据SiliconANGLE报道，Phonely Ltd.于9月1日宣布推出Alma，一个面向语音代理的大型语言人工智能模型，使用超过1000万通真实电话对话训练而成。该公司表示，市场上许多驱动语音代理的AI模型都是基于文本训练的，这可能导致通话中的对话听起来有些“不对劲”，团队可能需要花费数小时调整提示词，但仍缺乏对对话流程的自然理解。

Alma的首个令牌响应时间低于185毫秒，而OpenAI的GPT-4.1约为500毫秒。这减少了打断对话的停顿，因为正常人在思考时可能会短暂停顿，但大多数人在完全形成答案之前就开始回复。当大语言模型在互联网、企业内部知识库或自身内部查找信息时，这种停顿会显得不自然。

Phonely称，其架构还节省成本，Alma每百万混合令牌成本为55美分，比GPT-4.1的每百万3.50美元便宜84%，比GPT-5.4的5.63美元便宜90%。在速度对比中，Alma的首个令牌响应比GPT-4.1快63%，比GPT-5.6快82%。

Phonely联合创始人兼首席执行官Will Bodewes表示：“市场上的每个语音代理都在使用为其他用途构建的模型。我们拥有电话通话数据，所以为通话构建了模型。”该公司称其优势不仅限于单次通话，通过在上百万次对话中构建和运营模型，可以持续改善语音代理的表现。

Alma能够识别对话中断的位置，并将其作为反馈循环，指导模型下次调整回应。该前沿模型利用真实流量改变其与客户通话的交互方式，无需等待下一个训练周期，让模型在第二天而非下个月就能更好地工作。Phonely表示，这种自我改进使Alma在通用模型难以保持自然和跟上语音对话时成为更优选择。语音代理需要很好地遵循指令、快速响应，并在长时间对话中保持可靠性，同时每个环节听起来自然。

该公司称，Alma可以与现有的转录器和文本转语音提供商配合使用，团队能够沿用现有技术栈。此外，由于模型经过预训练已像人一样说话，减少了对提示工程来改善行为的需求。Bodewes补充道：“Alma已经每月处理数百万通Phonely电话，现在任何构建语音产品的人都可以使用它。”