/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-ASR-0.6B
Библиотека
loom-py-rt
Опубликована
11 авг 2026

qwen3-asr-0.6b-loom

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Экспорт Qwen3-ASR-0.6B в GGUF для распознавания речи и транскрибации на многих языках.

50скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Это экспорт многоязычной модели распознавания речи Qwen3-ASR-0.6B, разработанной Alibaba. Репозиторий подготовлен для loom.cpp и содержит веса в формате GGUF; README указывает, что параметры модели не изменены относительно Qwen/Qwen3-ASR-0.6B.

Модель предназначена для преобразования аудио в текст. Её можно запускать через библиотеку loom-py-rt; экспорт включает необходимые для работы графы и драйвер. Поддерживаются китайский, английский, кантонский и ряд других языков, включая русский.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это экспорт исходных весов, поэтому его возможности и ограничения определяются базовой моделью Qwen3-ASR-0.6B; подробные сведения о точности и условиях аудиозаписи в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей на русском языке
  • распознавание речи в аудио на английском и других поддерживаемых языках
  • преобразование китайской и кантонской речи в текст
  • локальный запуск многоязычного распознавания речи через loom.cpp

Ограничения

Карточка не сообщает метрики качества и подробные условия записи, влияющие на точность распознавания. Возможности экспорта соответствуют базовой модели Qwen3-ASR-0.6B.

Для каких профессий подходит7

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

Qwen3-ASR-0.6B

Alibaba's Qwen3-ASR 0.6B multilingual ASR model, exported for loom.cpp.

This is a loom.cpp export: a single self-describing GGUF that carries its own graph topologies, tokenizer (if any) and driver script, produced by loom-exporter.

Original model

Exported from Qwen/Qwen3-ASR-0.6B. Weights are unmodified; this repo packages the same parameters into loom.cpp's GGUF format.

License

apache-2.0, inherited from the base model above.

Language(s)

zh, en, yue, ar, de, fr, es, pt, id, it, ko, ru, th, vi, ja, tr, hi, ms, nl, sv, da, fi, pl, cs, fil, fa, el, hu, mk, ro

exported from the -hf mirror of this repo (Transformers-native layout); see [[reference-qwen3-asr-hf-checkpoint]]

Usage

Run it with loom-py -- loom-py-rt on PyPI:

pip install -U "loom-py-rt[hub]"
import loom

model = loom.Model.from_pretrained("loom-ai-org/qwen3-asr-0.6b-loom")

# Audio is a mono float list at 16 kHz. This model decodes in the one language it was trained for and
# takes no `language=` argument -- passing one warns and is ignored, because nothing in its decode
# could act on it.
result = model.speech2text.infer(audio, timestamps=True)
print(result.text)

# It emits no timestamp tokens, so `segments` is one span covering the whole clip and
# `result.timestamped` is False. Check that before treating a start/end as a boundary the model chose.
for segment in result.segments:
    print(segment.start, segment.end, segment.text)

The layer underneath

The call above is the high-level door: one per task, named for the modality pair it maps between, with the windowing, sampling and assembly this model needs already applied. Under it, model.infer(...) passes your arguments straight to the driver this GGUF embeds -- which is where you go for a knob the door does not name.

model.driver_source prints that driver, including a header comment documenting every argument it accepts for this model, and is the authority on it. See loom-py for the API and loom.cpp for what the engine does between the two.

Files

  • qwen3-asr-0.6b.gguf -- the model, exported with loom-exporter.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · loom-py-rt

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
855036a

0 моделей