Žebříček převodu mongolské řeči na text
Gemma 4Operating point: google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps)

Gemma 4 — Benchmark převodu mongolské řeči na text

Skutečné výsledky ze Gemma 4 Batch API (vylepšený provozní bod, jazyk mn) vyhodnocené na 4 mongolských datasetech a 265 zvukových vzorcích. Každé číslo níže je změřené — ne marketing. WER, rychlost a cena jsou ukázány tak, jak jsou, brutálně poctivě.

Jazyk:MNDiarizace:noneVzorky:265Běh:Aug 17, 2026, 6:18 PMEndpoint:local (transformers + PEFT)
06710069.8%
Přesnost

265/265 vzorků přepsáno · 100% úspěch

06710030.2%
Míra chybovosti slov

Nižší je lepší · na 265 vzorcích

Klíčové metriky
Míra chybovosti znaků14.7%
Prům. rychlostní faktornásobek reálného času
Celkový rychlostní faktor
Prům. latence na vzorek7.3s
Celkem zpracovaný zvuk1849.3s30.8 min

Cena

Ceník Gemma 4 pro dávkový přepis. Bez slev a sjednaných sazeb — hrubá sazba za minutu.

Za 1000 minut
$0
dávka
Za minutu
$0.0000
efektivní
Za 1000 min (těchto 30.8 min)
$0.00
by stálo
Open source?
proprietární

Zdroj ceny: veřejné ceny Gemma 4. Duudlaga Flow je ukázán pouze pro kontext — tato stránka izoluje Gemma 4, aby číslo nebylo nafouknuté naším produktem.

WER a CER podle datasetu

Míry chybovosti slov a znaků podle datasetu. Nižší je lepší — a to jsou skutečná čísla Gemma 4, která jsou slabá na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
32%
CER
14.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
23.4%
CER
11%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
30.8%
CER
15.3%
Modern Voice
WER
33.1%
CER
16.9%
WERCER

Souhrn datasetů

Agregovaná přesnost, rychlost a časování pro každý dataset.

DatasetSourceVzorkyÚspěchWERCERPřesnostRychlostZvuk (s)Zprac. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5932%14.3%68.0%0.99×330.6s334s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6023.4%11%76.6%1.07×645.1s604.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5430.8%15.3%69.2%0.84×269.8s322.5s
Modern Voice9292/9233.1%16.9%66.9%1.02×603.8s589.6s

WER vs. rychlost — na vzorek

Každý bod je jeden zvukový vzorek. Ideální místo je vlevo dole (málo chyb, rychle). Gemma 4 má vysokou chybovost u mnoha vzorků Common Voice 24.

Výsledky na vzorek

Referenční pravda je ukázána doslova ve sloupci Očekáváno. Sloupec výsledku červeně zvýrazní pouze slova, která Gemma 4 chybovala — bez přeškrtávání/zámen, jen chyby.

265 řádků
červenáchybné slovo ve výsledkuběžnýsprávně přepsánoSloupec Očekáváno je ukázán doslova jako referenční pravda
#ZvukVzorekDatasetOčekáváno (referenční pravda)Výsledek Gemma 4WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураанхаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.12.5%1.7%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан газар бол гэдэг ердөө 3 хоногийн хугацаатай байсан гэж үү?33.3%22.7%0/0/4
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрчлөлтөөр өөрийнхөө нэрийг эсээ салахыг хичээгдэхээ71.4%40.4%1/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.гэ бол голдуу хээрээр гэр, хичээлдээ ирэх гэж явдаг хүн40.0%25.5%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хамт хүмүүстэй уулзаж, магадгүй бүр угны хоёр рүү гарч ирэхээр явж байна.120.0%55.8%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Ө өндөр дээд таны тухайд би баталгаажуулахгүй.50.0%21.7%0/1/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гуравдагх удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.37.5%7.1%0/1/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчингуутаа шөлө л өгч үз.28.6%6.7%0/0/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салавгийн ёс юм чинь42.9%20.8%0/0/3
Stránka 1 z 27

Metodika

Jak byla tato čísla získána.

Poskytovatel: Gemma 4 (google/gemma-4-E2B-it with the rookie-systems Mongolian ASR LoRA adapter, run locally on-device (open weights, no API).).

Endpoint local (transformers + PEFT). Jazyk mn. Operating point google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps). Diarizace none.

Datasety: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 vzorků, celkem 1849.3s zvuku.

Dataset source URLs:

Metriky: WER a CER se počítají standardním zarovnáním Levenshtein nad slovy/znaky s normalizací velikosti písmen a interpunkce. Přesnost = 100 − WER. Rychlostní faktor = délka zvuku ÷ doba zpracování (× reálný čas). Všechny požadavky jsou skutečná volání Batch API Gemma 4, ne z mezipaměti ani simulovaná.

Zvýraznění rozdílů: Sloupec výsledku se zarovnává k referenční pravdě a barví červeně každou substituci a insertci. Delece (slova chybějící ve výsledku) se ve sloupci výsledku nezobrazují — sloupec Očekáváno již obsahuje celou referenční pravdu tak, jak je.

Vygenerováno Gemma 4 Benchmark Runner · Gemma 4 Batch API v2 · běh Aug 17, 2026, 6:18 PM