/ Модель

Характеристики

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

whisper-small-GGUF

Распознавание речиАудио → текст

Whisper Small F16 — модель для локального распознавания речи и диктовки через whisper.cpp и Unsloth Studio.

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 Small F16 для Unsloth Studio — модель распознавания речи, основанная на unslothai/whisper-small и подготовленная для локального запуска через whisper.cpp. Она преобразует аудио в текст и предназначена, в частности, для диктовки с микрофона в чате Unsloth Studio и транскрибации аудиофайлов.

Веса матриц хранятся в F16, а необходимые whisper.cpp тензоры — в F32; низкоразрядная квантизация не применялась. Файл модели использует собственный бинарный формат GGML для whisper.cpp, несмотря на суффикс GGUF в названии репозитория. По README, модель обеспечивает более высокое качество транскрибации, чем Whisper Tiny или Base, при умеренном использовании локальных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • локальная диктовка речи в чате Unsloth Studio
  • транскрибация аудиофайлов через whisper.cpp
  • преобразование речи с микрофона в текст

Ограничения

Для запуска требуется whisper.cpp или совместимая интеграция; README указывает размер загрузки около 488 МБ и умеренную потребность в локальных ресурсах. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small F16 for Unsloth Studio

Run accurate, fully local speech-to-text dictation in Unsloth Studio. Whisper Small provides better transcription quality than Tiny or Base while remaining practical for everyday local dictation.

Run in Unsloth Studio

  1. Install or update Unsloth Studio.
  2. Open Settings > Voice.
  3. Open the local dictation model picker and select Whisper Small.
  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-small.bin: native F16 model for whisper.cpp
  • Download size: approximately 488 MB
  • Best for: improved accuracy with moderate local resource use

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-small.bin -f audio.wav

Integrity

  • Source model.safetensors SHA-256: 1d7734884874f1a1513ed9aa760a4f8e97aaa02fd6d93a3a85d27b2ae9ca596b
  • Converted model SHA-256: cfd85d74dc730828cef4e13ae65898d9dc6f695fd00394f4399f7310e73cf505
  • 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
39fb180

0 моделей