Характеристики

Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: whisper · dense
Опубликована: 22 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

trelis-mlx-hinglish-q4

sanke

Распознавание речиАудио → текст

Квантованная версия Whisper для распознавания речи с переключением между хинди и английским на Mac с Apple Silicon.

6скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июл 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

Trelis Whisper Hinglish MLX Q4 — 4-битная квантованная версия модели Trelis/whisper-hinglish-preview от Trelis Research. Это дообученная на английской и хинди речи с переключением языков модель Whisper для автоматического распознавания речи. Версия в формате MLX предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon; квантование сокращает объём модели примерно с 3,1 ГБ до 733 МБ.

Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст, включая речь с переключением между хинди и английским. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

транскрибация речи на хинди и английском с переключением языков
распознавание речи в англо-хиндийских аудиозаписях
локальная транскрибация аудио на Mac с Apple Silicon

Ограничения

Квантование до 4 бит уменьшает размер модели и может повлиять на точность. Версия предназначена для Apple Silicon и не лицензирована для коммерческого использования.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Trelis Whisper Hinglish (Preview) - MLX Q4

This is a 4-bit MLX quantized version of the Trelis/whisper-hinglish-preview model by Trelis Research.

Conversion Details

The original model (a fine-tune of whisper-large-v3 for English/Hindi code-switching) has been unsharded and converted to the MLX format with 4-bit quantization. This reduces the memory footprint from ~3.1 GB down to ~733 MB, allowing it to run extremely fast on Apple Silicon (M-series) Macs while maintaining high accuracy.

Usage with MLX

You can load and run this model using the mlx-whisper package:

import mlx_whisper

text = mlx_whisper.transcribe(
    "audio.wav",
    path_or_hf_repo="sanke/trelis-mlx-hinglish-q4"
)
print(text["text"])

Credits & Links

Original Model: Trelis/whisper-hinglish-preview
Original Author: Trelis Research
Framework: MLX (ml-explore)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов: ca667d8