GPT-Bidi-1 是 OpenAI 尚未發布的雙向語音模型——內部代號為「Maple」——能夠同時聆聽與說話。不同於目前基於 GPT-4o 的輪流式 ChatGPT 語音模式，Bidi-1 採用全雙工運作：你說話，它也說話，雙方都不必等對方結束。把它想成電話通話，而不是對講機。根據在 2025 年 6 月 16 日至 7 月初之間浮出的洩漏程式碼參考、UI 目擊與音訊樣本，這個模型提供三種可選的智慧等級（Instant、Medium、High），能處理句中打斷，並且看起來具備即時多語言翻譯能力。
OpenAI 尚未正式證實其中任何內容。 為了幫助讀者區分事實與推論，本文在全文中使用以下證據等級：
等級 | 意義 | 範例 |
|---|---|---|
由外洩確認 | 可直接在外洩的程式碼、UI 字串，或來自多個獨立來源的音訊樣本中看見 | 模型識別碼 |
推斷 | 由已確認的外洩內容結合已知的工程限制邏輯推導而來，但未直接顯示 | 各層級的延遲範圍、端到端翻譯架構、定價估算 |
推測 | 沒有直接證據的合理猜測；僅在明確標示時納入 | 發布日期、API 可用性、High 層級中的 chain-of-thought 呼叫 |
本文中的一切都可追溯至社群洩漏內容，而我已將那些等級套用到每一項說法上。開發者和重度使用者現在應該留意，但也請相應地調整信心程度。
什麼是 GPT-Bidi-1？
"Bidi" 代表 雙向。在電信中，全雙工通訊表示雙方同時傳送與接收。你的電話通話就是這樣運作；目前的 AI 語音助理則不是。
GPT-Bidi-1 模型識別碼首次出現在 TestingCatalog 於 2025 年 6 月 16 日發現的程式碼參考中 （已由洩漏確認）。在接下來的一週內，洩漏線索迅速擴大：與翻譯相關的 UI 字串於 6 月 23 日曝光 （已由洩漏確認），展示情感表現範圍的音訊樣本於 6 月 24 日出現 （已由洩漏確認），到了 7 月初，這個模型已成為 Reddit 的 r/singularity 與多個 X 貼文串中的熱門話題。
OpenAI 尚未發布任何關於 Bidi-1 的部落格文章、API 變更記錄條目或新聞稿。內部代號「Maple」至少在三個獨立的洩漏來源中被辨識出來——Felo AI 的分析、KIE AI 的深度解析，以及百度百科的百科條目 （經多個來源洩漏確認）。這種交叉比對的程度讓這些洩漏比單一匿名貼文更具可信度，但在 OpenAI 確認之前，請將所有細節都視為暫定資訊。
GPT-Bidi-1 與目前的 ChatGPT 語音模式
目前的 ChatGPT Advanced Voice Mode 運行於 GPT-4o 的音訊能力，並遵循輪流制協議。你先說，系統會處理你整段話，然後再回應。如果你打斷它，模型會丟棄正在進行的生成並重新開始，這中間會有一段尷尬的停頓。在理想條件下，平均往返延遲約為 300–500 ms，但由於你必須等待輪到自己，實際感受到的延遲會更長。
GPT-Bidi-1 完全消除了這種結構 （由洩漏證實）。在洩漏的示範中，使用者讓模型從 10 開始倒數，然後在 7 的時候用一個新問題打斷它。模型在約 200 毫秒內停止倒數，並切換到新主題，且沒有重複先前的上下文。這個 200 毫秒的數值與 ITU-T G.114 關於自然對話單向口到耳延遲應低於 150 毫秒的建議高度吻合——這顯示 OpenAI 正在朝電信等級的即時回應能力進行設計 （推測）。
實際上的差異很大。輪流式語音聽起來像是在對答錄機說話。全雙工語音則像是在和真人交談。對任何打造語音驅動產品的人來說——客服機器人、語言家教、無障礙工具——這都不是延遲上的漸進式改善，而是語音 AI 能做到的事情在結構上的改變。
