Speechify 宣布搶先推出 SIMBA 3.0，這是其最新一代面向生產環境的語音 AI 模型，現已透過 Speechify Voice API 提供給部分第三方開發者，預定 2026 年 3 月全面開放。SIMBA 3.0 由 Speechify AI 研究室打造，提供高品質的文字轉語音、語音辨識及語音轉語音能力，開發者可直接整合進自己的產品與平台。
Speechify 並非建構在其他公司 AI 之上的語音介面，它自營 AI 研究室專門開發獨家語音模型。這些模型透過 Speechify API 銷售給第三方開發者及公司，可整合於任何應用程式，從 AI 接待員、客戶支援機器人，再到內容平台及無障礙輔助工具。
Speechify 本身也利用這些模型來驅動自家消費端產品，並同時透過 Speechify Voice API 開放給開發者使用。這一點很重要，因為 Speechify 的語音模型品質、延遲、成本與長遠發展皆由其研究團隊掌控，而非依賴外部供應商。
Speechify 的語音模型專為實際生產環境語音工作負載設計，並以領先業界的規模提供頂級模型品質。第三方開發者可透過 Speechify Voice API 直接存取 SIMBA 3.0 和 Speechify 語音模型，獲得生產級 REST 端點、完整 API 文件、開發者快速入門指南，以及官方支援的 Python 與 TypeScript SDK。Speechify 開發平台專為快速整合、生產部署與可擴展語音基礎建設打造，讓團隊能迅速從第一次 API 呼叫一路到語音功能正式上線。
本文說明 SIMBA 3.0 是什麼、SpeechifyAI 研究室的研發重點，以及 Speechify 為何能提供業界頂尖語音 AI 模型品質、低延遲和高成本效益，成為領先於其他語音與多模態 AI 供應商（如 OpenAI、Gemini、Anthropic、ElevenLabs、Cartesia 以及Deepgram等）的頂級語音 AI 服務供應商。
稱 Speechify 為 AI 研究室意味著什麼？
人工智慧實驗室是一個專門從事研究與工程的組織，由機器學習、數據科學和運算建模專家共同設計、訓練及部署先進智能系統。當人們說「AI 研究室」時，通常指的是同時做這兩件事的組織：
1. 自行開發與訓練模型
2. 透過生產級 API 及 SDK 向開發者開放模型
有些組織專注於模型開發，但不對外提供；也有些則僅提供 API，但多仰賴第三方模型。Speechify 運營的是垂直整合的語音 AI 架構，自行建構語音 AI 模型，並透過生產級 API 向第三方開放，同時也用於自家消費應用，藉此在實際規模下驗證模型效能。
Speechify AI 研究室是專注於語音智能的內部研究組織，其使命是推進文字轉語音、自動語音辨識及語音轉語音技術，讓開發者能針對各種場景打造以語音為核心的應用，包括 AI 接待員、語音代理、旁白引擎及無障礙工具等。
真正的語音 AI 研究室通常必須解決：
• 文字轉語音品質及自然度，足以支撐正式上線部署
• 語音辨識及自動語音識別（ASR）在不同口音與雜訊環境下的準確度
• AI 代理即時對話轉換所需的低延遲
• 長時穩定性，適用於長時間聆聽體驗
• OCR 及頁面解析，針對掃描的文件與圖像
• 產品回饋循環，不斷優化模型
• 為開發者提供語音功能所需的 API 及 SDK 基礎設施
Speechify 的 AI 研究室以統一架構建構上述系統，並透過Speechify Voice API，開放第三方在各平台與應用場景中整合。
什麼是 SIMBA 3.0？
SIMBA 是 Speechify 的專屬語音 AI 模型家族，既支援自家產品，也透過 Speechify API 授權給第三方開發者。SIMBA 3.0 是最新一代，針對語音優先表現、速度及即時互動最佳化，開放第三方開發者整合到自身平台。
