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全双工语音模型精读①：Moshi——第一个实时全双工语音大模型，双流建模与 Inner Monologue
> 全双工语音模型系列精读第 1 篇。本文基于 Moshi 官方论文 arXiv:2410.00037v2 与开源代码，梳理其设计动机、架构与评测。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、为什么它是"鼻祖" 在 Moshi 之前（2024 年 9 月之前），所有语音助手都是级联流
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全双工语音模型精读②：Freeze-Omni——冻结 LLM、8 张卡 6 万条数据做出全双工语音对话
> 全双工语音模型系列精读第 2 篇。本文基于 Freeze-Omni 论文 arXiv:2411.00774v5 与官方项目页，梳理其"冻结骨干"路线。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、它要解决的痛点：语音数据太少，微调会"变傻" GPT-4o 展示端到端语音交互后，2024
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全双工语音模型精读③：GLM-4-Voice-9B——175bps 单码本、12.5Hz、INT4 可本地跑的中文语音助手
> 全双工语音模型系列精读第 3 篇。本文基于 GLM-4-Voice 技术报告 arXiv:2412.02612 与官方开源仓库，梳理其端侧中文实时语音方案。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、定位：要"像人"、要实时、还要能本地跑 GLM-4-Voice（智谱 AI，Zeng
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全双工语音模型精读④：Qwen3-Omni——Thinker-Talker MoE，音频首包 234ms 的开源全模态旗舰
> 全双工语音模型系列精读第 4 篇。本文基于 Qwen3-Omni 技术报告 arXiv:2509.17765 与官方开源仓库，梳理其 Thinker-Talker MoE 架构。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》；下一代 Qwen3.5-Omni 见该文第五节。 一、定位：首个"全模
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全双工语音模型精读⑤：Gander 论文精读——腾讯混元的全双工语音智能体，如何把"实时对话"和"长任务干活"缝进一个模型
> 全双工语音模型系列精读第 5 篇。本文逐节解读《Omni Interaction Agent Technical Report》（Gander，arXiv:2609.08977v2，2026 年 9 月 9 日）。该研究由腾讯混元语音团队（Hunyuan Speech Team, Tence
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全双工语音模型精读⑥：Qwen3.5-Omni Realtime——Hybrid-MoE、ARIA 文音对齐与语义打断的全模态旗舰
> 全双工语音模型系列精读第 6 篇。本文基于 Qwen 官方博客《Qwen3.5-Omni: Scaling Up, Toward Native Omni-Modal AGI》（2026-03-30）与阿里云百炼 Realtime API 文档。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》；上一代 Qw
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全双工语音模型精读⑦：OpenAI gpt-realtime 与 GPT-Live——从端到端 S2S API 到全双工前台/后台委派
> 全双工语音模型系列精读第 7 篇。本文基于 OpenAI 官方博客与官方帮助文档，梳理 OpenAI 语音线两代产品：gpt-realtime（2025-08-28 GA）与 GPT-Live（2026-07-08）。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、OpenAI 语音线的两
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全双工语音模型精读⑧：Google Gemini Live API——原生多模态全双工、视觉在环与主动开口
> 全双工语音模型系列精读第 8 篇。本文基于 Google 官方 Gemini API 文档（Live API）梳理其原生多模态全双工方案。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、定位：把"视觉在环"做成 Live API 标配 Gemini Live API 是 Google 面
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全双工语音模型精读⑨：字节 Seeduplex 与 SeedRealtime——RL 话轮决策到音视频原生全双工
> 全双工语音模型系列精读第 9 篇。本文基于字节 Seed 官方页面与火山引擎 API 文档，梳理字节语音全双工两步走：纯语音的 Seeduplex（2026.4）与音视频原生的 SeedRealtime（2026.8）。配套总览见《全双工语音大模型全景调研》。 一、字节的两步走 字节在