三種智能等級 — 即時、中等與高
GPT-Bidi-1 最具辨識度的洩漏功能之一，是一個可由使用者選擇的 intelligence tier system （已由洩漏內容確認——在洩漏的截圖中已觀察到三層級選擇器 UI）。等級名稱——Instant、Medium、High——已被確認。以下具體的延遲範圍與內部機制，是我根據工程限制所做的估計，並非直接來自洩漏內容的觀察。
即時層級
針對最小延遲進行最佳化。TTFB 可能低於 150 ms （推斷），可與人類的回應插話時間競爭。從產品角度來看，這個等級大概是為了那些確認速度比深度更重要的情境而存在：客服快速答覆、簡單 Q&A，以及日常對話。可以把它想成速食得來速點餐系統——你需要的是在一秒內得到確認，而不是一篇哲學論文。
中階層級
預設平衡點。TTFB 可能落在 150–400 ms 範圍內 （推測）——仍低於人類會將對話延遲感知為不自然的門檻。這個等級在邏輯上應可處理多輪推理、中等程度的上下文追蹤，以及日常助理任務。對大多數使用者來說，這很可能就是那個「開箱即用」的等級。產品理念很簡單：為多數使用者提供一個足夠好的預設值，而不需要他們理解延遲取捨。
高級方案
最大推理能力。TTFB 可能會延伸至 500 ms 甚至更高 （推斷）。此層級可能會呼叫更重的模型權重或更長的推理流程，但是否使用類似 o1-style 模型的 chain-of-thought 機制則未知 （推測）。此層級的產品應用情境很明確：同步口譯、複雜的技術說明，或是準確性勝過對話流暢度的場景。例如，會議口譯員通常的耳語跨度為 2–3 秒——因此在那種情境下，即使模型延遲 1.5 秒也是可接受的。
目前沒有任何競爭對手提供可由使用者選擇的語音智慧層級。Google 的 Gemini Live 只提供單一品質等級；如果您正在評估跨供應商的語音 AI 選項，Gemini 的多模態方法值得比較。
對話中途插入與動態調整
處理中斷聽起來很簡單。其實不然。在底層，模型必須即時解決至少三個同時進行的工程問題。
語音活動偵測（VAD）必須區分使用者開始新的語句與背景噪音。標準的 VAD 演算法會根據能量閾值觸發，但在全雙工情境中，當模型自己的音訊正透過使用者的麥克風播放回來時，系統必須同時執行 聲學回聲消除（AEC），以從輸入訊號中減去自己的聲音。即使回聲參考存在 10 毫秒的不同步，也可能導致誤判的中斷觸發。
接著是狀態機問題。在輪流制系統中，模型有兩種狀態：只聆聽或只說話。在全雙工中，至少有四種：僅聆聽、僅說話、同時聆聽與說話，以及切換中。每次狀態變更都必須更新上下文緩衝區，決定要捨棄哪些已生成的 token，並判斷使用者的打斷是真正的主題變更，還是像「嗯嗯」之類的回應訊號。
外洩的音訊樣本顯示，Bidi-1 在處理尚未發布的軟體時表現良好 (由外洩內容證實)。在一段錄音中，一位使用者在 12 秒內三次打斷了一段事實說明，而該模型每次都能正確轉換話題，且沒有失去整體對話的脈絡。這是相當出色的工程成果。
即時翻譯功能
6 月 23 日洩露的 UI 字串提到語言對選擇介面與即時翻譯切換 （由洩露內容確認）。如果屬實，GPT-Bidi-1 很可能會執行 端到端語音對語音翻譯，而不是傳統的 ASR（語音辨識）→ MT（機器翻譯）→ TTS（文字轉語音）流程 （推測——架構尚未確認，但端到端方法與分級系統暗示的延遲目標相符）。
