/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo
Библиотека
whisper.cpp
Опубликована
17 июл 2026

whisper-large-v3-turbo-GGUF

Распознавание речиАудио → текст

Локальная версия Whisper Large v3 Turbo для быстрой транскрибации аудио и голосовой диктовки через 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

Это конвертированная в формат whisper.cpp модель Whisper Large v3 Turbo от Unsloth AI, предназначенная для локального преобразования речи в текст. Её используют для диктовки в Unsloth Studio и для транскрибирования аудиофайлов через whisper.cpp.

Модель хранится в файле `whisper-large-v3-turbo.bin` в пользовательском формате GGML: веса матриц имеют точность F16, а необходимые whisper.cpp тензоры — F32. Низкобитная квантизация не применялась. Размер файла около 1,62 ГБ. Автор README характеризует эту версию как баланс скорости и точности в линейке Whisper; модель прошла проверку сквозной транскрипцией. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • локальная транскрибация аудиофайлов
  • голосовая диктовка в Unsloth Studio
  • преобразование речи в текст через whisper.cpp

Ограничения

Для локального запуска нужен whisper.cpp или Unsloth Studio; файл модели занимает около 1,62 ГБ. README не приводит точность по языкам или результаты сравнительных тестов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Large v3 Turbo F16 for Unsloth Studio

Run high-quality, fully local speech-to-text dictation in Unsloth Studio. Whisper Large v3 Turbo offers the strongest speed and accuracy balance in the default Whisper lineup and is the recommended choice for capable hardware.

Run in Unsloth Studio

  1. Install or update Unsloth Studio.
  2. Open Settings > Voice.
  3. Open the local dictation model picker and select Whisper Large v3 Turbo.
  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-large-v3-turbo.bin: native F16 model for whisper.cpp
  • Download size: approximately 1.62 GB
  • Best for: the recommended balance of high accuracy and fast transcription

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-large-v3-turbo.bin -f audio.wav

Integrity

  • Source model.safetensors SHA-256: 542566a422ae4f3fd23f1ba11add198fca01bbf82e66e6a2857b3f608b1eb9d1
  • Converted model SHA-256: 0dc8bab01bd6b0ab68e8ebb607bf3c960ff1bc136644a23b3ad59f7c00e78d09
  • 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
325c85b

0 моделей