由清华大学NLP实验室、OpenBMB联合面壁智能共同推出的开源项目UltraEval-Audio，是一款专为音频大模型设计的综合性评测框架。该框架不仅构建了一套覆盖全面、逻辑清晰的音频模型评估方法论，更将其落地为开箱即用的工程化工具，有效填补了当前音频领域系统性测评体系与标准化框架的空白，并首次明确定义了结构化的评测范式（如表1所示）。
开源地址：https://www.php.cn/link/5960cf39a08b52bb6025b44882fdda9f
UltraEval-Audio 最新版本 v1.1.0 在延续原有“一键评测”核心能力的基础上，重点增强了对主流音频模型的一键复现支持，新增了对TTS、ASR、Codec等细分任务专用模型及对应专项评测任务的兼容性，并引入隔离式推理执行机制，从工程实践层面显著降低模型复现难度，增强评测流程的稳定性、可控性与跨平台可迁移性。
尤为值得关注的是，作为 MiniCPM-o 2.6、VoxCPM 等具有广泛学术与工业影响力的音频及多模态模型的核心评测工具，UltraEval-Audio v1.1.0 的正式开源，将大幅加速音频基础模型的研发迭代节奏与验证效率。
➤ 相关资源
*UltraEval-Audio v1.1.0*复现模块（Replication）：
https://www.php.cn/link/5960cf39a08b52bb6025b44882fdda9f/tree/main/replication
*UltraEval-Audio v1.1.0 论文*《UltraEval-Audio: A Unified Framework for Comprehensive Evaluation of Audio Foundation Models》：
https://www.php.cn/link/5960cf39a08b52bb6025b44882fdda9f/blob/main/assets/UltraEval\_Audio\_\_A\_Unified\_Framework\_for\_Comprehensive\_Evaluation\_of\_Audio\_Large\_Language\_Models.pdf
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