傳統管線在每個階段都會累積延遲。典型的 ASR 步驟會增加 200–500 ms，MT 會增加 100–300 ms，而 TTS 會再增加 100–200 ms。總計：在第一個翻譯後的音節傳到聽者之前，需耗時 400–1000 ms。端到端模型則將其整合為單次推論，潛在可將總延遲降低 40–60%。
這類系統的品質衡量最終將需要像 BLEU（用於文字忠實度）和 COMET（用於語意充分性）這樣的框架，但真實世界的基準其實更簡單：兩個說不同語言的人，能否在不覺得自己像是在用衛星電話的情況下流暢對話？目前尚無公開評估資料可用來衡量 Bidi-1 的翻譯品質。等它正式推出後，預期社群會積極對它進行基準測試。
情感表達與回應性附和
其中一段最引人注目的外洩音訊樣本，呈現了 GPT-Bidi-1 表達出聽眾所形容的真實悲傷 (由外洩內容證實 — 該音訊片段於 6 月 24 日發布，並在多個論壇上被討論) — 而不是 GPT-4o 語音使用者在 X 和 Reddit 上一直抱怨的那種平板、討喜卻空洞的語氣。
這件事比看起來更重要。語言學家 Stephen Levinson 於 2016 年的研究指出，人類對話中的輪替平均間隔大約為 200 毫秒，而 回應性訊號——「嗯哼」、「好」、「對」——占所有對話輪替的 15–20%。這些並不是打斷，而是傳達積極傾聽的社交黏著劑。
目前的 ChatGPT 語音模式不會產生回應性附和語。其結果是一段感覺單向的對話——你對著虛空說話，接著 AI 便發表一段獨白。如果 Bidi-1 能在自然的時間間隔內依情境產生適切的回應性附和語，這將代表自語音 AI 超越機械式 TTS 以來，在感知自然度上最大的一次飛躍之一。
早期外洩中已知的痛點
洩露內容並不全是正面的。與早期 Bidi-1 版本互動過的使用者回報了具體問題。這些回報主要來自 X 貼文和 Reddit 討論串；雖然我已辨識出使用者帳號和大致日期，但讀者應注意，這些都是非正式的社群媒體回報，而非結構化的錯誤回報或受控測試。
「回應得太快」—— 反直覺的問題
X 上的使用者 @SmokeAwayyy（2025 年 6 月底）回報，Bidi-1「反應太快……無法偵測句子中間的上下文停頓。」換句話說，如果你停頓片刻思考一下，模型就會把這段沉默解讀為你的發言結束，然後直接插話。這和目前語音模式反應遲緩的問題正好相反，而且可以說同樣惱人。一個可能的修正方法是提供可設定的停頓容忍閾值，或加入一個刻意等待機制，讓模型在回應前先稍作按捺。
長時間對話中的上下文退化
X 上的使用者 @real_aivy（2025 年 7 月初）指出，在 3–4 次對話往返後，模型開始重複先前會話中的內容。@SmokeAwayyy 另外觀察到，在較長的對話中，語音品質和速度會下降。全雙工串流會對上下文視窗持續施加壓力——音訊的每一毫秒都會產生 token，並迅速累積。在同時生成與接收音訊的情況下管理大型上下文視窗，在這個規模下仍是一項尚未解決的挑戰。
處理長時間暫停與使用者沉默
當使用者只是停止說話時會發生什麼事？根據早期回饋（來自同樣的 X 貼文串），Bidi-1 會「一直坐在那裡」。它沒有主動重新互動——不會說「你還在嗎？」或「你想繼續嗎？」這是中斷問題的鏡像，而解決它需要模型維持一個基於計時器的狀態，能在沒有提示的情況下產生語音。預期 OpenAI 會在公開發布前加入一個可設定的切換選項。
這些痛點是目前洩漏情況中最具差異化的部分。如果您正在評估 Bidi-1 是否可用於生產環境，這些就是一旦可取得存取權就應立即測試的失敗模式。
內容審核與隱私考量
