英伟达发布Audex音频-文本统一模型：30B总参数
英伟达发布Audex音频-文本统一模型，总参数量30B，激活参数仅3B。采用Mamba-Transformer混合架构与专家路由策略，将音频嵌入映射到文本空间统一处理。文本能力在MMLU-Redux达86.4，部分基准超骨干模型，多模态扩展未削弱文本智能。
英伟达在今年 6 月发表了一篇论文，正式推出了一款名为 Audex（Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B）的统一音频-文本大语言模型。总参数量 30B，激活参数仅 3B——也就是说，它保留了核心文本智能，同时还能理解和生成音频与语音。在目前多模态大模型动不动就往百亿参数狂奔的背景下，这种“大而省”的设计思路本身就很有意思。
模型的骨干是英伟达自研的文本模型 Nemotron-Cascade-2-30B-A3B，52 层混合 Mamba-Transformer 结构，内嵌 128 个可路由专家，每次推理只激活其中 6 个专家。说白了，这就是一套“专家库”策略：需要什么能力就调什么专家，既不浪费算力，又能兼顾复杂任务。
设计上，Audex 最核心的诉求是：多模态扩展不能把文本能力搞崩了。很多模型一加音频、视觉，文本能力就跳水，英伟达这次显然想打个翻身仗。他们把音频输入编码后直接映射到文本嵌入空间，同时把量化后的音频输出 token 和文本 token 放在一起统一处理——架构上很干净。
音频组件这边，Audex 用了 AF-Whisper 做音频编码器，处理 16kHz 输入，后面跟着两层 MLP 适配器做特征映射。输出词表从原始的 131072 个 token 扩展到了 205312 个 token，多出来的部分主要留给音频专用表示。语音输出则靠 X-Codec2 编解码器，速率每秒 50 个 token，单层有限标量量化（finite scalar quantization），码本大小 65536。非语音音频部分用了另一套工具 X-Codec，速率变成每秒 200 个 token，4 层展平残差向量量化。
最后聊聊评测成绩。文本方面，Audex 在 MMLU-Redux 上拿到了 86.4，比骨干模型的 86.3 略高；在 IMO AnswerBench 上拿了 81.1，明显超过骨干的 79.3。但在 MMLU-Pro 和 GPQA-Diamond 上出现了小幅下降。整体来看，文本能力不仅没有因为加入音频而拖后腿，反倒在一些基准上还有增益，这对于多模态模型来说已经算是很亮眼的成绩了。
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