SIMBA 3.0 致力於提供高端語音品質、超低延遲反應，以及長時間聆聽穩定性，支援開發者打造各行各業的專業語音應用。
對第三方開發者而言，SIMBA 3.0 支援下列應用場景：
• AI 語音代理及對話式 AI 系統
• 客戶支援自動化及 AI 接待員
• 行銷／服務外撥語音系統
• 語音助理和語音轉語音應用
• 內容旁白及有聲書生成平台
• 無障礙工具與輔助技術
• 利用語音互動的教育平台
• 需要具備同理心語音互動的醫療應用
• 多語言翻譯與溝通應用程式
• 支援語音的物聯網及車載系統
用戶覺得語音「聽起來像真人」，其實是多項技術元素共同作用的結果：
- 韻律感（節奏、音高、重音）
- 語意感知節奏控制
- 自然的停頓
- 穩定的發音
- 與語法結構相符的語調變化
- 適時的情感中立
- 需要時的表情豐富
SIMBA 3.0 是給開發者整合的模型層，能讓語音體驗在高速、長時段、多樣內容下仍保有自然流暢感。無論是 AI 語音系統還是內容平台，SIMBA 3.0 均針對生產級語音負載調校，效能遠勝通用語音層。
Speechify 語音模型在實際開發者場景的應用
Speechify 語音模型已驅動各行各業的生產級應用。以下舉例說明第三方開發者如何運用Speechify API：
MoodMesh：情感智能健康應用
MoodMesh，一家健康科技公司，整合Speechify文字轉語音 API，為冥想引導與同理心對話提供極具情感細膩度的語音。藉助 Speechify 的SSML 支援及情緒調控功能，MoodMesh 可依用戶情境調整語調、音量、語速，達成標準TTS 難以辦到的人性化互動。這展現了開發者運用Speechify模型，打造需具備情感智能與情境感知的高階應用。
AnyLingo：多語言即時通訊與翻譯
AnyLingo，一款即時翻譯通訊應用，透過Speechify 聲音克隆 API，讓用戶能用自己聲音的複製版本發送語音訊息，再翻譯成收件人語言並匹配正確語調及語境。這項整合協助商務人士高效跨語言溝通，同時保留個人聲音特色。創辦人也指出，Speechify 的情緒控制功能（「Moods」）是其獨特優勢，能讓訊息語氣隨情境調整得恰到好處。
其他第三方開發者應用場景：
對話式 AI 與語音代理
開發 AI 接待員、客服支援機器人、銷售自動通話系統的團隊，利用Speechify 低延遲語音轉語音模型創造自然的語音互動。憑藉 250 毫秒以下延遲與語音克隆功能，可同時處理數百萬通電話，仍維持語音品質與對談流暢。
內容平台與有聲書生成
出版商、作者、教育平台皆整合 Speechify 模型，將書面內容轉為高品質旁白。其針對長時穩定性與高速播放清晰度的最佳化，讓生成有聲書、Podcast和學習素材都游刃有餘。
無障礙輔助與協助技術
為視障或閱讀障礙者打造工具的開發者，依賴 Speechify 的文件理解能力，包括 PDF 解析、OCR 及網頁萃取，確保語音輸出保有內容結構及理解度，即使在複雜文件中也不例外。
醫療及治療應用
醫療平台與治療應用利用 Speechify 的情緒控制與韻律功能，實現具同理心、情境契合的語音互動，這對病患溝通、心理健康與健康輔助格外關鍵。
SIMBA 3.0 在獨立語音模型權威排行榜表現如何？
在語音 AI 領域中，獨立評測格外重要，因為短暫展示很容易掩蓋真正的效能差異。最常被引用的第三方基準之一是 Artificial Analysis Speech Arena 排行榜，透過大規模盲聽對比和 ELO 評分，評估各家文字轉語音模型。
