/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo
Библиотека
ggml
Опубликована
16 июн 2026

batisay-ko-turbo

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Корейская модель BatiAI на базе Whisper large-v3-turbo для локальной расшифровки звонков, совещаний, лекций и разговоров.

72скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

batisay-ko-turbo — разработанная BatiAI корейская модель распознавания речи на базе Whisper large-v3-turbo с 809 млн параметров, дообученная на корейской речи из нескольких предметных областей. Она предназначена для локальной расшифровки телефонных звонков, совещаний, лекций и повседневных разговоров; модель принимает аудио и выдаёт текст. Для запуска рекомендуются whisper.cpp и, на Apple Silicon, вариант MLX. В README приведены результаты на отдельных тестах, включая CER 5,67% на доменном наборе колл-центра и 17,1% для ggml q5_0 на небольшом наборе реальных звонков; эти цифры относятся к описанным выборкам и настройкам.

Базовая версия обучена на отобранных примерно 4 300 часах данных, включая обычную речь, совещания, лекции, разговоры и телефонную речь с частотой 8 кГц. Репозиторий предлагает варианты ggml q5_0 и q4_0, а README рекомендует q5_0 как компромисс размера, скорости и качества. Карточка указывает лицензию BatiAI Community v2: личное, внутреннее, исследовательское, некоммерческое и государственное использование разрешено; для внешнего SaaS, перепродажи и некоторых коммерческих случаев требуется согласование с разработчиком.

Сценарии применения

  • расшифровка корейских телефонных звонков
  • транскрибация совещаний с несколькими участниками
  • перевод корейской речи в текст на устройстве
  • создание расшифровок лекций
  • транскрибация повседневных разговоров

Ограничения

Показатели на реальных звонках получены на небольшой выборке из пяти записей, а эталонные расшифровки были автоматическими, поэтому абсолютные значения CER ограниченно показательны. Коммерческое использование во внешнем SaaS, перепродажа и отдельные случаи использования при крупной выручке требуют согласования по лицензии Community v2.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

batisay-ko-turbo — 온디바이스 한국어 STT (통화·회의·대화)

로컬에서 도는 한국어 통화·회의 STT. 오디오는 기기 밖으로 나가지 않고, 분당 과금도 없습니다. 212초 통화를 Mac Studio에서 ~5초에 전사 (41× 실시간, whisper.cpp Metal 실측 · 2026-07-31 팀 스모크). ✅ 추천 기본 모델: 이 모델의 q5_0 — 통화·회의·대화·강의 전 도메인.

Quickstart (whisper.cpp — 주 경로):

hf download batiai/batisay-ko-turbo ggml-batisay-ko-turbo-q5_0.bin --local-dir .
whisper-cli -m ggml-batisay-ko-turbo-q5_0.bin -l ko -f audio.wav \
  --suppress-nst --max-context 0 --output-txt

Mac 경로는 whisper.cpp 또는 MLX(batisay-ko-turbo-mlx) 권장. Transformers AutoProcessor 는 2026-08-01 호환 핫픽스 반영됨(4.57+).

내 Mac/PC에서 바로 돌리는 한국어 음성-텍스트 변환 모델. 실제 전화 통화·회의·일상 대화에 강하고, 서버 없이 오프라인으로 동작합니다. 51분 통화를 약 1분에 전사(실시간 대비 최대 ~58배).

  • 🎙️ 멀티도메인: 통화(8kHz)·회의(다화자)·강의·일상 대화·일반 음성
  • 🍎 온디바이스: Apple Silicon(MLX)·whisper.cpp(Mac/Linux/Windows/iOS/Android), 음성 외부 전송 없음
  • 🔓 공개 배포: 게이트/로그인 없이 자유 다운로드 (상업 조건은 아래 라이선스)
  • 베이스: OpenAI Whisper large-v3-turbo (809M) 한국어 파인튜닝

🍎 Mac 사용자: 더 빠른 MLX 버전 있음 → batiai/batisay-ko-turbo-mlx 🔓 완전 무료(Apache 2.0) 가 필요하면 → batiai/batisay-ko-base (일반 음성 중심)

정확도 (CER, 낮을수록 정확)

도메인별 — N=500/도메인, 엄격 정규화

도메인turbobaselarge측정셋
일상 대화3.00%——자연 대화
상담 통화 (8kHz, in-domain)5.67%—10.00%콜센터 벤치셋
일반 음성 (깨끗)6.99%7.77%7.41%KsponSpeech eval_clean
일반 음성 (소음)8.33%12.28%8.49%KsponSpeech eval_other
회의 (다화자, 16kHz)8.90%—9.87%다화자 회의

측정: GPU(transformers), 도메인당 500발화. 상담 5.67%는 콜센터 in-domain 벤치로, 아래 실사용 장문 통화와는 별개입니다.

