Cartão de destaque com o título “Fish Audio Live 3” acima da linha “Feito para o ritmo da conversa”, três chips arredondados com os textos “186 ms de reação informados pelo fornecedor”, “duplex completo” e “somente inglês no lançamento”, e um rodapé com o texto “Números informados pelo fornecedor; ainda sem pontuações independentes.” O logotipo da OrcaRouter é composto no canto inferior direito.
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Fish Audio Live 3 responde em 186 milissegundos e depois passa o resto da chamada decidindo se deve falar

Autor

Rowan Sterling

Data de publicação

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Benchmarks: Artificial Analysis · atualizado diariamente
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O Fish Audio Live 3 é um modelo de voz full-duplex que a Fish Audio anunciou em 2026-11-10, e toda a sua proposta se baseia numa distinção que a maioria dos agentes de voz ainda erra: uma pausa no meio de um número de telefone não é o mesmo evento que a pausa no fim de uma pergunta. O modelo continua ouvindo enquanto fala, pode decidir responder em apenas 186 milissegundos segundo a Fish Audio e foi treinado com conversas humanas gravadas para aprender quando dar um sinal de recebimento, quando esperar, quando responder e quando parar — em vez de receber uma tabela de limites de silêncio.

Essa última cláusula é a interessante, e também é por isso que este artigo não pode oferecer um benchmark. A Fish Audio não publicou nenhuma avaliação do Live 3, nenhum preço por byte para ele em sua própria tabela de preços e nenhum identificador de modelo ou documentação de endpoint que o nomeie. O Artificial Analysis, que avalia modelos de fala duplex em um único harness, não traz nenhuma linha do Live 3 em 2026-11-11 — o quadro lista a Fish Audio como uma família de modelos e não pontua nenhum de seus trabalhos duplex. O número de 186 milissegundos é informado pelo fornecedor e não auditado. O que segue separa o que a Fish Audio documentou do que ela afirmou, porque um dia após o lançamento essas são duas pilhas diferentes.

A pausa que arruína um número de telefone

O próprio exemplo prático da Fish Audio é o melhor argumento no anúncio. Leia um número em blocos — “415… 555… 0132” — e um agente convencional ouve três eventos separados de fim de turno, ou uma longa hesitação que ele confunde com o interlocutor pensando. Está documentado que o Live 3 diz “mm-hmm” ou “certo, 415” entre os blocos e depois espera pelo restante. O reconhecimento faz duas coisas ao mesmo tempo: confirma que os dígitos chegaram e deixa o turno em aberto para que o interlocutor possa respirar, conferir os próximos dígitos e continuar.

A metade mais difícil do mesmo problema é o erro oposto. Se o agente está lendo horários de funcionamento e quem liga diz "é" ou "mm-hmm" para mostrar que está acompanhando, está documentado que o Live 3 continua em vez de parar. Então quem liga diz "Espere, na verdade, eu só preciso de quinta-feira", e ele para e abre espaço. A formulação da Fish Audio é que nem todo som é uma interrupção, e espera-se que o modelo distinga uma sinalização de acompanhamento de uma tomada de palavra sem que um desenvolvedor enumere cada som que uma pessoa possa emitir.

O terceiro caso são correções no meio da fala: "Quero duas pizzas… não, três. Três grandes. E… na verdade, faça uma delas margherita." Um pipeline que dispara no primeiro pedido completo plausível faz o pedido errado duas vezes. O Live 3 está documentado para aguardar cada revisão. Chamadas de suporte, reservas e pedidos estão cheios exatamente disso, e é a razão pela qual o executivo-chefe da Fish Audio recorreu a uma analogia linguística em vez de um número de latência.

"A solução até agora tem sido mais regras e mais limites", disse Rissa Cao, cofundadora e CEO da Fish Audio. "Acreditamos que um modelo deveria aprender isso com conversas reais, da mesma forma que os modelos de linguagem aprendem gramática."

O que a Fish Audio realmente colocou no papel

Despido do marketing, o escopo publicado do Live 3 é curto o suficiente para ser listado por completo. Tudo abaixo vem do anúncio da Fish Audio ou da documentação dela; nada aqui foi medido de forma independente.

• Tempo de reação — A Fish Audio afirma que o modelo pode decidir responder em apenas 186 milissegundos, no contexto de reações curtas como "mm-hmm", "okay" e confirmações rápidas, em vez de respostas completas.

• Arquitetura — full duplex. Escuta enquanto fala, e é isso que torna possível uma confirmação no meio de um número.

• Sinal de treinamento — conversas humanas reais, com comportamento de alternância de turnos aprendido em vez de configurado. Não são divulgados o tamanho do conjunto de dados, o número de horas nem o conjunto de avaliação.

• Idiomas — apenas inglês no lançamento, declarado claramente no anúncio.

• Distribuição — a Fish Agent Platform, a própria API da Fish Audio e a implantação on-premises para clientes corporativos.

Preço — não publicado. A tabela de preços da Fish Audio lista drama-3, s2.1-pro, s2.1-pro-free, s2-pro e s1, além de três modelos ASR e voice-design-1. O Live 3 não aparece nela.