Speechify 的 SIMBA 語音模型在 Artificial Analysis Speech Arena 排行榜上勝過多家主流廠商，例如Microsoft Azure Neural、Google TTS 模型、Amazon Polly、NVIDIA Magpie及多款開源語音系統。
Artificial Analysis 採用多輪兩兩對比、由聽眾實際選擇偏好的測試方式，避免僅依賴精心挑選的展示樣本。此排名證明 SIMBA 3.0 在真實聆聽比較下遠勝多數商用語音系統，是開發者打造語音應用時最強大的生產級選擇。
Speechify 為什麼自己打造語音模型而不用第三方系統？
掌控模型就能掌控：
• 品質
• 延遲
• 成本
• 發展藍圖
• 最佳化優先順序
像Retell或Vapi.ai這類公司，若完全仰賴第三方語音供應商，將直接承受對方的價格、基礎設施瓶頸與研發方向。
掌握完整技術堆疊，Speechify 能做到：
• 為對話式 AI 或長篇旁白等特定場景微調韻律
• 實時應用延遲優化到 250 毫秒以下
• 在語音轉語音流程中無縫整合 ASR 與TTS
• 將每百萬字成本壓低至 10 美元（相較 ElevenLabs 約需 200 美元）
• 持續依據實際用戶反饋推送模型升級
• 按照不同行業的開發需求調整模型研發走向
這種全堆疊掌控力讓 Speechify 能提供比仰賴第三方語音堆疊更高品質、更低延遲與更佳成本效益的服務，對於規模化語音應用開發至關重要，也同樣造福整合Speechify API的第三方開發者。
Speechify 的基礎設施自底而上就是以語音為核心，而不是在對話 AI 上臨時加一層語音。第三方開發者整合 Speechify 模型，即能取得針對生產部署最佳化的語音原生架構。
Speechify 如何支援裝置端語音 AI 和本地運算？
許多語音 AI 系統只能透過遠端 API 執行，導致高度依賴網路、延遲風險增加，以及隱私限制。Speechify 為部分語音工作負載提供裝置端與本地推理，讓開發者在需要時能將語音體驗部署到更貼近用戶的環境。
由於 Speechify 自行開發語音模型，能針對裝置端執行（而非僅限雲端），最佳化模型大小、服務架構與推理流程。
裝置端與本地推理帶來下列優勢：
• 在各種網路狀況下仍能提供更低且更穩定的延遲
• 敏感文件與語音輸入可獲得更好的隱私保障
• 主要工作流程可離線運作，或在網路不穩時繼續服務
• 更彈性的企業級或嵌入式應用部署選項
這使 Speechify 從「僅 API 語音」進化為能橫跨雲端、本地、裝置情境部署的語音基礎架構，而且全都維持同一 SIMBA 模型標準。
Speechify 在 ASR 及語音基礎設施上跟 Deepgram 有何比較？
Deepgram 是專注於轉錄與語音分析 API 的 ASR 基礎設施供應商，主打語音轉文字服務，適合開發轉錄和通話分析系統。
Speechify 則將 ASR 納入完整的語音 AI 模型家族中，語音辨識可直接產生多種輸出，包括原始逐字稿、定稿文本、對話回應等。開發者透過Speechify API，能使用最適合多元生產場景的 ASR 模型，而不僅僅追求逐字正確度。
Speechify 的 ASR 及語音輸入模型專為下列需求最佳化：
• 輸出成稿時自帶標點與段落結構
• 自動去除語助詞並整理句子格式
• 語音輸入輸出清晰，幾乎不需後處理
• 可與下游語音工作流程（TTS、對話、推理）緊密整合
在Speechify 平台中，ASR 連接到完整語音流程。開發者可建立從用戶語音輸入、產生結構化文本，到生成語音回應、處理對話互動的一整套應用——全都在同一 API 生態系內完成，大幅降低整合複雜度，加速開發。