실사용 장문 통화 (2~51분)

모델실통화 CER
batisay-ko-turbo (MLX)14.85%
batisay-ko-turbo (ggml q5_0, 배포본)17.1%
batisay-ko-base19.11%

실제 사용자 통화 5건(2·4·8·12·51분, 약 27,000자 — 그중 51분 1건이 약 72%)의 소표본 측정. 참조 전사가 사람 정답이 아닌 자동 전사 기준이라 절대치보다 버전/포맷 간 상대비교 지표입니다(정식 정답셋 확대 예정). 51분 초장문: base 31.1% / 이전 버전 30.3% → 현재 19.4%.

속도 (Mac M4 Max, 동일 7.8분 통화 실측)

포맷크기rtf7.8분 통화51분 통화
MLX fp161.6 GB0.017 (~58×)8.2초0.9분
ggml q5_0 ⭐548 MB0.026 (~38×)12.2초1.3분
ggml q4_0453 MB0.02813.3초1.4분
ggml q8_0834 MB0.03616.7초1.8분

rtf = 처리시간 / 오디오길이 (작을수록 빠름). q5_0 이 속도·품질·크기 밸런스로 배포 기본값, MLX fp16 이 최고 속도·정확도.

사용 방법

whisper.cpp (Mac / Linux / Windows / iOS / Android)

hf download batiai/batisay-ko-turbo ggml-batisay-ko-turbo-q5_0.bin --local-dir .

# 권장 (전 도메인 기본값)
./whisper-cli -m ggml-batisay-ko-turbo-q5_0.bin -l ko -f audio.wav \
    --suppress-nst --max-context 0 --output-txt

--suppress-nst --max-context 0 은 장문 전사 시 침묵/전환 구간의 반복 환각·디코더 붕괴를 방지합니다 (60분+ 어닝콜에서 재무 수치 recall ~83% 확보). 표준 단문에서 무회귀 검증 → 전 도메인 기본 권장. 실시간 streaming 은 whisper.cpp/examples/stream 사용.

MLX (Apple Silicon 최적)

import mlx_whisper
r = mlx_whisper.transcribe("audio.wav", path_or_hf_repo="batiai/batisay-ko-turbo-mlx",
                           language="ko", condition_on_previous_text=False)

자세한 옵션·fp16 변형은 MLX 카드 참조.

BatiFlow App

녹음 → 자동 전사 → AI 요약 → 회의록. batisay-ko-turbo 가 표준 STT 엔진으로 임베드(무료).

모델 정보

  • 베이스: OpenAI Whisper large-v3-turbo (809M, encoder = Large v3)
  • 학습: 3-cycle 점진 학습, 엄선한 약 4,300시간 (가용 25,000시간+ 중 품질 우선 선별). 일반(KsponSpeech)·회의·강의·일상 대화·콜센터 통화(8kHz)·소음 통화 — 한국어 멀티도메인, AI Hub 기반.
  • 정제 라벨: 전사 주석 제거 → 깨끗한 출력. 각 사이클 KsponSpeech 재학습으로 기존 도메인 성능 유지.
  • 버전: v1.1 (2026-06-20) — batisay-ko-base 위에 통화 데이터 다양화 + 상담 과적합 제거로 실사용 장문 통화 정확도를 회복. 멀티도메인은 v1.0 동급 유지.

base vs turbo — 어느 걸 쓸까

batisay-ko-basebatisay-ko-turbo (본 모델)
라이선스Apache 2.0 (완전 무료, 외부 SaaS OK)Community v2 (공개·무게이트, 상업 협의)
학습 도메인일반 (KsponSpeech)일반 + 회의 + 통화 + 대화
실사용 통화19.11%14.85%
추천무료·외부 SaaS 임베드통화·회의·대화 정확도 우선 (BatiFlow 표준)

양자화

포맷크기권장 RAM
q5_0 ⭐548 MB2 GB+
q4_0 (lite)453 MB1 GB+
q8_0834 MB2 GB+
f321.6 GB4 GB+

라이선스 — BatiAI Community v2

공개 다운로드(게이트 없음). 개인·사내 도구·연구·비영리·공공 = 자유 사용. 외부 SaaS·재판매·연매출 10억원 이상 상업 사용 = support@bati.ai 협의. 출시 4년 후 Apache 2.0 자동 전환. 전문: LICENSE-BATIAI-COMMUNITY.md

변경 이력

  • v1.1 (2026-06-20) — 실사용 장문 통화 정확도 회복 (실통화 14.85% MLX / 17.1% ggml, base 19.11% 대비 개선; 51분 통화 base 31.1% → 19.4%). 멀티도메인 v1.0 동급 유지.
  • v1.0 (2026-06-15) — 첫 출시 (통화·회의·대화 멀티도메인 3-cycle 학습).

문의

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ggml

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
4bbd161

0 моделей