabe auf 4.096 Token innerhalb eines 53.248-Token-Kontexts. Alibaba stellt das Modell über Model Studio als API bereit; die Model-Studio-Dokumentation nennt keine Lizenz- oder Gewichtsfreigabe. Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben gehören nicht zum Vertrag.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 5 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Qwen vendor-reported LiveTranslate average lagging (LAAL) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.3
- Bewertung
- 2.3
- Messgröße
- average lagging (LAAL) for real-time speech translation
- Einheit
- seconds
- Benchmark-Version
- Qwen vendor report published 2026-09-18
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Qwen
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Der Veröffentlichungsartikel von Qwen sagt, dass das exakte Modell Qwen3.8-LiveTranslate die durchschnittliche Verzögerung von 2,8 Sekunden bei der Vorgängergeneration auf 2,3 Sekunden senkt. Separat beschreibt der Artikel öffentliche FLEURS-Auswertungen über 70 Sprachrichtungen, benennt diesen Korpus aber nicht als Quelle für diese LAAL-Zahl.
- Einordnung
- Herstellerseitig gemeldete Latenzmetrik, keine unabhängige Evaluierung und kein Übersetzungsqualitätsscore. Zusammen mit diesem LAAL-Wert werden weder Korpuszuordnung noch Stichprobengröße, Hardware, Endpunktkonfiguration oder Unsicherheitsintervall veröffentlicht.
Index-Translate Table 8 S2TT, Qwen3.8-LiveTranslate streaming MT judge (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.833
- Bewertung
- 0.833
- Messgröße
- Gemini-3.1-Pro per-line translation quality rating, averaged on a 0 / 0.5 / 1 scale
- Einheit
- ratio
- Benchmark-Version
- arXiv:2609.40181v2, Table 8, revision dated 2026-10-12
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Index-Translate research paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Evaluation des exakten Qwen3.8-LiveTranslate durch ein externes Forschungsteam im Streaming-Modus auf einem hauseigenen Sprachübersetzungsset mit 140 Videofenstern von je 50 bis 60 Sekunden, 20 je Richtung für Chinesisch nach Englisch, Japanisch, Koreanisch, Spanisch, Portugiesisch, Arabisch sowie Englisch nach Chinesisch. Gemini-3.1-Pro bewertete Übersetzungszeilen auf einer Skala von 0, 0,5 oder 1. Die Zahl der je Metrik tatsächlich bewerteten Zeilen und ein Unsicherheitsintervall sind nicht angegeben.
- Einordnung
- Der Wert stammt aus einer hauseigenen Evaluation eines anderen Forschungsteams, nicht aus einer Qwen-Herstellerangabe. Der bereitgestellte Modellstand ist nicht identifiziert. Die Setgröße von 140 Fenstern wird nicht als Stichprobengröße je Metrik übernommen, da das Paper keinen gültigen Bewertungsnenner nennt.
Index-Translate Table 8 S2TT, Qwen3.8-LiveTranslate median ASR error (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.186
- Bewertung
- 0.186
- Messgröße
- median error rate between source-audio transcription and reference transcript
- Einheit
- ratio
- Benchmark-Version
- arXiv:2609.40181v2, Table 8, revision dated 2026-10-12
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Index-Translate research paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Evaluation des exakten Qwen3.8-LiveTranslate durch ein externes Forschungsteam im Streaming-Modus auf einem hauseigenen Sprachübersetzungsset mit 140 Videofenstern von je 50 bis 60 Sekunden, 20 je Richtung für Chinesisch nach Englisch, Japanisch, Koreanisch, Spanisch, Portugiesisch, Arabisch sowie Englisch nach Chinesisch. ASR-Fehler ist die mediane Rate der Transkriptionsfehler gegenüber dem Referenztranskript. Die Zahl der je Metrik tatsächlich bewerteten Zeilen und ein Unsicherheitsintervall sind nicht angegeben.
- Einordnung
- Der Wert stammt aus einer hauseigenen Evaluation eines anderen Forschungsteams, nicht aus einer Qwen-Herstellerangabe. Der bereitgestellte Modellstand ist nicht identifiziert. Die Setgröße von 140 Fenstern wird nicht als Stichprobengröße je Metrik übernommen, da das Paper keinen gültigen Bewertungsnenner nennt.
