基准测试

针对多轮全双工评测中轮边界模糊与上下文不一致问题，论文用切轮加逐轮固定历史组织会话特征、对话质量、指令遵循与安全四个维度评测，报告显示随轮数与特征叠加成功率下滑且端到端模型语义保持更难，而高延迟级联方案则因回答不完整付出代价。

该研究针对完整乐谱的多级理解问题，选择 ABC 文本与 PDF 图像双模态生成问答评测，最强证据是文本问答约 49.44% 而视觉问答仅约 24.22%，代价是跨级全对的严格成功率迅速归零且微调仍难维持高层一致性。

针对阿拉伯语语音指令数据稀缺与评测缺失问题，Nuha-Speech 用约 150 万条统一问答式语料对 Qwen-Omni 系列做两阶段 LoRA 微调，并在七任务评测中报告语义与副语言能力的全面提升，但合成数据占比与评测合成偏置仍是主要代价与限制。

针对全模态理解可绕过模态与跨模态多跳推理路径失衡的问题，OMHBench 用表格三元组加三跳规则与六路模态置换构造 6144 题并报告专有模型仍对语音在后路径大幅掉点而高级提示无一致增益。

OEA 用冻结多模态大模型加 LoRA 统一编码文本与音频，在文本到音频上与 M2D-CLAP 接近，在文本到文本与硬负例排除上明显占优，代价是更大的显存与离线音频编码开销。

论文把同时含文本、音频、图像或视频的问答做成 1375 组优选对，用桥接加人工核验构造基准，报告榜单分数与下游 Best-of-N 表现为同分布 0.94、异分布 0.72 相关，但原生全模态模型仍弱于桥接后的双模态大模型。

针对图像视频音频的理解与生成六类任务，OmniHallu 用原子断言拆分加模态专家验证再推理聚合做声明级检测，在 10000 样本基准上以宏平均 F1 领先基线并用可训练验证器把专家调用减少约三分之二。

论文针对需综合多个独立音频才能作答的多音频推理问题，选择在 Audio Flamingo 3 上做交错多音频指令微调，最强证据是 PolyAudio-Bench 上从 32.9% 提升到 73.5%，代价是依赖合成管线构造数据并把组合范围限制在最多 5 段。

PRiSM 把音素实现识别拆成转写准确与转写探针加表示探针两类下游使用来考，证据显示多语言覆盖与编码器加 CTC 更稳定而专用模型仍领先大音频语言模型，但以声学保真与任务依赖为代价。

论文用极简听觉测试 DeafTest 和 4555 题的音画推理基准 AV-Odyssey 证明低级听觉感知与高级音画推理高度相关，最强证据是两者准确率的 Pearson 相关达 0.945，而代价是当前模型在计数、响度与音高上仍接近随机猜测。

论文把自然语言质检需求编译为依赖感知的有向无环工作流并调用 24 个音频与文本核查工具，在专家一致率 80-90% 的条件下把人工成本时间压到 20% 以下，代价是规划器选型与幻觉和运行时的权衡。

论文用四种真实声景按 1 到 4 个干扰源叠加构造十万级评测，报告高阶推理在户外强干扰下功能性崩溃而性别感知相对稳定，且常用去噪反而加重词错误率等代价。

针对语音到语音模型只测语义、不测说话方式的问题，S2S-Arena 用四级交互协议与 1243 条语音查询做 1001 次语音内成对比较，最强证据是工业模型全面领先而学术模型在高难度表达层落后 300 分以上，代价是合成语音分布与短轮交互的局限。

针对文本评测看不见韵律情感与书面腔问题，该工作用真实对合成与书面對口语两类多轮偏好对训练端到端奖励模型，在分层基准上以 96.61% 模态微平均等证据显示可运行优势，代价是绝对分值仍随域偏移需谨慎用于优化。

论文研究主用户与第三方同处一室时的打断处理，用可定制的应答策略加声学优先训练解决语义走捷径问题，最强证据是合成与真实录音上策略跟随与有用性同步提升，而代价是需要大量合成双说话人数据与难负样本约束。

论文针对句子重音改变语义这一被忽视的能力，提出 StressTest 基准与 Stress-17k 合成训练管线，微调得到的 StresSLM 在真实录音上显著超过现有语音模型，同时基本保留原有识别能力。

论文把音频地理定位做成音频语言模型基准，用四步声学过滤加正负类别加权的定位性分数筛出 1444 段录音，最强闭源模型仍只在部分样本上精确定位且高度依赖语言线索。

针对语音生成评价依赖主观平均意见分且单指标奖励不透明的问题，UniSRM 用四任务统一数据加两阶段推理评价与推理一致奖励，在 UniSRM-Bench 上提升多任务准确率，但多轮对话与跨域泛化仍受数据覆盖和计算开销限制。

v-HUB 把视频幽默拆成字幕匹配、幽默解释和开放问答三类可核对任务，用文本、纯视频、视频加音频三组输入对照测出模型重度依赖文字线索，而环境声和画面内文字只带来小而稳定的增益且历史默片更难。

针对全模态模型易复述可见幻灯片文字而忽略语音的问题，论文提出先在思考块中识别幻灯片文字再在回答块中引用锚定转写，并用四项奖励做组相对策略优化，在实体密集基准上改善实体识别，同时带来思考块的额外推理开销。