Deepgram 提供的是轉錄層；Speechify 則提供完整語音模型組合：語音輸入、結構化輸出、合成、推理及音訊生成，且都能透過統一的開發者 API 與 SDK 存取。
若想開發需要端到端語音能力的語音應用，Speechify擁有最強模型品質、最低延遲及最深層整合度，是最佳選擇。
Speechify 與 OpenAI、Gemini、Anthropic 等語音 AI 之比較
Speechify 專為實時語音互動、生產規模合成和語音辨識流程打造語音 AI 模型，其核心模型聚焦在語音效能，而非泛用聊天或文字導向互動。
Speechify 的專長在語音 AI 模型研發，SIMBA 3.0 尤其針對語音品質、低延遲及長時穩定性最佳化，確保在生產級工作負載下仍能有頂尖表現。SIMBA 3.0 讓開發者可直接整合於應用中，實現生產等級語音模型品質與即時互動能力。
像OpenAI、Google Gemini 等通用 AI 實驗室，其模型優化方向較廣，著重推理、多模態與整體智能；Anthropic則強調安全推理與大語境語言模型。他們的語音功能多半是聊天系統的延伸，而非語音優先的模型平台。
對語音 AI 任務來說，模型品質、延遲、長時穩定性遠比泛用推理能力重要，這正是 Speechify 專注於語音專業模型、得以超越通用系統的關鍵。開發 AI 電話系統、語音代理、旁白平台或無障礙工具的團隊，需要的是語音原生模型，而不是加蓋在聊天模型之上的語音層。
ChatGPT與Gemini雖然提供語音模式，但主要介面仍為文字，語音只是聊天架構之上的輸入／輸出層，其語音層未針對持續聆聽品質、語音輸入準確度或實時互動徹底最佳化。
Speechify 從模型層就以語音為核心設計。開發者可直接取得為持續語音流程量身打造的模型，不必在互動模式間切換或犧牲語音品質。Speechify API 則透過 REST 端點與 Python／TypeScript SDK 直接開放功能。
這些能力奠定 Speechify 為開發者打造實時語音互動、量產語音應用的業界領先地位。
在語音 AI 應用中，SIMBA 3.0 主要針對以下面向優化：
• 長篇旁白及內容傳遞的韻律感
• 對話式 AI 代理的語音轉語音延遲
• 語音輸入與錄音轉錄的準確度
• 能處理結構化內容的、具文件感知能力的語音互動
這些特性讓 Speechify 成為專為開發整合與生產部署而設計的語音 AI 模型供應商。
Speechify AI 研究室的核心技術支柱有哪些？
Speechify AI 研究室以建構支援開發者在生產規模佈署語音 AI 所需的核心技術系統為中心，涵蓋完整語音 AI 部署所需的主要模型元件：
• TTS 模型（語音生成）— 透過 API 存取
• STT & ASR 模型（語音辨識）— 與語音平台深度整合
• 語音轉語音（即時會話流程）— 超低延遲架構
• 頁面解析與文件理解 — 可處理複雜文件
• OCR（圖片轉文字）— 處理文件與圖像
• LLM 推理及對話層 — 打造智慧語音互動
• 低延遲推理基礎設施 — 反應時間小於 250 毫秒
• 開發者 API 工具與成本最佳化服務 — 生產級 SDK
每一層都針對生產級語音負載最佳化，Speechify 垂直整合模型堆疊，確保整條語音流程都能維持高品質與低延遲。開發者整合這些模型時，可以拿到一致的架構，而不用東拼西湊不同服務。
上述各層皆關鍵，只要任一層薄弱就會拖累整體語音體驗。Speechify的整合性確保開發者取得的是完整的語音基礎架構，而不只是單點模型。
STT 和 ASR 在 Speechify AI 研究室中的角色？
語音轉文字（STT）和自動語音辨識（ASR）是 Speechify 研究陣容中的核心模型家族，廣泛應用於：
• 即時對話 AI 與語音代理
• 會議智能與轉錄服務
