Mongolische Spracherkennungs-Bestenliste
OmniASR LLM-1BArbeitspunkt: omniASR_LLM_1B_v2 (lang=khk_Cyrl)

OmniASR LLM-1B — Benchmark für mongolische Spracherkennung

Echte Ergebnisse der OmniASR LLM-1B Batch API (verbesserter Operating Point, Sprache mn), ausgewertet auf 4 mongolischen Datensätzen und 265 Audio-Samples. Alle Zahlen unten sind gemessen — keine Werbung. WER, Geschwindigkeit und Preis werden ungeschönt und brutal ehrlich gezeigt.

Sprache:MNDiarisierung:noneStichproben:265Lauf:Aug 25, 2026, 4:14 AMEndpoint:local (omnilingual-asr)
06710066.2%
Genauigkeit

265/265 Samples transkribiert · 100 % Erfolg

06710033.8%
Wortfehlerrate

Niedriger ist besser · über 265 Samples

Kennzahlen
Zeichenfehlerrate14.2%
Ø Geschwindigkeitsfaktor0.27×Echtzeit-Vielfaches
Gesamt-Geschwindigkeitsfaktor0.27×
Ø Latenz pro Sample26.6s
Verarbeitetes Audio gesamt1849.3s30.8 Min.

Preis

OmniASR LLM-1B-Listenpreis für Batch-Transkription. Keine Rabatte oder verhandelten Tarife — der rohe Preis pro Minute.

Pro 1000 Minuten
$0
Batch
Pro Minute
$0.0000
effektiv
Pro 1000 Min (diese 30.8 Min)
$0.00
würde kosten
Open Source?
proprietär

Preisquelle: öffentliche Preise von OmniASR LLM-1B. Duudlaga Flow wird nur als Kontext gezeigt — diese Seite isoliert OmniASR LLM-1B, damit die Zahl nicht durch unser eigenes Produkt aufgebläht wird.

WER & CER nach Datensatz

Wort- und Zeichenfehlerraten pro Datensatz. Niedriger ist besser — und dies sind die echten OmniASR LLM-1B-Zahlen, die bei Common Voice 24 schwach sind.

Common Voice 24 (MN)
Quelldatensatz →
WER
36.6%
CER
15.5%
Shunya Labs Mongolian Speech
Quelldatensatz →
WER
22.9%
CER
6.9%
Common Voice 20 (MN)
Quelldatensatz →
WER
37.2%
CER
18%
Modern Voice
WER
36.9%
CER
15.8%
WERCER

Datensatz-Zusammenfassung

Aggregierte Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zeitmessung je Datensatz.

DatensatzQuelleStichprobenErfolgWERCERGenauigkeitGeschwindigkeitAudio (s)Verarb. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5936.6%15.5%63.4%0.3×330.6s1088.7s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6022.9%6.9%77.1%0.25×645.1s2583.1s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5437.2%18%62.8%0.29×269.8s931.7s
Modern Voice9292/9236.9%15.8%63.1%0.26×603.8s2304.1s

WER vs. Geschwindigkeit — pro Sample

Jeder Punkt ist ein Audio-Sample. Der Sweet Spot ist unten links (wenig Fehler, schnell). OmniASR LLM-1B liegt bei vielen Common-Voice-24-Samples hoch im Fehler.

Ergebnisse pro Sample

Die Ground Truth wird in der Spalte „Erwartet“ unverändert gezeigt. Die Ergebnisspalte hebt nur die Wörter rot hervor, die OmniASR LLM-1B falsch hatte — keine Durchstreich-Wechsel, nur die Fehler.

265 Zeilen
rotfalsches Wort im Ergebnisnormalkorrekt transkribiertDie Spalte „Erwartet“ wird unverändert als Ground Truth gezeigt
#AudioStichprobeDatensatzErwartet (Ground Truth)OmniASR LLM-1B-ErgebnisWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж айгаагаа хэлье12.5%1.7%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?და́დ წე́ი სა́ნათ ჭირალო̆ გე́ტდეგერ და ყო́რუხ უ̂ნ სარენ ხო́ხ წათდა́ ბჵაჲსნი̆ გეჩუ́ჲნი̆108.3%104.0%1/0/12
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг ч хэвцгээв28.6%9.6%1/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.хан хурамч дуурлаж болдохгүй бор өгнө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ70.0%18.2%0/0/7
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив нашаа ороодор гээд гэртээ оров42.9%8.1%0/1/2
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би ботолж чадахгүй25.0%8.7%0/0/2
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шүлэл өгч үз28.6%6.7%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.эрөөсөө л үйлдвэрээсээ салуугүй явсан юм чинь42.9%12.5%0/0/3
Seite 1 von 27

Methodik

Wie diese Zahlen entstanden sind.

Anbieter: OmniASR LLM-1B (Meta Omnilingual ASR (omniASR_LLM_1B_v2) run locally — 1,600+ languages, decoding Halh Mongolian (khk_Cyrl).).

Endpoint local (omnilingual-asr). Sprache mn. Arbeitspunkt omniASR_LLM_1B_v2 (lang=khk_Cyrl). Diarisierung none.

Datensätze: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 Samples, insgesamt 1849.3s Audio.

Quell-URLs der Datensätze:

Kennzahlen: WER und CER werden mit einem Standard-Wort-/Zeichen-Levenshtein-Alignment berechnet, normalisiert für Groß-/Kleinschreibung und Zeichensetzung. Genauigkeit = 100 − WER. Geschwindigkeitsfaktor = Audiodauer ÷ Verarbeitungszeit (× Echtzeit). Alle Anfragen sind echte OmniASR LLM-1B-Batch-API-Aufrufe, weder gecacht noch simuliert.

Diff-Hervorhebung: Die Ergebnisspalte wird an der Ground Truth ausgerichtet und färbt jede Substitution und Insertion rot. Deletionen (im Ergebnis fehlende Wörter) werden nicht in der Ergebnisspalte gezeigt — die Spalte „Erwartet“ enthält bereits die volle Ground Truth unverändert.

Erstellt vom OmniASR LLM-1B Benchmark Runner · OmniASR LLM-1B Batch API v2 · Lauf Aug 25, 2026, 4:14 AM