/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
whisper-base
Библиотека
whisper.cpp
Опубликована
17 июл 2026

whisper-base-GGUF

Распознавание речиАудио → текст

Whisper Base F16 — модель для локального распознавания речи и диктовки с помощью Unsloth Studio или whisper.cpp.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

Whisper Base F16 — модель распознавания речи для локальной диктовки в Unsloth Studio и запуска через whisper.cpp. В основе репозитория лежит unslothai/whisper-base; веса представлены в формате whisper.cpp: матрицы хранятся в F16, а необходимые тензоры — в F32. Низкобитная квантизация не применялась.

Модель преобразует аудио в текст и рассчитана на быстрый локальный ввод речи с балансом скорости и качества распознавания. Её можно выбрать в настройках голосового ввода Unsloth Studio или запустить через whisper.cpp для транскрибирования аудиофайла. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • локальная диктовка в чате через микрофон
  • транскрибирование аудиофайлов через whisper.cpp
  • распознавание речи без отправки аудио в облако

Ограничения

Модель предназначена для лёгкого локального распознавания речи; README описывает её как компромисс между скоростью и качеством относительно Whisper Tiny, но не приводит замеры качества или поддерживаемые языки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Base F16 for Unsloth Studio

Run fast, fully local speech-to-text dictation in Unsloth Studio. Whisper Base is a lightweight step up from Tiny and is a strong default when you want quick local dictation with better transcription quality.

Run in Unsloth Studio

  1. Install or update Unsloth Studio.
  2. Open Settings > Voice.
  3. Open the local dictation model picker and select Whisper Base.
  4. Let Studio download and cache the model.
  5. Use the microphone button in the chat composer to dictate locally.

The model runs on your device through whisper.cpp. Your recorded audio does not need to be sent to a hosted transcription service.

Model file

  • whisper-base.bin: native F16 model for whisper.cpp
  • Download size: approximately 148 MB
  • Best for: a lightweight balance of speed and transcription quality

whisper.cpp uses a custom GGML binary format for Whisper. The model file is therefore named .bin, not .gguf, even though this repository follows the common -GGUF repository naming convention.

No low-bit quantization was applied. Matrix weights are stored as F16, while tensors that whisper.cpp requires in F32 remain F32.

Manual whisper.cpp usage

whisper-cli -m whisper-base.bin -f audio.wav

Integrity

  • Source model.safetensors SHA-256: 07cadb9f25677c8d50df603e66a98fbd842cce45047139baeb16e6219a1e807b
  • Converted model SHA-256: c2dad44135a48bc7c5a93564f4cd5cc8735ba8822999e358eb31f28d14d72a8b
  • Conversion tool: ggml-org/whisper.cpp commit 080bbbe85230f624f0b52127f1ae1218247989f9

The converted model was loaded by whisper.cpp and passed an end-to-end transcription test.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · whisper.cpp

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
5599157

0 моделей