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ServiceNow의 Apriel Voice 27B Preview는 음성 이해, 추론 및 도구 사용 기능을 통합한 오픈 모델입니다. 이 모델은 말로 된 요청을 이해하고 다단계 추론과 구조화된 도구 호출 생성을 지원합니다. 외부 합성기와 결합하여 대화형 음성 비서나 고객 지원 워크플로우 구축에 활용할 수 있습니다.
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원문 바로가기ServiceNow의 Apriel Voice 27B Preview는 ServiceNow에서 제공하는 음성, 추론 및 도구 사용을 위한 오픈 모델입니다. Apriel Voice 27B Preview는 말로 된 요청을 이해하고, 대화형 컨텍스트를 바탕으로 추론하며, 공유된 Gemma 4 백본(backbone)을 통해 텍스트 응답과 도구 호출을 생성합니다. 이 모델은 음성 인터페이스를 추가하면서도 기존의 텍스트 및 이미지 입력 기능을 유지합니다. 외부 음성 합성기(speech synthesizer)와 결합하여 대화형 음성 비서, 고객 지원 워크플로우, 그리고 음성 기반 도구 사용 환경을 구축할 수 있습니다. Apriel Live를 사용해 보거나 블로그를 읽고 기술 보고서를 참고하십시오.
모델 기능 (Model capabilities)
| 기능 | 지원 내용 |
|---|---|
| 음성 이해 (Speech understanding) | 전사(Transcription), 번역, 음성 질의응답. |
| 추론 및 도구 사용 (Reasoning and tool use) | 지침 따르기, 다단계 요청 처리, 구조화된 도구 호출 생성. |
| 멀티모달 컨텍스트 (Multimodal context) | 공유 대화 내 오디오, 텍스트, 이미지 및 도구 결과. |
| 음성 애플리케이션 (Voice applications) | 외부 음성 합성기와 결합된 텍스트 응답 및 애플리케이션 관리형 턴 테이킹(turn-taking). |
본 모델은 전사, 음성 번역, 음성 지침 따르기, 추론, 함수 호출을 지원합니다. 이 애플리케이션은 도구를 실행하고 그 결과를 대화에 반환합니다. 실시간 음성 상호 작용은 애플리케이션 및 서빙 스택(serving stack)에서 지원하며, 체크포인트 자체는 네이티브 풀 듀플렉스 음성(full-duplex speech)을 생성하는 것이 아니라 텍스트와 도구 호출을 생성합니다. Whisper large-v3-turbo 음성 인코더가 학습된 프로젝터(learned projector)를 통해 Gemma 4 26B-A4B 백본에 연결됩니다. 훈련은 먼저 이 음성 인터페이스를 정렬(align)한 다음, 음성 작업과 텍스트 리플레이를 사용하여 백본에 적응시킵니다. 교차 엔트로피(Cross-entropy) 및 교사 증류(teacher-distillation) 감독 방식은 데이터 소스마다 다르며, 기술 보고서에서 전체 레시피를 설명합니다.
긴 오디오 (Long audio)
프로세서는 더 긴 16 kHz 모노 녹음 파일을 자동으로 30초 청크로 분할합니다. 테스트 결과, 약 30분까지의 연속적인 녹음에서도 좋은 성능을 관찰했습니다.
더 긴 녹음도 지원되지만, 길이가 늘어남에 따라 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 더 긴 오디오에는 thinking mode 사용을 권장합니다. 오디오 청크와 나머지 대화는 전체 컨텍스트 예산(context budget)을 공유합니다. 실제 입력 길이는 GPU 메모리와 인코더 캐시에도 의존합니다. 아래 서비스 예시는 30분 분량의 오디오 설정을 포함하며, 선택적으로 한 시간 분량의 입력을 위한 설정도 제공됩니다.
Apriel Voice가 달성한 영어 결과는 EVA-A에서 51.27%, EVA-X에서 74.13%, 그리고 $ au$-Voice 작업 성공률에서 65.51%를 기록했으며, 평균 $ au$-Voice 응답 지연 시간(latency)은 1.91초입니다. LibriSpeech 데이터셋에서는 test-clean에서 단어 오류율(word error rate)이 2.23%, test-other에서 5.15%로 나타났으며, WER이 낮을수록 좋습니다.
