Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: ctranslate2
Опубликована: 22 июл 2026

Ссылки

faster-whisper-small

Распознавание речиАудио → текст

Производная модели Systran/faster-whisper-small. Конверсия Whisper small в формат CTranslate2 для распознавания речи из аудио, в том числе с помощью faster-whisper.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Карточка модели LJamin/faster-whisper-small на Hugging Face совпадает с карточкой Systran/faster-whisper-small, поэтому описание составлено по ней.

Systran/faster-whisper-small — конверсия модели openai/whisper-small в формат CTranslate2, опубликованная для использования с CTranslate2 и проектами на его основе, включая faster-whisper. Это модель распознавания речи, которая преобразует аудио в текст и поддерживает распознавание речи на множестве языков, включая русский и английский.

Веса сохранены в FP16; при загрузке через CTranslate2 тип вычислений можно выбирать с помощью параметра compute_type. Репозиторий предназначен для эффективного запуска Whisper в совместимых инструментах. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

транскрибация русскоязычных аудиозаписей
расшифровка многоязычных интервью и встреч
преобразование аудио в текст в приложениях на CTranslate2

Ограничения

Работает с аудио и выдаёт транскрипцию; README не сообщает дополнительных ограничений качества или сценариев применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper small model for CTranslate2

This repository contains the conversion of openai/whisper-small to the CTranslate2 model format.

This model can be used in CTranslate2 or projects based on CTranslate2 such as faster-whisper.

Example

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("small")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

Conversion details

The original model was converted with the following command:

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-small --output_dir faster-whisper-small \
    --copy_files tokenizer.json --quantization float16

Note that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the compute_type option in CTranslate2.

More information

For more information about the original model, see its model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ctranslate2

Нельзя запустить

Модели CTranslate2 требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: b1182ee