/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers.js
Опубликована
3 мая 2023

whisper-small

Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Xenova/whisper-small — версия модели Whisper-small, разработанной OpenAI, подготовленная сообществом Xenova для использования в Transformers.js.

33 317скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены16 дек 2025

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

Репозиторий содержит веса в формате ONNX, совместимые с JavaScript-библиотекой Transformers.js и ориентированные на запуск в веб-среде и других JavaScript-приложениях.

Модель предназначена прежде всего для автоматического распознавания речи и транскрибации аудио, в том числе аудиофайлов, доступных по URL. Исходная модель openai/whisper-small является аудиомоделью; однако в README не указаны её архитектурные параметры, количество параметров, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста. Использование ONNX обеспечивает совместимость с Transformers.js, но конкретные требования к производительности и окружению не приведены.

Лицензия модели указана как Apache-2.0. К ограничениям относятся отсутствие в README подробных сведений о качестве распознавания, языковых особенностях, аппаратных требованиях и известных сценариях ошибок. Репозиторий с ONNX-весами описан как временное решение до более широкого распространения WebML.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/openai/whisper-small with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Transcribe audio from a URL.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const transcriber = await pipeline('automatic-speech-recognition', 'Xenova/whisper-small');
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/jfk.wav';
const output = await transcriber(url);

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
2d67713

0 моделей