/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny
Библиотека
transformers.js
Опубликована
3 мая 2023

whisper-tiny

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Xenova/whisper-tiny — версия модели OpenAI Whisper tiny, подготовленная командой Xenova в формате ONNX для совместимости с библиотекой Transformers.js.

801 тыс.скачиваний за 30 дней19лайковвеса 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

Модель предназначена для автоматического распознавания речи и транскрибирования аудио, в том числе непосредственно в JavaScript-приложениях и веб-среде.

В README указано, что репозиторий содержит ONNX-веса базовой модели openai/whisper-tiny. Точные сведения о размере, архитектуре, поддерживаемых языках, контекстном окне и модальностях в карточке не приведены. Ключевое преимущество — готовность к использованию через Transformers.js и возможность обрабатывать аудио по URL; при этом README не содержит данных о точности, производительности и ограничениях качества распознавания.

Лицензия указана как Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

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-tiny 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-tiny');
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
5332fcc

0 моделей