/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo
Библиотека
mlx
Опубликована
25 июн 2026

whisper-large-v3-turbo-4bit

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

4-битная версия Whisper large-v3-turbo для локального распознавания речи на устройствах Apple Silicon.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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

spokedotso/whisper-large-v3-turbo-4bit — 4-битная квантизованная версия Whisper large-v3-turbo от OpenAI, опубликованная Spoke для распознавания речи на устройствах Apple Silicon. Модель использует архитектуру Whisper; исходный чекпойнт содержит около 809 млн логических параметров, а веса квантованы до 4 бит с размером группы 64. В каталоге репозиторий указан как производный от openai/whisper-large-v3-turbo; README сообщает, что веса совпадают по контрольным суммам с upstream-конверсией mlx-community.

Модель предназначена для преобразования аудио в текст непосредственно на устройстве с помощью mlx-whisper. Базовая Whisper large-v3-turbo — ускоренная мультиязычная модель для распознавания речи и перевода аудио в текст. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Apache-2.0; сведения о конкретных языках и максимальной длине аудио в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • Преобразование аудиозаписей в текст на Apple Silicon
  • Локальная транскрибация голосовых заметок
  • Распознавание речи в аудиофайлах
  • Создание текстовых расшифровок для последующего поиска

Ограничения

Предназначена для запуска через MLX на Apple Silicon; 4-битная квантизация может повлиять на точность распознавания. README не приводит оценок качества или списка поддерживаемых языков этой сборки.

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

spokedotso/whisper-large-v3-turbo-4bit

A 4-bit MLX quantization of openai/whisper-large-v3-turbo, hosted by Spoke for on-device speech-to-text on Apple Silicon.

Forked from mlx-community/whisper-large-v3-turbo-4bit so that Spoke serves its own models. The weights are byte-identical to the upstream conversion (same SHA256 checksums).

Parameter count

Hugging Face reports about 0.1B because it counts the packed 4-bit weight tensors (stored as uint32), not logical parameters. The underlying model is Whisper large-v3-turbo with roughly 809M parameters, quantized to 4 bits with a group size of 64.

Usage

Spoke loads this model on-device with mlx-whisper:

pip install mlx-whisper
import mlx_whisper

result = mlx_whisper.transcribe(
    "audio.mp3",
    path_or_hf_repo="spokedotso/whisper-large-v3-turbo-4bit",
)
print(result["text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
cdb886f

0 моделей