4 月 9 日，字节跳动正式推出 Seeduplex——一款原生全双工端到端语音大模型，目前已全量上线豆包 App。
传统语音交互系统大多采用半双工范式：严格遵循"你讲我听、我讲你听"的轮流机制。这种模式在面对真实世界中复杂的声学环境和碎片化的交流习惯时，局限性明显。
Seeduplex 的核心突破在于实现了"边听边说"。模型在持续接收用户语音的同时，可以同步输出回应，不再需要等待用户说完才开始处理。这一能力基于海量语音数据预训练与强化学习（RL），通过语音语义联合建模，将对话节奏控制、强抗干扰、精准轮次切换与指向性理解等能力融入模型训练体系。
精准抗干扰
现实中的语音交互场景充满干扰：背景噪音、旁人对话、导航播报等。Seeduplex 能够持续接收并理解用户侧的全局声学环境，精准判断哪些声音是针对模型的指令，哪些是干扰。
具体场景包括：
- 声场理解与主动联动：听到背景音中的相关信息后，能主动结合对话上下文给出回应
- 剥离环境干扰：在车内导航声混杂的场景下，稳定锁定用户声音并快速响应
- 意图识别与过滤：在咖啡厅、居家等多人场景下，自动忽略旁人插话，避免误回复和误打断
动态判停
自然对话的关键在于准确判断用户何时在思考、何时已说完。Seeduplex 在对话节奏把控上表现出更强的灵活性：
- 打断响应延迟缩短约 300ms，能快速感知用户中断意图并转入聆听
- 判停延迟降低约 250ms，用户话音落下后以更低延迟接话
- 复杂场景下 AI 抢话比例相对减少 40%
关键评测数据
相比豆包 App 此前使用的半双工对话框架：
- 判停 MOS 分提高 8%
- 对话流畅度 MOS 分提升 12%
- 复杂声学干扰场景下，误回复率和误打断率降低 50%
在与行业主流产品及真实人人对话的横向对比中，Seeduplex 在判停和打断响应任务上均表现出明显优势，对话流畅度评价显著领先。
工程化落地
从实验室到亿级用户产品，工程化是绕不开的挑战。团队在工程架构上重点攻克了高并发下的卡顿与稳定性问题，确保模型在大流量环境下平稳运行。
这也是全双工语音交互技术首次在行业内实现大规模落地。
未来方向
团队透露了几个后续突破方向：
- 深度优化多人对话、智能硬件等复杂交互场景
- 引入模型主动能力，在倾听过程中附和用户、结合声学环境主动交互
- 实现多模态融合，在语音、文本基础上引入视觉模态
- 探索"边听边想""边听边搜"，提升语音交互的思考和执行深度