This repository contains the model of the paper AgenticASR: Refining Speech Recognition in Real-World Scenarios via an Agentic Approach.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 838 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 30 июл 2026
Ссылки
AgenticASR-Refiner
Компактная Llama-модель генерации текста, связанная с агентным уточнением результатов распознавания речи в реальных условиях.
43скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 авг 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Andrew0425/AgenticASR-Refiner — модель семейства Llama для генерации текста, связанная с работой AgenticASR о повышении качества распознавания речи в реальных сценариях с помощью агентного подхода. В репозитории размещены веса в форматах Safetensors и ONNX; модель содержит около 837,6 млн параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Модель предназначена для сценариев уточнения результатов распознавания речи в рамках подхода AgenticASR. Карточка не описывает конкретный способ использования, входной формат или языковое покрытие, поэтому нельзя уверенно определить, принимает ли модель аудио напрямую или обрабатывает текстовые транскрипции. Метаданные указывают на текстовую генерацию и чат-возможность.
Лицензия репозитория — Apache-2.0. README содержит только название связанной работы и не сообщает о результатах оценки или известных ограничениях.
Сценарии применения
- уточнение транскриптов распознавания речи
- коррекция ошибок ASR в реальных условиях
- эксперименты с агентным улучшением распознавания речи
Ограничения
В карточке нет сведений о языках и конкретном формате входа; метаданные классифицируют модель как генератор текста, поэтому поддержка прямого аудиовхода не подтверждена. README не приводит результатов оценки качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e41ca36