/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny
Библиотека
transformers.js
Опубликована
24 мая 2024

whisper-tiny

Распознавание речиАудио → текст4 профессии

onnx-community/whisper-tiny — это версия модели openai/whisper-tiny с весами в формате ONNX, подготовленная для работы с библиотекой Transformers.js.

56 386скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены19 июн 2025

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

Репозиторий поддерживается сообществом onnx-community и предназначен для запуска модели в JavaScript- и веб-средах, совместимых с Transformers.js.

Модель рассчитана на задачи обработки и распознавания речи, однако в представленном README не указаны конкретные сценарии применения, поддерживаемые языки, размер модели, архитектурные параметры, максимальная длина контекста или сведения о модальностях. Известно лишь, что исходной моделью является Whisper Tiny, а ONNX-представление обеспечивает совместимость с веб-ориентированными инструментами.

Ключевое преимущество — возможность использования модели в экосистеме Transformers.js и потенциального запуска в веб-приложениях без исходного формата весов. Ограничения, точность, требования к ресурсам и особенности производительности в README не описаны. Лицензия для этого репозитория также не указана.

Для каких профессий подходит4

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

https://huggingface.co/openai/whisper-tiny with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
ff41770

0 моделей