Характеристики

Параметры: 905 млн
Размер весов: 5,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: lite-whisper · dense
Базовая модель: whisper-large-v3
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 фев 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2502.20583

lite-whisper-large-v3-fast

efficient-speech

Распознавание речиАудио → текст

Сжатая мультиязычная модель на базе Whisper large-v3 для распознавания речи и транскрибации аудио в текст.

1 483скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены6 июл 2026

Бенчмарки

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

Публичные оценки1

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

hf-audio/open-asr-leaderboard
score · ниже — лучше
Результат
8,16
librispeech_clean_wer 2,25spgispeech_wer 3,15tedlium_wer 3,92
Hugging Face Leaderboards
Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lite-Whisper large-v3-fast — сжатая версия мультиязычной модели OpenAI Whisper large-v3, разработанная с использованием LiteASR. Модель предназначена для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст. Она построена на архитектуре LiteWhisper и содержит 905,2 млн параметров; в метаданных указана библиотека Transformers и формат весов Safetensors.

В карточке приведены результаты оценки на наборах ESB: варианты Lite-Whisper large-v3 показывают среднюю частоту ошибок слов (WER) от 10,1 до 10,2; сравнительный результат Whisper large-v3 — 10,1. Эти результаты описывают указанные варианты и не гарантируют аналогичное качество на других аудиоданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

транскрибация аудиозаписей
распознавание речи в аудио
создание текстовых расшифровок мультиязычных записей

Ограничения

В карточке приведены результаты только для наборов ESB; качество на других аудиоданных может отличаться. Языки из карточки и метаданных не перечислены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Lite-Whisper large-v3-fast

Lite-Whisper is a compressed version of OpenAI Whisper with LiteASR. See our GitHub repository and paper for details. The paper is also available on Hugging Face: Link to Hugging Face Paper Page

Benchmark Results

Following is the average word error rate (WER) evaluated on the ESB datasets:\

Model	Average WER (↓)	Encoder Size	Decoder Size
whisper-large-v3	10.1	635M	907M
lite-whisper-large-v3-acc	10.1	429M	907M
lite-whisper-large-v3	10.2	377M	907M
lite-whisper-large-v3-fast	11.3	308M	907M

whisper-large-v3-turbo	10.1	635M	172M
lite-whisper-large-v3-turbo-acc	10.2	421M	172M
lite-whisper-large-v3-turbo	12.6	374M	172M
lite-whisper-large-v3-turbo-fast	20.1	313M	172M

whisper-medium	14.8	306M	457M

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: LiteWhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов: 8b07a8f