Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: executorch
Опубликована: 20 авг 2025

Ссылки

react-native-executorch-whisper-base.en

Распознавание речиАудио → текст4 профессии

whisper-base.en — модель автоматического распознавания речи, опубликованная Software Mansion для библиотеки React Native ExecuTorch.

1 203скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

Она основана на upstream-модели whisper-base.en от OpenAI и поставляется в виде программ ExecuTorch с расширением .pte, готовых к запуску непосредственно на устройстве.

Модель предназначена для преобразования англоязычной речи в текст в мобильных приложениях и других сценариях on-device распознавания. В репозитории доступны варианты для backend Core ML, MLX, Vulkan и XNNPACK с точностями fp16, bf16, int8 и fp32. Размер файлов зависит от backend и точности и составляет примерно от 97,8 до 380 МБ.

К сильным сторонам относятся поддержка нескольких аппаратных backend, варианты с пониженной точностью для потенциального сокращения размера и требований к ресурсам, а также интеграция с React Native ExecuTorch. Ограничения включают ориентацию на английский язык, необходимость совместимого устройства и runtime ExecuTorch версии 1.4.1; обратная и прямая совместимость с другими версиями не гарантируется. Сведения о размере архитектуры и длине контекста в README не указаны. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-base.en

This repository hosts the whisper-base.en models exported for the React Native ExecuTorch library as ExecuTorch .pte programs, ready to run on device.

Upstream model: whisper-base.en

Variants

Path	Backend	Precision
`coreml/whisper_base_en_coreml_fp16.pte`	coreml	fp16
`mlx/whisper_base_en_mlx_bf16.pte`	mlx	bf16
`mlx/whisper_base_en_mlx_int8.pte`	mlx	int8
`vulkan/whisper_base_en_vulkan_fp16.pte`	vulkan	fp16
`vulkan/whisper_base_en_vulkan_int8.pte`	vulkan	int8
`xnnpack/whisper_base_en_xnnpack_int8.pte`	xnnpack	int8
`xnnpack/whisper_base_en_xnnpack_fp32.pte`	xnnpack	fp32

Repository structure

config.json                               37 B
coreml/config.json                        1.5 kB
coreml/whisper_base_en_coreml_fp16.pte    140 MB
mlx/config.json                           2.6 kB
mlx/whisper_base_en_mlx_bf16.pte          139 MB
mlx/whisper_base_en_mlx_int8.pte          97.8 MB
tokenizer.json                            2.3 MB
vulkan/config.json                        2.6 kB
vulkan/whisper_base_en_vulkan_fp16.pte    335 MB
vulkan/whisper_base_en_vulkan_int8.pte    196 MB
xnnpack/config.json                       2.6 kB
xnnpack/whisper_base_en_xnnpack_fp32.pte  380 MB
xnnpack/whisper_base_en_xnnpack_int8.pte  236 MB

Compatibility

These files are published for the ExecuTorch v1.4.1 runtime. ExecuTorch gives no forward compatibility guarantee, so an older runtime may fail to load them.

To use them in React Native ExecuTorch, pass the model constant shipped in the library's model registry to the corresponding task pipeline. See the documentation.

To load these files in your own ExecuTorch runtime, read the compatibility note first.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · executorch

Нельзя запустить

Библиотека «executorch» рантаймом не поддерживается.

Ревизия весов: ce992bb