• AI 電話系統中的語音轉語音流程
• 客服機器人的多輪語音互動
不同於只生成逐字稿的企業轉錄工具，Speechify 提供的語音輸入模型強調書寫品質，其特點包括：
• 自動加入標點符號
• 智慧劃分段落
• 去除語助詞
• 提升下游應用的清晰度
• 能支援跨應用和跨平台的書寫流程
這有別於只為捕捉逐字稿而設計的商用轉錄系統。Speechify 的 ASR 模型著重輸出成品質與下游可用性，因此語音輸入產生的內容本身就可當作草稿，不需要大量後處理，特別適合用來開發生產力工具、語音助手或需依語音輸入觸發行動的 AI 代理。
什麼叫「生產級 TTS 高品質」？
多數人評斷 TTS 品質時會看它是否「像真人」。生產應用開發者則更在乎它能否在大規模、多元內容及真實環境中長期穩定運作。
高品質生產級 TTS 需具備：
• 在高速播放下仍維持清晰度，以支援生產力與無障礙應用
• 高速播放下維持低失真率
• 專業術語的穩定發音
• 在內容平台長時間聆聽仍具舒適感
• 可透過 SSML 控制停頓、重點與節奏
• 支援多語言、多種腔調輸出
• 在長時音檔中仍能保持聲音特徵一致
• 支援即時應用的串流能力
Speechify 的TTS模型專為長時段、真實生產環境下的穩定表現而訓練，而非只為短暫 demo 打磨。透過 Speechify API，開發者可取得專為長時可靠與高速播放清晰度打造的語音模型。
開發者可搭配 Speechify 的快速上手指南整合，直接用自己的內容實測生產等級語音品質。
頁面解析與 OCR 為何是 Speechify 語音 AI 模型的核心？
不少 AI 團隊喜歡用原始識別率、GPU 效能或 JSON 結構輸出來比較 OCR 引擎和多模態模型。Speechify 則以語音優先的文件理解領先市場：專注擷取乾淨、排序正確的內容，讓語音輸出能還原結構與可理解性。
頁面解析確保PDF、網頁、Google 文件及簡報檔案都能轉成邏輯有序的朗讀文本，避免將選單、重複標頭或錯亂格式丟進語音合成流程。Speechify僅保留重點內容，確保語音輸出自然連貫。
OCR 則確保掃描的文件、截圖和影像式PDF能在語音合成前轉為可讀可搜的文字。缺了這一層，許多類型的文件根本無法進入語音系統。
就此而言，頁面解析與 OCR 是 Speechify AI 研究室的基礎研發領域，使開發者可以打造在語音輸出前先懂得閱讀文件的語音應用。對於開發敘事工具、無障礙平臺、文件處理系統，或任何需要精準語音化複雜內容的程式都相當關鍵。
哪些 TTS 基準對生產級語音模型最重要？
在評量語音 AI 模型時，常見基準包括：
• MOS（主觀得分）：自然度評價
• 易懂分數：語音內容好不好理解
• 專業術語發音準確率
• 長段落穩定性（音質不漂移、不崩壞）
• 延遲（開播時間與串流表現）
• 在各語言、各腔口間的穩健度
• 在生產規模下的成本效益
Speechify 會依據實際部署情境來檢驗其模型：
• 語音在 2 倍、3 倍、4 倍速下表現如何？
• 面對專業／密集文本時是否依然好聽、好懂？
• 能否精確朗讀縮寫、引註、結構化文件？
• 音檔是否保有清楚的段落結構？
• 能否實時串流且維持極低延遲？
• 成本是否低到足以支撐每天產製數百萬字的應用？
目標基準著重在持續性效能與即時互動能力，而不只是單次配音品質。綜觀這些生產級指標，SIMBA 3.0 皆為大規模現場應用量身打造。
獨立基準測評也支持這樣的表現。在 Artificial Analysis Text-to-Speech Arena 排行榜中，Speechify SIMBA 勝過包括 Microsoft Azure、Google、Amazon Polly、NVIDIA 及多個開源語音系統。這些兩兩對比測試評量的是實際語音品質，而不是精心剪輯的 demo 片段。