Korean Multi-turn Context Translation Benchmark, Qwen3.8 LiveTranslate full-valid mean MQM penalty (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.123647604327666
- Bewertung
- 2.123647604327666
- Messgröße
- Mean raw GEMBA-MQM total penalty across status-valid direct-speech translation cells; lower is better
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- gemba-mqm-context-v1-milmmt-e4b; unified-15arm-gpt6-luna-audio-20260927-001; dataset SHA-256 765b89dc08b4edba4d29362224bb34bdd9e70856d904fb9f7c4e2ccb623e8879
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 647
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Korean Multi-turn Context Translation Benchmark, independent experiment report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Teilnehmerroute lautet qwen3.8-livetranslate-flash-realtime (Teilnehmer qwen38-live-translate-two-voice). Der integrierte Direktsprachlauf erhält Audioverlauf als Kontext sowie Audio des aktuellen Satzes und bewertet Übersetzungen koreanischer Items nach Englisch, Japanisch und vereinfachtes Chinesisch. Der eingefrorene Datenfingerabdruck ist 765b89dc08b4edba4d29362224bb34bdd9e70856d904fb9f7c4e2ccb623e8879; Lauf unified-15arm-gpt6-luna-audio-20260927-001. Statusgültige Übersetzungen werden mit referenzfreiem GEMBA-MQM durch google/gemini-3.7-flash:batch über openrouter-batch beurteilt.
- Einordnung
- Der Bericht weist 648 erwartete Zellen aus; für den Gesamtscore liegen 647 gültig übersetzte und beurteilte Zellen vor. Die Serving-Revision des Modells/API wird nicht veröffentlicht. Ein Konfidenzintervall fehlt. Der Score enthält Erkennungsfehler und ist kein ASR-freies Übersetzungsergebnis.
Korean Multi-turn Context Translation Benchmark, Qwen3.8 LiveTranslate current-utterance CER <=5% conditional mean MQM penalty (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.3916083916083917
- Bewertung
- 1.3916083916083917
- Messgröße
- Mean raw GEMBA-MQM total penalty on the participant-specific current-utterance CER <=5% subset; lower is better
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- gemba-mqm-context-v1-milmmt-e4b; unified-15arm-gpt6-luna-audio-20260927-001; dataset SHA-256 765b89dc08b4edba4d29362224bb34bdd9e70856d904fb9f7c4e2ccb623e8879; conditional current-utterance CER <=5% subset
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 286
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Korean Multi-turn Context Translation Benchmark, independent experiment report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Teilnehmerroute lautet qwen3.8-livetranslate-flash-realtime (Teilnehmer qwen38-live-translate-two-voice). Der integrierte Direktsprachlauf erhält Audioverlauf als Kontext sowie Audio des aktuellen Satzes und bewertet Übersetzungen koreanischer Items nach Englisch, Japanisch und vereinfachtes Chinesisch. Der eingefrorene Datenfingerabdruck ist 765b89dc08b4edba4d29362224bb34bdd9e70856d904fb9f7c4e2ccb623e8879; Lauf unified-15arm-gpt6-luna-audio-20260927-001. Statusgültige Übersetzungen werden mit referenzfreiem GEMBA-MQM durch google/gemini-3.7-flash:batch über openrouter-batch beurteilt. Dies ist die teilnehmerspezifische Teilmenge, deren erkannte CER des aktuellen Satzes <=5% einschließlich beträgt; für das Kontext-Audio gilt diese Schwelle nicht.
- Einordnung
- Dies ist eine modellspezifische Bedingungs-Teilmenge, keine gemeinsame Vergleichsmenge und kein ASR-freier Score. Erkennungsfehler aus Kontext und aktuellem Satz wirken weiter mit. 286 beurteilte Zellen bilden den gültigen Nenner. Serving-Revision und Konfidenzintervall sind unveröffentlicht.
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 83 Modellen
pyannote Community-1, pyannote: 73
Nemotron-3-Diarization, NVIDIA: 57
Gemini 3.5 Transcribe, Google: 52
Confucius4-R2T2, NetEase Youdao: 52
Granite Speech 5.0 470M TurboCTC, IBM: 52
Kokoro-82M, hexgrad: 51
Nova-3, Deepgram: 51
Fish Audio S2 Pro, Fish Audio: 51
NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe, NVIDIA: 50
Granite Speech 5.0 470M TurboCTC NC, IBM: 50
Orukeet, Oruk: 49
Lyria 3.5, Google: 47
Gemini 3.5 Live Translate, Google: 46
Phonon-2, Fermion Research: 44
Aura-2, Deepgram: 44
Gemini 3.1 Flash TTS, Google: 44
MiniMax-Music3, MiniMax: 41
Audio8-ASR-Infinite, Edge0 AI: 41
GPT-Realtime 2.1, OpenAI: 41
Qwen3.8-LiveTranslate, Alibaba: 1
Qwen3.8-LiveTranslate
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026
Qwen3.8-LiveTranslateMAI-Voice-2.1Eleven v4MAI-Transcribe-2-StreamingCartesia Ink-2
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Watermarking-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
API
Weitere Angaben
Quellen und Datenstand
Alle 14 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.