| System Type | Source | EVA-A ↑ | EVA-X ↑ | $ au$-Voice pass@1 ↑ | Latency (s) ↓ |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT Realtime | 2.1 S2S | Proprietary | 59.03 | 61.6 | 69.82 |
| Gemini-3.8 Live | Extended Thinking | S2S | Proprietary | 54.82 | 73.5 |
| Flux + Gemma 4-26B | 3-stage Mixed | 36.07 | 29.22 | 65.92 | 2.92 |
| Parakeet + Gemma 4-26B | 3-stage Open source | 39.97 | 3.93 | 67.78 | 3.01 |
| UltraVox v0.6 (Qwen) | 2-stage Open source | 8.94 | 1.91 | 26.80 | 3.95 |
| Gemma 4-12B-IT | 2-stage Open source | 13.25 | 5.97 | 24.20 | 3.61 |
| Audex-30B-A3B | 2-stage Open source | 5.66 | 8.2 | 17.15 | 2.83 |
| Apriel Voice 27B Preview | 2-stage Open source | 51.27 | 74.13 | 65.51 | 1.91 |
EVA-A는 서비스 정확도(service accuracy)를 측정하며, EVA-X는 대화 경험(conversational experience)을 측정합니다. EVA-A/X와 $ au$-Voice pass@1은 0–100 스케일을 사용하며, 수치가 높을수록 좋습니다. 헤드라인 EVA 및 $ au$-Voice 결과는 도메인별 케이스 수에 가중치를 부여하는 대신 동등 영역 평균(equal-domain means)을 사용합니다. Apriel Voice는 이러한 평가에서 thinking mode를 사용했습니다.
S2S는 자체 합성 기능을 사용하는 네이티브 음성-음성 시스템(speech-to-speech systems)을 나타냅니다. 3단계 시스템은 ASR + LLM + TTS를 사용하며, 2단계 시스템은 음성 인터페이스를 추론 백본(reasoning backbone)에 연결하고 외부 합성을 사용합니다. 평가된 모든 2단계 및 3단계 시스템은 Cartesia Sonic 3.5를 사용합니다. 지연 시간(Latency)은 응답 생성과 합성까지 포함하는 전체 평가된 음성 시스템을 설명하며, 배포 설정에 따라 달라집니다.
레이더의 오디오 추론 축은 8가지 벤치마크(BFCL, Big Bench Audio, IFEval, MT-Bench, Spoken SQuAD, Alpaca Audio, OpenHermes, GSM8K)의 평균값입니다 (Apriel Voice는 85.84). 반응성 축은 지연 시간(latency)을 더 높을수록 좋은 점수로 변환하며, 측정된 정확도는 아닙니다. 지연 시간 t(초)에 대한 점수는 100 × clip((4.0 − t) / (4.0 − 0.25), 0, 1) 입니다.
텍스트 추론 및 도구 사용 (Text reasoning and tool use)
이 결과들은 Gemma 4 26B-A4B와 Apriel Voice 모두에서 사고 모드(thinking mode)의 텍스트 입력을 사용했습니다. 점수는 0~100 스케일을 사용하며, 높을수록 좋습니다. $ au^2$ 결과는 GPT-5.2를 사용자 시뮬레이터로 사용하여 세 가지 도메인에 걸친 평균값입니다.
| Benchmark | Gemma 4 26B-A4B | Apriel Voice |
|---|---|---|
| MMLU-Pro | 85.27 | 84.42 |
| GPQA Diamond | 77.80 | 80.40 |
| AIME 2024 | 92.00 | 92.00 |
| AIME 2025 | 81.67 | 81.67 |
| MATH-500 | 92.76 | 92.88 |
| AMC 2023 | 100.00 | 100.00 |
| $ au^2$ (GPT-5.2 user simulator) | 68.93 | 70.95 |
영어 음성 인식 (English speech recognition)
선택된 영어 벤치마크에서의 단어 오류율(Word Error Rate, WER, %); 낮을수록 좋습니다.
| Benchmark | Apriel Voice | WER ↓ |
|---|---|---|
| LibriSpeech test-clean | 2.23 | |
| LibriSpeech test-other | 5.15 | |
| GigaSpeech | 10.20 | |
| $\mu$-Bench (en-US) | 10.76 | |
| FLEURS (en-US) | 3.55 | |
| Earnings21 | 11.25 |
음성 추론 및 지침 따르기 (Speech reasoning and instruction following)
이 결과들은 사고 모드에서 오디오 입력을 사용했습니다. 점수는 0~100 스케일을 사용하며, 높을수록 좋습니다. 평균값은 8가지 벤치마크 각각에 동일한 가중치를 부여합니다.
| Benchmark | Apriel Voice ↑ |
|---|---|
| BFCL | 81.13 |
| Big Bench Audio | 98.90 |
| IFEval | 86.47 |
| MT-Bench | 86.19 |
| Spoken SQuAD | 82.24 |
| Alpaca Audio | 76.8 |
| OpenHermes | 81.8 |
| GSM8K | 93.18 |
도메인별 분석, 평가 프로토콜 및 텍스트/이미지 평가에 대한 내용은 기술 보고서를 참조하십시오.
제출자: /u/jacek2023 [링크] [댓글]