即時串流音訊會帶來文字式系統不會面臨的內容審核挑戰。在文字對話中，完整訊息會在審核分類器執行前就已到達。而在全雙工語音串流中，內容會持續生成並傳送——這表示有害內容可能在任何分類器有時間標記之前就已傳達給使用者。
在 16 kHz 取樣率（語音的標準）下，Bidi-1 在每個方向每秒大約處理 32,000 個音訊樣本。要在這個串流上執行內容分類器，且新增延遲少於 100 ms，並非易事。OpenAI 可能需要部署在邊緣的輕量級分類器，而不是往返呼叫中央審核 API。
GDPR 和資料駐留又增加了另一層要求。持續的語音串流包含生物辨識資料（聲紋），而 GDPR 第 9 條將其歸類為「特殊類別」資料，需取得明確同意。任何在 EU 部署 Bidi-1 的企業，都需要處理音訊是在何處進行處理、保留多久，以及使用者是否可以在對話進行中要求刪除語音資料。
定價與成本估算
OpenAI 尚未公布 GPT-Bidi-1 的任何定價。以下估算完全是根據 GPT-4o audio 的現有公開定價以及對運算成本的一般假設所推測而來。請將其視為大致的數量級參考，而非預測。
目前 GPT-4o 音訊 API 的定價約為每分鐘輸入音訊 $0.06、每分鐘輸出音訊 $0.24（截至 2025 年中，依據 OpenAI 公布的費率表）。全雙工處理會大致使運算負載加倍——雙向同時啟用——因此推測 Medium-tier Bidi-1 工作階段的基準費用約落在每分鐘 $0.40–0.60 之間 （推測）。
分級結構很可能表示 Instant 較便宜（可能為 $0.15–0.25/min），而 High 較昂貴（可能為 $0.80–1.50/min） （推測）。這些範圍可能會因 OpenAI 的定價策略而大幅變動——取決於他們是優先考量利潤率還是市佔率。
對於任何追蹤各家供應商 AI 模型成本的人來說，比較目前的定價級距有助於校準在這個市場中「昂貴」究竟代表什麼。
開發者整合 — API、SDK，還是僅限 ChatGPT？
這是開發者最關心的問題，而誠實的答案是：我們目前還不知道 (speculative)。這些洩露資訊顯示，Bidi-1 最初將以 ChatGPT 整合功能的形式推出，而不是獨立的 API 端點。
LetDataScience 提出了正確的問題：OpenAI 會為 Bidi-1 提供伺服器端 API，還是會要求嵌入式用戶端 SDK 在本地處理音訊串流？全雙工語音需要持續的 WebSocket 連線以及即時音訊編碼／解碼，這在架構上與目前基於 REST 的 Realtime API 不同。
如果你是正在規劃語音功能的開發者，現在可以做的是：先熟悉 OpenAI 現有的 Realtime API（目前為 beta），以可替換的模組化 ASR 和 TTS 元件建立你的音訊流程，並每週追蹤 OpenAI API 變更記錄。當 Bidi-1 推出到 API 時，那些已經擁有可運作語音架構的先行者，將能在幾天內完成整合，而不是數週。
GPT-Bidi-1 與 Google Gemini Live 及其他語音 AI 模型
由於所有 Bidi-1 資料都來自洩漏，因此此比較帶有相當大的不確定性。我已在表格下方標註每個儲存格的證據依據。
功能 | GPT-Bidi-1 (leaked) | Google Gemini Live | Hume AI EVI 2 |
|---|---|---|---|
全雙工 | 是 ¹ | 是 ² | 是 ³ |
智慧層級 | 3（即時/中等/高） ¹ | 單一 ² | 單一 ³ |
句中打斷 | 在洩漏中已展示 ¹ | 支援 ² | 支援 ³ |
情感表達 | 在音訊洩漏中已展示 ¹ | 有限 ² | 核心功能 ³ |
