中文简介
nvidia/Nemotron-Labs-Audex-2B 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理、语音识别、语音合成、机器翻译。本站固定记录上游版本 d43e996bab67,同步到 106 个文件,文件元数据合计 13.68 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“nvidia-oneway-noncommercial-license”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 nvidia/Nemotron-Labs-Audex-2B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
nvidia/Nemotron-Labs-Audex-2B 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理、语音识别、语音合成、机器翻译。本站固定记录上游版本 d43e996bab67,同步到 106 个文件,文件元数据合计 13.68 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“nvidia-oneway-noncommercial-license”。
【适用方向】
适合评估语音转写、字幕生成和语音内容结构化任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:d43e996bab67。 任务标签:文本生成与推理、语音识别、语音合成、机器翻译。 语言字段:en。 库标记:transformers。 模型类型字段:nemotron_labs_audex。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-16。
【文件信息】
上游 API 返回 106 个文件,文件元数据合计 13.68 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.py 34 个、.json 25 个、.png 12 个、.md 6 个、.safetensors 5 个、.sh 5 个。 当前较大的文件包括:checkpoint_folder_full/model-00001-of-00002.safetensors(4.19 GB);enhancement_VAE/XCodec_RVQ4_mono_causal_fp32.safetensors(2.44 GB);audex_causal_speech_decoder/model.safetensors(2.29 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 13.68 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“nvidia-oneway-noncommercial-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
Nemotron-Labs-Audex-2B Introduction We're excited to introduce Nemotron-Labs-Audex-2B, a unified audio-text LLM with a similar recipe as Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B. Audex-2B extends the vocabulary for discrete audio tokens used for speech and general audio outputs, as well as an audio encoder for speech and general audio inputs. Audex-2B delivers strong abilities on audio tasks (audio understanding, speech recognition and translation, text-to-speech, audio generation, and speech-to-speech generation) while preserving very compelling reasoning, alignment, knowledge, long-context, and agentic capabilities of its text-only LLM backbone with marginal or no regression. Audex-2B operates in both **thinking** and **instruct** (non-thinking) modes. Model Architecture Templates Multi-Stage-SFT and Cascaded-RL Pipelines Audex-2B Details Audex-2B is a compact, dense model trained using the same multi-stage SFT recipe as Audex-30B-A3B. Its smaller size reduces inference resource requirements. Audex-2B is released after multi-stage SFT, while Audex-30B-A3B additionally undergoes cascaded RL. Quick Start Audex-2B follows the ChatML template and supports both thinking and instruct (non-thinking) modes. Reasoning content is enclosed within ` ` and ` ` tags. To activate the instruct (non-thinking) mode, we prepend ` ` to the beginning of the assistant’s response. Audex-2B supports up to a 128K-token context length. Audex-2B follows Nemotron-Cascade-2 on text evaluation. Audex-2B has different recommended inference setups per audio-related task as described below. Environment We use **vLLM 0.20.0 container image**: vllm/vllm-openai:v0.20.0-cu129 **vLLM inference** — text-only reasoning, text-to-speech, text-to-audio, and audio understanding / speech recognition / speech translation: runs on **vLLM 0.20.0**. **Hugging Face / transformers inference** — requires transformers >= 4.53.0 (tested with 4.53.3) and also works with transformers >= 5.0. Audio extras:** image does not include a
适用场景
适合评估语音转写、字幕生成和语音内容结构化任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:d43e996bab67。 任务标签:文本生成与推理、语音识别、语音合成、机器翻译。 语言字段:en。 库标记:transformers。 模型类型字段:nemotron_labs_audex。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-16。
文件说明
上游 API 返回 106 个文件,文件元数据合计 13.68 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.py 34 个、.json 25 个、.png 12 个、.md 6 个、.safetensors 5 个、.sh 5 个。 当前较大的文件包括:checkpoint_folder_full/model-00001-of-00002.safetensors(4.19 GB);enhancement_VAE/XCodec_RVQ4_mono_causal_fp32.safetensors(2.44 GB);audex_causal_speech_decoder/model.safetensors(2.29 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
上游文件元数据
.gitattributes2.45 KBassets/architecture.png97.41 KBassets/main.png393.05 KBassets/result_audioqa.png99.74 KBassets/result_multilingual.png203.52 KBassets/result_noisyasr.png104.46 KBassets/result_openasr.png115.07 KBassets/result_s2s.png226.49 KBassets/result_text.png192.91 KBassets/result_tta.png144.58 KBassets/result_tts.png64.75 KBassets/template.png348.62 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 13.68 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“nvidia-oneway-noncommercial-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
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