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在 17 分 29 秒的 AMI 四人会议音频上，MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B 在 M5 Pro MacBook（64 GB、mps）上以 fp32 单次完成转写、说话人标注和时间戳，耗时 714 秒，约 0.68x 实时。四个说话人全部识别，0.25 s collar 下说话人混淆率 0.08%，整体 DER 15.4%；317 段中 87 段为重叠语音且均标注了不同说话人。
Sierra 发布 𝜏-Entity 基准，测量语音智能体能否正确采集姓名、电话号码、地址和邮箱等细节，并识别与修复错误。该基准包含 10 种实体类型共 200 个任务，与 𝜏-i18n 一样覆盖六种语言。
Reddit r/LocalLLaMA 用户称 Breezeblue-tts-2 是目前最好的本地 TTS 模型，效果胜过 moss tts 1.5，但采用非商业许可，免费使用场景下 moss tts 1.5 仍是最佳选择。作者对比后认为 omnivoice 达到其约 80% 的水平，速度为 2 倍且内存占用更低。
Hugging Face 推出面向开源与多语言 TTS 的 Open TTS Leaderboard，用客观指标替代难以扩展的 arena 式人工投票。评测维度包括基于 Qwen3 ASR 的 WER/CER 可懂度、H200 GPU 上的 RTFx 与 TTFA 速度、以及 WavLM 嵌入余弦相似度（SIM）衡量说话人相似度，将单模型评测从数周缩短到数小时。
推荐理由：用 WER、SIM、TTFA 等客观指标把评测周期从数周缩到数小时，并解释了开源模型在 arena 榜单上代表性不足的原因。