即時翻譯 | UI strings 暗示有 ¹ | 可用（40+ 種語言） ² | 不可用 ³ |
回應信號 | 洩漏中有證據 ¹ | 基本 ² | 進階 ³ |
API 可用性 | 未知 | 可用 ² | 可用 ³ |
定價 | 估計每分鐘 $0.15–1.50（推測） | 約每分鐘 ~$0.04–0.07 ² | 約每分鐘 ~$0.07 ³ |
來源註記：
¹ 根據洩漏的程式碼、UI 字串和音訊樣本（2025 年 6 月至 7 月）。尚未正式確認。
² 根據 Google 於 2025 年中期公布的文件和 Gemini API 定價頁面。Gemini Live 的全雙工與中斷功能已在 Google 的開發者部落格文章中說明。
³ 根據 Hume AI 於 2025 年中期公布的 API 文件和定價頁面。依 Hume 的產品頁面所述，EVI 2 的情感表達功能是其核心行銷特色。
Google Gemini Live 目前在價格和可用性方面領先。Hume AI 在情感智能方面領先。若洩漏資訊準確，GPT-Bidi-1 將在靈活性（三層系統）和整合翻譯方面領先。若想更深入了解 Gemini 的多模態定價，這份指南會解析相關數字。
常見問題
GPT-Bidi-1 中的「Bidi」代表什麼？
"Bidi" 是 bidirectional 的縮寫，表示模型可以同時聆聽和說話——也就是全雙工通訊，像電話通話，而不是按下說話的對講機。
GPT-Bidi-1 與目前的 ChatGPT 語音模式有何不同？
目前的 ChatGPT 語音模式是輪流式的：你說話，它聆聽，然後回應。GPT-Bidi-1 採用全雙工運作，允許雙向同時語音傳輸，並具備自然的打斷處理。
GPT-Bidi-1 何時會正式發布？
尚未公布官方日期。外洩的時間線顯示，截至 2025 年 6 月，內部測試仍在積極進行中，且程式碼參考與音訊樣本接連出現。合理的推測是 2025 年第三至第四季，但這完全屬於臆測。
我該如何提前試用 GPT-Bidi-1？
目前沒有公開存取管道。請關注 ChatGPT 行動應用程式中的功能旗標，查看 OpenAI API 更新日誌，並在 X 上追蹤 @TestingCatalog 以掌握最新的洩漏追蹤資訊。
GPT-Bidi-1 支援哪些語言？它可以即時翻譯嗎？
洩露的 UI 字串提及語言配對選擇選單，強烈暗示支援多語言與即時翻譯 （由洩露內容確認）。具體支援的語言數量尚未確認。
雙向語音 AI 的實際應用案例有哪些？
關鍵情境包括即時客服支援（沒有等待音樂的空白時間）、多語言會議的同步口譯、為視障使用者提供以語音為主的無障礙工具、以自然對話流程進行的語言學習，以及工業環境中的免手持技術支援。
最終建議
GPT-Bidi-1 代表了語音 AI 中一項值得注意的架構變革。這個三層智慧系統——如果如洩露資訊所示能正常運作——將讓開發者對延遲與品質之間的取捨擁有有意義的控制，而這是目前沒有任何競爭對手能提供的。早期的痛點（過於積極的回應、上下文退化、靜音處理）確實存在，但這是預發布軟體的典型特徵，而且很可能能在正式上市前得到解決。
我的建議：不要等到正式發布才開始準備。如果你正在打造任何涉及語音互動的產品，現在就開始使用 OpenAI 現有的 Realtime API 進行原型開發。讓你的音訊管線採用模組化設計——可替換的 ASR、TTS 和對話管理元件。當 Bidi-1 上線時，你會希望自己已經可以把它直接替換進去，而不是從頭開始。把這視為開始建構訊號的團隊，將比那些等待正式公告的團隊擁有實質的領先優勢。