/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
51,7 млн
Размер весов
144 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Библиотека
mlx-audio
Опубликована
15 янв 2026

whisper-base.en-asr-fp16

Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Англоязычная модель Whisper для преобразования речи в текст в экосистеме MLX.

105скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 янв 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

mlx-community/whisper-base.en-asr-fp16 — англоязычная модель распознавания речи семейства Whisper, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из openai/whisper-base.en с помощью mlx-audio версии 0.2.10. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; предназначена для транскрибации английской речи в приложениях, использующих MLX и mlx-audio. Модель содержит 51,7 млн параметров, а файлы репозитория представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка отсылает к описанию исходной модели за дополнительными сведениями. Данные подтверждают английскую специализацию и задачу распознавания речи, но не сообщают длину контекста или ограничения качества.

Сценарии применения

  • транскрибация записей на английском языке
  • распознавание английской речи в аудиофайлах
  • преобразование голосовых заметок на английском в текст

Ограничения

Модель рассчитана на английский язык; карточка не приводит сведения о точности и поведении на шумной или многоголосой записи.

Для каких профессий подходит5

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

mlx-community/whisper-base.en-asr-fp16

This model was converted to MLX format from openai/whisper-base.en using mlx-audio version 0.2.10. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with mlx-audio

pip install -U mlx-audio

CLI Example:

python -m mlx_audio.stt.generate --model mlx-community/whisper-base.en-asr-fp16 --audio "audio.wav"

Python Example:

from mlx_audio.stt.utils import load_model
from mlx_audio.stt.generate import generate_transcription
model = load_model("mlx-community/whisper-base.en-asr-fp16")
transcription = generate_transcription(
    model=model,
    audio_path="path_to_audio.wav",
    output_path="path_to_output.txt",
    format="txt",
    verbose=True,
)
print(transcription.text)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx-audio

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
6f6b100

0 моделей