Two-column summary card titled “Fish Audio Live 3 — what is public”, listing Reaction speed 186 ms vendor-reported, Full duplex yes, Independent score none yet, List price not published, Languages English only and Availability Agent Platform beta and API, with the footer “Vendor-reported; no independent scores yet.” The OrcaRouter logo is composited in the bottom-right corner.

Vale a pena ler o anúncio na íntegra, porque é invulgarmente concreto quanto ao comportamento e invulgarmente silencioso quanto aos números.

Screenshot of the Fish Audio blog post “Introducing Live 3: Built for the rhythm of conversation”, dated 10 November 2026 and filed under Research, with the subheading “Learning the rhythm of conversation”, the three behaviour cards “Acknowledging without taking over”, “Knowing when you want to jump in” and “Giving you room to change your mind”, and the opening paragraphs describing full duplex with a link to fish.audio/agents.

Três trechos de áudio o acompanham — um chamador acrescentando detalhes com pausas, um chamador interrompendo uma lista de menu e um chamador dizendo “mm-hmm” enquanto o atendente repete um pedido — e cada um é a mesma alegação de comportamento sob um ângulo diferente. Nenhum deles vem com uma pontuação em nível de transcrição, e o anúncio não afirma que haja uma.

Do que é feito um agente do Live 3

Live 3 é a camada de fala de um produto maior, e é no restante desse produto que vive o trabalho de integração. A Fish Audio opera uma Agent Platform hospedada, atualmente em beta público, que expõe uma superfície REST em /v1/agent/*, além de SDKs de cliente para JavaScript e React. Os agentes podem ser conectados a um widget da web, a um número de telefone ou a um cliente personalizado, e as sessões são autenticadas com tokens de sessão em vez de uma chave de longa duração no navegador. A plataforma cuida do caminho de áudio; você traz as instruções, ferramentas e fluxos de trabalho.

A parte que importa para quem está construindo em cima disso é o gancho de LLM personalizado. O Fish Audio permite que a camada de raciocínio de um agente aponte para um endpoint compatível com OpenAI, o que significa que o modelo que faz o raciocínio não precisa ser o do fornecedor. Essa é uma costura deliberada, e é a costura onde uma camada de roteamento deve ficar. O OrcaRouter fica atrás desse endpoint com 216 modelos usando a mesma chave, pelo preço de tabela do provedor sem margem e failover automático quando um provedor apresenta erro — assim, o planejador dentro de um agente Live 3 pode ser trocado, testado em A/B com transcrições reais de chamadas e redirecionado sem tocar na camada de fala ou no número de telefone. Uma DSL de roteamento decide qual modelo recebe cada chamada, e a fusão de modelos permite que um modelo barato faça o rascunho enquanto um mais forte revisa a chamada de ferramenta antes de ela ser executada. Para ser explícito sobre o limite: o OrcaRouter não hospeda o Fish Audio Live 3. Não há endpoint de terceiros para ele, e a camada de fala aqui é do próprio fornecedor.

A plataforma é onde um agente obtém o seu número de telefone, as suas ferramentas e o seu ciclo de vida de sessão.

Screenshot of the Fish Audio agent platform landing page headed “Voice agents that do more than talk”, with the description “Build, deploy, and monitor AI voice agents that sound human, talk naturally, and get things done”, six use-case tiles covering drive-thru, retail support, flight change, phone order, clinic and a generic company agent, and an email field captioned “We'll build an agent that answers like your own team.”

O que resolveria isso

Três números transformariam isto de uma afirmação em um dado, e nenhum deles existe ainda.

• Um preço por byte ou por minuto para o {{1}}Live 3{{/1}}, para que o custo de uma chamada de dez minutos possa ser comparado com a cascata que ele substitui. Até que isso esteja disponível, qualquer estimativa de custo total para uma implantação do Live 3 é um palpite com uma vírgula decimal.

• Uma distribuição de latência, e não um piso. "Apenas 186 milissegundos" descreve a cauda rápida das reações curtas. O tempo até o primeiro áudio para uma resposta completa é o número que decide se um interlocutor fala por cima do agente, e a Fish Audio não o publicou.

• Uma pontuação independente de alternância de turnos. A Artificial Analysis executa o Full-Duplex-Bench e um teste agêntico τ-Voice em modelos duplex, e ambos seriam diretamente comparáveis às linhas publicadas para os outros modelos duplex neste mercado. Uma linha do Live 3 em qualquer um dos painéis responderia em uma tabela o que o anúncio responde em prosa.

Enquanto isso, a leitura honesta é esta: o problema que a Fish Audio escolheu é real e mal atendido, os exemplos práticos são os certos, e o modelo está sendo entregue a usuários reais por meio de uma plataforma que também ainda está em beta. Se o modo de falha do seu agente hoje é que as pessoas que ligam são interrompidas na fala, ou que precisam repetir uma sequência de dígitos duas vezes, o Live 3 mira exatamente isso — e a primeira coisa a instrumentar depois de implantá-lo não é a latência, mas com que frequência quem liga precisa começar de novo.