Cartesia 发布语音转文本模型 Ink-2，面向实时语音代理，称其在 Artificial Analysis 流式榜单上以最低词错误率排名第一，并内置语义端点检测。官方数据显示其 Time-to-Final-Transcript 为 0.1s，在 14 种英语口音的 AppTek 基准上 WER 为 8%，内部生产环境基准 WER 为 6.5%，轮次检测 F1 为 93%。Ink-2 已在 play.cartesia.ai 上线，可通过 API 使用，并接入 LiveKit、Vapi 和 Pipecat，多语言支持尚在开发中。
推荐理由：官方给出 Ink-2 在准确率、轮次检测和延迟三项指标上的对比数据，可据此判断语音代理的选型取舍。
Cartesia 发布语音智能体开发平台 Line，面向开发者提供代码优先的构建方式，可从文本提示或模板在数分钟内创建首个智能体，并通过 CLI 和 GitHub 集成在本地开发、一条命令部署。Line 会记录已部署智能体的全部通话，保存音频与转写文本，报告延迟等系统指标并提供日志，支持自定义 LLM-as-a-judge 指标评估通话。Line 与 Cartesia 的 Sonic 文本转语音和 Ink 流式语音转文本模型一同部署，企业版可完全本地部署并对模型微调。
推荐理由：Cartesia 把语音智能体的开发、评测与部署整合进一个代码优先平台，并说明与 Sonic、Ink 模型的协同方式。
Cartesia 推出流式语音转文字（STT）模型系列 Ink，首发模型 Ink-Whisper 基于 OpenAI 的 Whisper 改造，面向实时语音应用。官方称其采用动态分块处理变长音频片段，在电话音质、专有名词、背景噪声、口语停顿和口音等数据集上，词错误率优于 whisper-large-v3-turbo 基线；在停止说话后完成转写的时间（TTCT）中位数为 66ms、P90 为 98ms，并称其为所测试流式 STT 模型中最快。定价为每秒 1 credit，Scale 套餐下约 $0.13/hr，可集成 Vapi、Pipecat 和 LiveKit。
推荐理由：Cartesia 发布流式语音转文字模型 Ink-Whisper，给出与 Whisper 基线和多家流式模型的 WER、TTCT 对比数据，可据此判断实时语音场景的选型。
Cartesia 发布端侧智能更新，推出开源（Apache 2.0）SSM 库 Edge、1.3B 参数开源语言模型 Rene，以及进入内测的 Sonic On-Device。Edge 面向 Apple M 系列芯片提供 Mamba-2 的 Metal 内核，并配套 Python 包 cartesia-mlx；Rene 采用 Mamba-2 与 MLP 交替、穿插滑动窗口注意力的混合结构，在 1.5T tokens 的 Dolma-1.7 上训练，推理时内存占用固定，支持 8-bit 和 4-bit 量化。Sonic On-Device 支持端侧低延迟实时流式生成语音，具备即时克隆与可控发音、语速和情感。
推荐理由：Cartesia 把 SSM 架构落到端侧，同时开源模型与推理库，可据此判断端侧语音与语言模型的可行路径。
Cartesia 发布低延迟语音模型 Sonic，用于生成逼真语音，模型延迟为 135ms，官方称这是同类模型中最快的。Sonic 配套网页 playground 和低延迟 API，playground 提供面向客服、娱乐和内容创作的语音库，支持即时克隆和语音设计（语速、情感），这些能力均可通过 API 使用。Cartesia 表示其基于状态空间模型架构，并自建推理栈以降低延迟和成本，后续将发布关于新架构的更多细节。
推荐理由：官方给出 Sonic 的 135ms 模型延迟与自研状态空间模型推理栈，可据此判断低延迟语音合成的当前水平。