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Qwen Audio 3.1 Asr Flash

Alibaba按量收費
Alias:qwen-audio-3.1-asr-flash

千问短音频识别模型,可处理多语种与中文方言,支持热词和上下文增强、转写润色及多人分角色转写,适合语音消息、访谈片段与文化内容整理。

asr语音识别多语言中文方言说话人分离文本润色
起始價格
輸入 / 輸出 · 1M
上下文
8.2K
最大輸入窗口
最大輸出
1K
單次回應最大 token 數
模態
→

Pricing by Supplier

Alibaba
阿里巴巴百炼官方
輸入/ 1M tokens
$0.117647
輸出/ 1M tokens
$0.397059

能力 / 支援的模態

串流輸出
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Alibaba (Qwen)文件
分詞器
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
許可證
Tongyi Qianwen License開放權重
數據保留71 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen Audio 3.1 Asr Flash

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Qwen Audio 3.1 Asr Flash

从录音片段得到可读文字

Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash 面向短音频转写。它能识别多种语言和中文方言,也针对古诗词、文言表达等内容做了优化,适合整理语音消息、访谈片段、客服录音和课程素材。输出为文本,不生成语音。

让专有词汇和多人对话更清楚

遇到产品名、人名或行业术语时,可以提供热词或前文上下文来改善识别。模型提供标点预测、文本规范化与原生润色,帮助把口语表达整理为较易阅读的文字。多人对话可启用说话人分离,在句子结果中区分发言者;方言内容也可选择保留原有表达或转为普通话文字。

上下文为 8,192 Token,最大输入 7,168 Token,最大输出 1,024 Token。官方接口可通过 SSE 分批返回识别结果;这是录音文件识别,交互式实时识别需选择对应的 streaming 模型。

北京地域基准价格为输入 ¥0.8、输出 ¥2.7/百万 Token,按上游返回的输入、输出 Token 分别计费。站内美元基准按配置汇率 1 美元 = 6.8 元换算,实际费用再应用账户分组及模型折扣。

Use cases and prompting

准备识别素材

在支持该模型的 ASR 接入中提交音频 URL 或 Base64 Data URI,并填写真实的音频格式。先用清晰的短片段确认识别效果,再处理更长素材;专业名词可通过即时热词或上下文提供。官方接口及参数说明见 HTTP API 文档。

多人录音和方言

设置 speaker_diarization_enabled: true 可启用说话人分离,通过 output.sentences 的 speaker_id 区分发言者。启用后,keep_dialect 与 language_hints 不生效。未启用说话人分离时,keep_dialect: true 可保留方言表达。

接入状态

当前目录已配置该模型的元信息和价格。现有 Alibaba 渠道使用语音合成协议,尚需匹配本模型的 ASR 协议才能完成识别调用;现阶段请先确认渠道接入能力。

API access

API 介面文件

呼叫示例

請求POST/v1/chat/completions
請求範例
參數
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

替換 <YOUR_API_KEY> 替換為令牌設定中的 API Key。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

支援的參數

Generation parameters
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

速率限制

供應商RPMTPMRPD
Alibaba無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about qwen-audio-3.1-asr-flash

What is qwen-audio-3.1-asr-flash?

千问短音频识别模型,可处理多语种与中文方言,支持热词和上下文增强、转写润色及多人分角色转写,适合语音消息、访谈片段与文化内容整理。

How do I call qwen-audio-3.1-asr-flash?

Create an API key with access to qwen-audio-3.1-asr-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is qwen-audio-3.1-asr-flash priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

What is the context window of qwen-audio-3.1-asr-flash?

The model catalog lists a context window of 8192 tokens. Check the selected endpoint for request limits.

What is the maximum output of qwen-audio-3.1-asr-flash?

The model catalog lists a maximum output of 1024 tokens. Your request settings may set a lower limit.

How should I evaluate qwen-audio-3.1-asr-flash for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.