Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: ctranslate2
Опубликована: 22 июл 2026

Ссылки

faster-whisper-base

Распознавание речиАудио → текст

Производная модели Systran/faster-whisper-base. Многоязычная модель Whisper base в формате CTranslate2 для распознавания речи из аудио.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

Карточка модели zhenlimuixing/faster-whisper-base на Hugging Face совпадает с карточкой Systran/faster-whisper-base, поэтому описание составлено по ней.

Systran/faster-whisper-base — конверсия модели распознавания речи Whisper base от OpenAI в формат CTranslate2, подготовленная для использования в CTranslate2 и проектах на его основе, включая faster-whisper. Модель принимает аудио и выполняет распознавание речи; карточка указывает поддержку многих языков, в том числе русского, английского, китайского, немецкого, испанского, французского и японского.

Веса сохранены в FP16; при загрузке тип вычислений можно изменить параметром compute_type в CTranslate2. Репозиторий предназначен для запуска модели в совместимом программном окружении. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

транскрибация аудиозаписей на русском языке
распознавание речи в подкастах и интервью
создание субтитров к видео
транскрибация телефонных записей
распознавание речи на поддерживаемых иностранных языках

Ограничения

Это модель размера base, поэтому качество распознавания может уступать более крупным вариантам Whisper; результат зависит от качества аудио и поддерживаемого языка.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper base model for CTranslate2

This repository contains the conversion of openai/whisper-base to the CTranslate2 model format.

This model can be used in CTranslate2 or projects based on CTranslate2 such as faster-whisper.

Example

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("base")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

Conversion details

The original model was converted with the following command:

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-base --output_dir faster-whisper-base \
    --copy_files tokenizer.json --quantization float16

Note that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the compute_type option in CTranslate2.

More information

For more information about the original model, see its model card.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ctranslate2

Нельзя запустить

Модели CTranslate2 требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: 45cb3fb