Darija in the Wild

摩洛哥 Darija 真实场景语音识别基准，Mistral 与摩洛哥 MTNRA 联合构建：109 条 clips，主体是语码转换（日常 35% + 技术 15%）与噪声、语速、静默处理

基本信息

30 秒看懂

越低越好（CER）。这是官方阿语七基准套件里最贴近真实使用场景的一档：官方构成图显示 109 条 clips 中「日常语码转换」38 条（35%）、「技术语码转换」16 条（15%），合计一半是说话人在同一段话里切换语言；另有「基础语音」23 条（21%）、「人名与短语难点」15 条（14%）、「噪声与语速」11 条（10%）、「静默处理」6 条（6%）。因此它的分数直接反映模型在真实会议或客服录音上的可用性，比干净广播语料难得多——同一套件里 FLEURS 只要 2.66%、MGB-2 5.31%，而 Darija in the Wild 官方自报本模型 9.69%。样本量只有 109 条，单档分数的统计波动大于其它基准。

评分协议

这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。

模型发布采用时间轴

共收录 1 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-10-23

2026

2026-10-08 Mistral AI·国际

Voxtral Mini 4B Realtime Arabic

参数约 4.4B模态语音转文本

Mistral 面向阿拉伯语方言与标准阿拉伯语发布的流式语音转文本模型，面向真实场景音频与语码转换设计，模型卡标注为与摩洛哥数字化与行政改革部（MTNRA）联合开发、隶属 Mistral 与摩洛哥 2026 年 1 月签署的战略伙伴关系。收录评测以阿拉伯语语音识别的 CER 为主：七个阿拉伯语基准平均 CER 8.82%（480 ms 转写延迟）。

流式语音识别阿语方言与语码转换转写延迟可调主权 AI 联合开发

查看模型变体与证据

Darija in the Wild 图表尚无可读数值

数据缺口（本页暂未收录）

• 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
• 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
• 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
• 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
• 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注

以上字段暂缺时，本页不虚构数字；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。

复现入口

相关评测（同类别）

引用

本页数据更新于 2026-10-23，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。