/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
loom-py-rt
Опубликована
10 авг 2026

whisper-small-loom

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Мультиязычная Whisper Small преобразует аудиозаписи речи в текст и поставляется в формате GGUF для loom.cpp.

68скачиваний 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 мультиязычная модель распознавания речи Whisper Small, разработанная OpenAI и упакованная loom-ai-org в формат GGUF для запуска через loom.cpp. Веса не изменены относительно openai/whisper-small; репозиторий содержит экспорт модели, а не новое дообучение.

Модель принимает аудио и преобразует речь в текст. Она поддерживает распознавание на множестве языков, включая русский, английский, китайский, немецкий, испанский, французский и японский; список языков включает также другие языки. Для запуска предлагается библиотека loom-py-rt, которая обрабатывает необходимые для модели разбиение аудио и сборку результата.

Файлы предоставлены в формате GGUF и рассчитаны на выполнение в loom.cpp. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Характеристики точности и ограничения применения в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • транскрибация русской речи из аудиозаписей
  • распознавание речи в многоязычных записях
  • создание текстовых расшифровок аудио

Ограничения

В карточке не приведены показатели качества и подробные ограничения распознавания. Запуск описан через loom.cpp и loom-py-rt.

Для каких профессий подходит10

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

Whisper Small

OpenAI's Whisper small encoder-decoder 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 openai/whisper-small. 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)

en, zh, de, es, ru, ko, fr, ja, pt, tr, pl, ca, nl, ar, sv, it, id, hi, fi, vi, he, uk, el, ms, cs, ro, da, hu, ta, no, th, ur, hr, bg, lt, la, mi, ml, cy, sk, te, fa, lv, bn, sr, az, sl, kn, et, mk, br, eu, is, hy, ne, mn, bs, kk, sq, sw, gl, mr, pa, si, km, sn, yo, so, af, oc, ka, be, tg, sd, gu, am, yi, lo, uz, fo, ht, ps, tk, nn, mt, sa, lb, my, bo, tl, mg, as, tt, haw, ln, ha, ba, jw, su

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/whisper-small-loom")

# Audio is a mono float list at 16 kHz. Long files are windowed for you, and a model that emits
# timestamps is seeked to where it closed its last segment rather than cut at a fixed stride.
# Omit `language=` to let the model detect it; `task="translate"` renders the speech in English.
result = model.speech2text.infer(audio, language="en", timestamps=True)
print(result.text)
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

  • whisper-small.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
4c18ddf

0 моделей