Žebříček převodu mongolské řeči na text
Qwen3-ASR-FlashOperating point: qwen3-asr-flash

Qwen3-ASR-Flash — Benchmark převodu mongolské řeči na text

Skutečné výsledky ze Qwen3-ASR-Flash Batch API (vylepšený provozní bod, jazyk auto (mn rejected)) 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:AUTO (MN REJECTED)Diarizace:noneVzorky:265Běh:Aug 24, 2026, 3:13 PMEndpoint:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
067100-3.7%
Přesnost

265/265 vzorků přepsáno · 100% úspěch

067100103.7%
Míra chybovosti slov

Nižší je lepší · na 265 vzorcích

Klíčové metriky
Míra chybovosti znaků86.4%
Prům. rychlostní faktor2.19×násobek reálného času
Celkový rychlostní faktor2.19×
Prům. latence na vzorek3.2s
Celkem zpracovaný zvuk1849.3s30.8 min

Cena

Ceník Qwen3-ASR-Flash pro dávkový přepis. Bez slev a sjednaných sazeb — hrubá sazba za minutu.

Za 1000 minut
$2.1
dávka
Za minutu
$0.0021
efektivní
Za 1000 min (těchto 30.8 min)
$3.88
by stálo
Open source?
proprietární

Zdroj ceny: veřejné ceny Qwen3-ASR-Flash. Duudlaga Flow je ukázán pouze pro kontext — tato stránka izoluje Qwen3-ASR-Flash, 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 Qwen3-ASR-Flash, která jsou slabá na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
105.2%
CER
90%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
102.3%
CER
75.2%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
104.5%
CER
90.4%
Modern Voice
WER
103.2%
CER
89.1%
WERCER

Souhrn datasetů

Agregovaná přesnost, rychlost a časování pro každý dataset.

DatasetSourceVzorkyÚspěchWERCERPřesnostRychlostZvuk (s)Zprac. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59105.2%90%-5.2%2.81×330.6s117.7s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60102.3%75.2%-2.3%1.94×645.1s332.9s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54104.5%90.4%-4.5%2.71×269.8s99.5s
Modern Voice9292/92103.2%89.1%-3.2%2.04×603.8s295.3s

WER vs. rychlost — na vzorek

Každý bod je jeden zvukový vzorek. Ideální místo je vlevo dole (málo chyb, rychle). Qwen3-ASR-Flash 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 Qwen3-ASR-Flash chybovala — bez přeškrtávání/zámen, jen chyby.

265 řádků
červenáchybné slovo ve výsledkuběžnýsprávně přepsánoSloupec Očekáváno je ukázán doslova jako referenční pravda
#ZvukVzorekDatasetOčekáváno (referenční pravda)Výsledek Qwen3-ASR-FlashWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.كشدا مسخرة خاصة ومن تندم يدي جاغا هي لي.112.5%87.9%1/0/8
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?나타자야상아처럼깨끗이剃도그러곤살에혹자떼버리는게좋.100.0%100.0%0/11/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.أعطى بيدروس دوتشين فيكيسي سفيرًا لتشيكيا.100.0%92.3%0/1/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Við varst kalt og hér er gott, ég þyrfti þér ekki segja það kom.150.0%111.8%5/0/10
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.خانفرم استورت سپورت کویبرا ونیو خیرت ثووگارنیرو شریمچی.100.0%92.2%0/2/8
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.عجبنه شعرة كتكشت تعرف.100.0%91.9%0/3/4
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.أو أنظر تلك التنيطات ببطء شتى.100.0%89.1%0/2/6
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Herhangi rüptükle takas etmek umutsuzca zor çıktı.100.0%92.9%0/1/7
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таны орчингод шүдлэл тохуч.100.0%60.0%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.이로써 롤드컵에서 사타구니 없앤 첫.100.0%91.7%0/2/5
Stránka 1 z 27

Metodika

Jak byla tato čísla získána.

Poskytovatel: Qwen3-ASR-Flash (Alibaba qwen3-asr-flash hosted transcription with automatic language detection — Mongolian is not a supported language (the API rejects the 'mn' code).).

Endpoint https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation. Jazyk auto (mn rejected). Operating point qwen3-asr-flash. 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 Qwen3-ASR-Flash, 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 Qwen3-ASR-Flash Benchmark Runner · Qwen3-ASR-Flash Batch API v2 · běh Aug 24, 2026, 3:13 PM