近日，清華大學 NLP 實驗室、OpenBMB 和麪壁智能聯合發佈並開源了 UltraEval-Audio，這是一個專爲音頻模型設計的測評框架。UltraEval-Audio 不僅爲音頻大模型領域建立了一整套完整的評測方法論，還將這一體系具體化爲一個開箱即用的工程框架，從而完善了音頻評測的整體結構。

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UltraEval-Audio 的最新版本 v1.1.0在原有 “一鍵測評” 功能的基礎上，增加了熱門音頻模型的一鍵復現能力，並擴展了對文本轉語音（TTS）、自動語音識別(ASR)、編解碼(Codec)等專業模型的支持。此外，這一版本引入了隔離推理的運行機制，旨在降低模型復現的門檻，提高評測流程的可控性與可遷移性。

值得注意的是，UltraEval-Audio v1.1.0已經成爲 MiniCPM-o2.6、VoxCPM 等衆多高影響力音頻及全模態模型的重要測評工具。該框架的開源將顯著提高研究者在音頻模型開發過程中的效率，推動相關領域的研究進展。

開源地址也已公開，研究者們可以通過 GitHub 獲取更多信息。UltraEval-Audio 的發佈，標誌着音頻模型評測的標準化進程邁出了重要一步，助力音頻技術的快速發展。

開源地址:https://github.com/OpenBMB/UltraEval-Audio

劃重點:  

🌟 UltraEval-Audio 是音頻模型的測評框架，由清華 NLP 實驗室、OpenBMB 與面壁智能聯合發佈。  

🚀 最新版本 v1.1.0新增一鍵復現功能，支持更多專業模型的評測。  

📈 開源發佈將顯著提升研究者的開發效率，推動音頻模型領域的進步。