Характеристики

Лицензия: openmdw-1.1
Библиотека: onnx
Опубликована: 6 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b-160ms-onnx-int8

Lorqa

Распознавание речиАудио → текст

Мультиязычная потоковая модель NVIDIA Nemotron 3.5 ASR в формате ONNX INT8 для распознавания речи через sherpa-onnx.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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

Lorqa/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b-160ms-onnx-int8 — зеркальная копия рантайм-файлов мультиязычной модели распознавания речи NVIDIA Nemotron 3.5 ASR. Файлы ONNX INT8 для энкодера, декодера и joiner, а также токены побайтно совпадают с указанной в README версией исходного репозитория; обучение, повторная квантизация и улучшение точности не заявлены.

Модель предназначена для потокового распознавания речи с размером чанка 160 мс и запуском через совместимую версию sherpa-onnx. Поддерживается явный выбор языка или автоматическое определение; перечислены китайский, английский и японский языки. Размер файлов модели составляет около 682 МБ. Размер чанка не гарантирует такую же задержку до отображения текста: меньшие чанки могут повысить отзывчивость, но повлиять на точность и эффективность вычислений.

Лицензия — OpenMDW 1.1. README отмечает, что точность китайского языка следует оценить на собственных записях; оперативная память при запуске превышает размер загружаемых файлов.

Сценарии применения

потоковая расшифровка речи с чанками 160 мс
распознавание китайской речи, включая мандаринский диалект
транскрибирование английских аудиозаписей
распознавание японской речи
автоматическое определение языка аудиопотока

Ограничения

Заявленный размер чанка 160 мс не гарантирует соответствующую задержку до отображения текста, а меньшие чанки могут ухудшить точность и вычислительную эффективность. Точность для китайского языка следует оценить на целевых записях; рабочая память превышает размер файлов модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Lorqa Nemotron 3.5 multilingual — 160 ms ONNX INT8

Byte-identical runtime mirror of csukuangfj2/sherpa-onnx-nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-160ms-int8-2026-06-11 at revision b3a4dbde84fba1a13cb4270e6730b525ac6a2db6. The source model is NVIDIA Nemotron 3.5 ASR, licensed under OpenMDW 1.1. Original exporter attribution is retained in UPSTREAM_README.md.

The four runtime files total 682,215,471 bytes (about 682 MB). Encoder, decoder, joiner and tokens are unchanged. No training, re-quantization or accuracy improvements are claimed. Upstream sample recordings are not included in this mirror.

This is the multilingual model, including Mandarin Chinese; it is not the older English-only Nemotron. Chinese is a broad-coverage locale and accuracy needs evaluation on your recordings. Chunk size is 160 ms, not a guarantee of end-to-end visible text latency. Smaller chunks can trade accuracy and compute efficiency for responsiveness; running memory exceeds download size.

Runtime compatibility

Use a sherpa-onnx release supporting Nemotron 3.5 multilingual, with encoder.int8.onnx, decoder.int8.onnx, joiner.int8.onnx and tokens.txt. Per-stream language strings support explicit languages or auto. See the official multilingual deployment instructions.

This is an ONNX experiment, not a Core ML mlmodelc bundle. It cannot be loaded by Lorqa's existing Nemotron 320 ms Core ML runtime or FluidAudio Core ML loaders. App integration and actual device inference benchmarks are pending.

Mirrors: Hugging Face · ModelScope. Verify SHA256SUMS after download. PROVENANCE.json records the upstream revision and intended chunk size.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · onnx

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов: b67b66c