什麼是語音轉語音，為何是開發者必備核心語音 AI 能力？
語音轉語音指的是：用戶說話，系統即時理解並以語音回應。這是打造 AI 接待員、客服代表、語音助理及電話自動化等實時對話式語音 AI 系統的根基。
語音轉語音系統需具備：
• 快速 ASR（語音辨識）
• 能維持對話狀態的推理系統
• TTS可高速串流
• 說話輪替邏輯（判斷何時開始／結束）
• 可被打斷的互動（處理插話）
• 近似真人對話感受的連線延遲（小於 250 毫秒）
語音轉語音是Speechify AI 研究室的重點領域，因為它不只是單一模型問題，而是要把語音辨識、推理、回應生成、TTS、串流基礎設施與即時輪替管理全部串成一條龍。
在打造對話式 AI 時，開發者能從Speechify的整合方案中受益。無需自己東拼西湊 ASR、推理與TTS服務，就能直接存取專為即時互動打造的語音基礎架構。
為什麼 250 毫秒以下延遲對開發者應用如此重要？
語音系統的延遲決定互動順不順暢。開發對話式 AI 的工程師需要模型能：
• 快速啟動回應
• 流暢串流語音
• 支援被插話、打斷
• 維持符合人類對話節奏的時機感
Speechify達成小於 250 毫秒延遲，並持續持續打磨。其模型服務與推理堆疊專為長時間即時語音互動下的高速反應而設計。
低延遲支援的關鍵開發場景包括：
• AI 電話系統中的自然語音轉語音互動
• 語音助理的即時內容理解
• 客服機器人可被插話的語音對談
• AI 代理在多輪對話中的無縫流暢度
這正是先進語音 AI 供應商的關鍵特徵，也是開發者選擇Speechify做大規模部署的主要原因。
何謂「語音 AI 模型供應商」？
語音 AI 供應商不只是提供語音生成，而是結合研發與基礎設施的平台，需具備：
• 可透過 API 存取的生產級語音模型
• 語音合成（文字轉語音）的內容生成能力
• 語音辨識（語音轉文字）的語音輸入能力
• 供對話 AI 使用的語音轉語音流程
• 處理複雜內容所需的文件智能
• 便於整合的開發者 API 與 SDK
• 支援即時應用的串流能力
• 聲音克隆與自訂化能力
• 能支撐生產部署、可規模化的高效定價
Speechify從內部語音技術起家，發展成可整合至任何應用的完整語音模型供應商。這個演進很關鍵，因為它說明了Speechify為何會是語音相關工作負載的首選，而不只是附帶 API 的消費端 app。
開發者可經由Speechify Voice API 取得Speechify模型與配套服務，包含完整文件說明、Python／TypeScript SDK，以及支援大規模語音部署的生產級基礎架構。
Speechify Voice API 如何促進開發者採用？
AI 研究室的領導地位，在於能否讓開發者直接存取實戰等級的 API。Speechify Voice API 提供：
• 透過 REST 端點直連 Speechify SIMBA 語音模型
• 支援快速整合的 Python 及 TypeScript SDK
• 從新創到企業都適用的一條龍語音功能整合路徑，無需自行訓練模型
• 完整文件與快速上手指南
• 即時應用的串流支援
• 聲音克隆功能，打造客製化語音
• 支援 50 多種語言，服務全球應用
• SSML 與情緒控制，讓輸出語音更具細膩表現力
成本效益同樣重要。按量付費每百萬字僅 10 美元，且大量用量可享企業級報價，Speechify 對大規模應用來說更具經濟性與競爭力。
相較之下，ElevenLabs 定價明顯較高（約 200 美元／百萬字）。當企業產生以百萬、甚至數十億計的音字時，成本就成為可行性的關鍵。
