Block 放出一个能本地跑的全双工语音模型，然后没给权重

Block 的 AI 实验室发布了一个叫 Dessa 的全双工语音到语音模型。据 MarkTechPost 的 Michal Sutter 报道，它只用人类对话音频训练，能在 MacBook Pro M4 Max 上本地运行。Block 没有公布模型大小、评测结果，也没有放出权重。

先把上下文补上。全双工语音模型要处理的是对话里的同时听说：用户插话、停顿、附和、两个人声音重叠，系统不能等对方彻底说完才启动。传统语音助手更像对讲机，听完一段再回一段。Dessa 的卖点在于训练信号直接来自人类对话音频，不走文本转写那条路。这样做可能更贴近真实对话的节奏和噪声，也可能绕开文本标注带来的损耗。

它选择在 MacBook Pro M4 Max 上本地跑，这个信息有分量。本地运行意味着隐私和延迟上的想象空间，也说明模型规模或推理优化至少照顾到了单机环境。但能跑不等于好用。没有参数量，没法判断它到底多小；没有基准，没法比较它和同类模型；没有权重，开发者也复现不了。现在能确认的只有发布事实和运行场景。

这次发布信息薄得像一张模型卡草稿。对研究者，它抛出了一个方向：只用对话音频训练全双工语音。对普通用户，它提示了本地语音交互的可能。对开发者，最关键的证据还没到。模型叫什么不重要，能不能打断、能不能接住重叠语音、延迟是多少，才决定它是不是真东西。

原文链接：Block Unveils Dessa, a Full-Duplex Speech Model Trained Only on Speech，作者 Michal Sutter。