# NVIDIA 開放 Nemotron 3.5 Transcribe：活躍參數 4.3B，一個模型處理 40 種語言轉錄、講者標記與翻譯

> 地端世界 · https://onpremworld.com/zh-tw/news/2026-10-nemotron-3-5-transcribe · CC BY 4.0

發布日期：2026-10-28 · 模型

NVIDIA 在 10 月 28 日釋出 Nemotron 3.5 Transcribe，這是可用提示詞操作的開放權重語音模型，授權為 OpenMDW-1.1。同一個模型就能轉錄 40 種語言、其中 31 種可與英文互譯、13 種可標記講者，最多標記八位講者，也能回答音訊內容的問題，單段錄音最長一小時。活躍參數約 43 億，Hugging Face 上有 BF16、FP8 與 NVFP4 版本。它是離線模型，不是即時串流服務。

## 對地端使用者的意義

會議轉錄、講者標記和翻譯現在可以用同一個模型留在自己的機器上完成，不必串好幾個模型；NVFP4 權重 21.6 GB，工作站顯示卡也值得評估。

## 市場怎麼看

NVIDIA 表示，它在 Artificial Analysis 的開放權重模型中排第二，活躍參數比第一名少 80%；在 Hugging Face Open ASR 排行榜的英文項目，則是開放權重模型第一。把轉錄、講者分離和翻譯包在一起，可能壓縮專門語音流程的空間，也多給買家一個選 NVIDIA 硬體的理由，因為這個模型就是為 NVIDIA 顯示卡設計的。

## 白話版

錄下一場會議，再告訴這個 AI 你要什麼：標好誰說了什麼的逐字稿、翻譯，或決議清單。它可以在自己的電腦上跑，就像一位不會把錄音帶出公司的秘書；不過它處理的是錄好的檔案，不是現場即時語音。

## 業內觀點

權重大小為 BF16 67.5 GB、FP8 34.7 GB、NVFP4 21.6 GB；模型卡列出 RTX 5090 可跑 NVFP4，執行環境是 Linux 或 WSL2 上的 vLLM 0.32.0 加 NeMo Speech main 分支，支援的顯示卡也能透過 GGML 在 Windows 原生執行。NVIDIA 公布的 2,238 倍即時速度來自它的 NIM，開源 vLLM 整合預期慢約兩倍。輸入是 16 kHz 單聲道；中文普通話標示為 Supported，代表可能需要微調。

## 來源

[NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe model card (Hugging Face)](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B)

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