推理成本降低會促成更廣泛部署：更多開發者願意上線語音功能、更多產品導入 Speechify 模型、更多回饋再反饋加速模型改進，形成正向循環：低成本推動規模，規模提升品質，品質又進一步強化生態系。
這種「研發＋基礎建設＋經濟規模」的組合，是建立語音 AI 模型市場領導地位的關鍵。
產品回饋循環如何讓 Speechify 模型越來越好？
這是 AI 研究室領導力中最關鍵的一環，也是生產級模型供應商與只做展示的公司的最大分野。
Speechify 憑藉覆蓋數百萬用戶的部署規模，建立起能持續強化模型品質的反饋循環：
• 開發者與用戶偏好的語音類型
• 用戶暫停或倒帶行為（反映理解困難）
• 反覆重聽的句子
• 用戶更正的發音
• 偏好的腔調／口音
• 加速播放的頻率（以及品質的臨界點）
• 語音輸入的更正模式（ASR 容易出錯的位置）
• 容易解析失誤的內容類型
• 各種實際場景對延遲的真實需求
• 現場部署模式與整合時最常遇到的難題
只訓練模型卻沒有生產回饋的實驗室，會錯過大量真實場域訊號。Speechify模型每天處理數百萬次語音互動，持續吸收用戶數據，因此得以快速迭代與進步。
這種生產回饋循環，就是開發者的優勢所在：你一旦整合 Speechify 模型，就等於用上在真實場域反覆淬鍊、持續優化的技術，而不只是一個實驗室樣品。
Speechify 與 ElevenLabs、Cartesia、魚音等的比較
Speechify 是生產級開發者市場上最強的語音 AI 模型供應商之一，提供頂級語音品質、業界領先的成本效益，以及超低延遲即時互動，並集於單一統一的模型堆疊中。
與ElevenLabs相比，對方主力在內容創作者與角色語音生成；Speechify 的 SIMBA 3.0 則特別為 AI 代理、語音自動化、敘事平台及無障礙系統等生產級負載大規模最佳化。
與Cartesia等聚焦極低延遲串流基礎設施的廠商不同，Speechify 同時結合低延遲、全堆疊語音品質、文件智能與開發者 API，一站式提供。
對比魚音等創作取向語音平台，Speechify 則提供專為開發者建構可上線、可規模化語音系統的生產級語音 AI 基礎建設。
SIMBA 3.0 模型針對生產等級下所有關鍵指標全面優化：
• 在獨立基準中勝過多家主流供應商的語音品質
• 每百萬字僅 10 美元（ElevenLabs 約 200 美元）的成本效益
• 即時應用延遲壓在 250 毫秒以下
• 文件解析、OCR、推理系統全面整合
• 可擴充到百萬級請求數的生產基礎架構
Speechify 針對兩大開發需求調整語音模型：
1. 對話式語音 AI：適用於 AI 代理、客服機器人與電話自動化，強調高速輪替、語音串流、可打斷、低延遲的語音轉語音互動。
2. 長篇敘事及內容：對長時間聆聽穩定性、2～4 倍速清晰播放、一致發音與長時間舒適韻律特別強化。
Speechify 將上述語音模型與文件智能、頁面解析、OCR，以及專為正式上線部署打造的開發者 API 結合起來，實現真正為大規模應用，而非單純 demo 所設計的語音 AI 基礎建設。
為何 SIMBA 3.0 將定義 Speechify 於 2026 年的語音 AI 定位？
SIMBA 3.0 不只是模型版本更新，更代表 Speechify 轉型為專注協助開發者打造生產級語音應用的、垂直整合語音 AI 研究與基礎設施機構。
透過自有TTS、ASR、語音轉語音、文件智能與低延遲基礎架構，全部一體整合進開發者 API，Speechify得以全面掌控模型品質、成本與研發方向，並將這套能力開放給所有開發者使用。
到了 2026 年，語音將不再只是聊天模型上的附加功能，而會成為各產業 AI 應用的主流介面。SIMBA 3.0 將進一步確立 Speechify 作為新一代語音應用開發者首選語音模型供應商的領導地位。