Qwen3-ASR-Flash

将于 2026 年 10 月 10 日下线查看公告
复制成功!
加入对比

概述

千问3-ASR-Flash是一款基于大语言模型的高精度、高智能、高鲁棒性的多语种语音识别模型。依托强大的基座模型、海量的文本与多模态数据、千万小时音频数据,千问3-ASR-Flash实现了高精度的语音识别功能,能够自动判断语种并准确识别多个语种的语音,在复杂的音频环境下能够保证精确转录。此版本为2025年9月8日的快照版本。

输入

音频

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 音频时长
    ¥0.00022每秒

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    100

API 参考

调用API
复制成功!
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
import os
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = "https://maas.qianwenaiapi.com/api/v1"

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [
            # 此处用于配置定制化识别的Context
            {"text": ""},
        ]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/welcome.mp3"},
        ]
    }
]
response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key = "sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen3-asr-flash-2025-09-08",
    messages=messages,
    result_format="message",
    asr_options={
        # "language": "zh", # 可选,若已知音频的语种,可通过该参数指定待识别语种,以提升识别准确率
        "enable_lid":True,
        "enable_itn":False
    }
)
print(response)