从语音识别到大模型推理,核心链路跑在我们自研的推理框架上。同一台设备、同样的问题,响应速度提升 3 倍,回答质量分毫未降。
左边全部依赖第三方云 API,右边跑在我们自研的推理框架上。真机实拍,未经剪辑——请重点看设备屏幕上显示的每轮实测响应耗时。
在语音交互里,响应快慢就是产品的生死线。我们把"说完到回答"的等待,从约 2 秒压缩到 1 秒以内。
语音助手回答一个问题要过三关:听懂你的话、想出答案、开口说话。我们把最重的两关搬进了自己的 GPU 引擎,砍掉了一次次跨洋 API 排队。
语音识别直接跑在自有 GPU 上,零 API 限流、零网络抖动,中文识别稳定精准。
自研推理引擎让 AI 开口第一个字的等待从 0.8 秒降到 0.06 秒——用户感知就是"秒回"。
全链路组件皆可配置化热切换:自有引擎、任意云服务商,一键互换,永不被单一供应商绑架。
"快"如果靠牺牲聪明程度换来,就毫无意义。我们在提速的同时,把 AI 大脑升级到更大参数的模型,回答质量不降反升。
| 能力维度 | 优化前(云 API) | 优化后(BuddiAI) |
|---|---|---|
| 中文语音识别 | 偶发误判为外语 | ✓ 更稳,专为中文调优 |
| 回答质量 | gpt-4o-mini 级 | ✓ 同级,复杂问题表现更佳 |
| 音色自然度 | 机械感明显 | ✓ 母语级中文音色 |
| 实时信息(天气/新闻) | 支持 | ✓ 支持,本地意图识别更快 |
| 服务稳定性 | 受第三方限流影响 | ✓ 自有算力,无限流 |
依赖第三方 API,意味着每一句对话都在计费,用户越活跃、亏得越多。我们的自研引擎把核心推理跑在自有 GPU 上——成本固定,规模越大越划算。