Tabla comparativa de voz a texto en mongol
ElevenLabs Scribe v2Punto operativo: scribe_v2

ElevenLabs Scribe v2 — Benchmark de voz a texto en mongol

Resultados reales de la ElevenLabs Scribe v2 Batch API (punto de operación mejorado, idioma mn) evaluados en 4 conjuntos de datos en mongol y 265 muestras de audio. Todos los números de abajo son medidos, no marketing. WER, velocidad y precio se muestran tal cual, brutalmente honestos.

Idioma:MNDiarización:noneMuestras:265Ejecución:Aug 19, 2026, 6:13 PMEndpoint:https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text
06710072.9%
Precisión

265/265 muestras transcritas · 100% de éxito

06710027.1%
Tasa de error de palabras

Menor es mejor · en 265 muestras

Métricas principales
Tasa de error de caracteres10.6%
Factor de velocidad medio1.51×múltiplo de tiempo real
Factor de velocidad total1.51×
Latencia media por muestra4.7s
Audio total procesado1849.3s30.8 min

Precio

Precio de lista de ElevenLabs Scribe v2 para transcripción por lotes. Sin descuentos ni tarifas negociadas: la tarifa bruta por minuto.

Por 1000 minutos
$3.7
lotes
Por minuto
$0.0037
efectivo
Por 1000 min (estos 30.8 min)
$6.84
costaría
¿Código abierto?
propietario

Fuente del precio: precios públicos de ElevenLabs Scribe v2. Duudlaga Flow se muestra solo como contexto; esta página aísla ElevenLabs Scribe v2 para que el número no esté inflado por nuestro producto.

WER y CER por conjunto de datos

Tasas de error de palabras y caracteres por conjunto de datos. Menor es mejor — y estos son los números reales de ElevenLabs Scribe v2, que son débiles en Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Conjunto de datos original →
WER
28.5%
CER
10.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Conjunto de datos original →
WER
19.2%
CER
6.3%
Common Voice 20 (MN)
Conjunto de datos original →
WER
29.4%
CER
11.4%
Modern Voice
WER
29.8%
CER
13%
WERCER

Resumen por conjunto de datos

Precisión, velocidad y tiempos agregados de cada conjunto de datos.

Conjunto de datosOrigenMuestrasÉxitoWERCERPrecisiónVelocidadAudio (s)Proc. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5928.5%10.6%71.5%1.33×330.6s248.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6019.2%6.3%80.8%1.74×645.1s370.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5429.4%11.4%70.6%1.41×269.8s190.7s
Modern Voice9292/9229.8%13%70.2%1.45×603.8s416s

WER frente a velocidad — por muestra

Cada punto es una muestra de audio. El punto ideal es abajo a la izquierda (poco error, rápido). ElevenLabs Scribe v2 tiene un error alto en muchas muestras de Common Voice 24.

Resultados por muestra

La verdad fundamental se muestra tal cual en la columna Esperado. La columna de resultado resalta en rojo solo las palabras que ElevenLabs Scribe v2 erró — sin tachados ni reemplazos, solo los errores.

265 filas
rojopalabra errónea en el resultadonormaltranscrito correctamenteLa columna Esperado se muestra tal cual como verdad fundamental
#AudioMuestraConjunto de datosEsperado (verdad fundamental)Resultado de ElevenLabs Scribe v2WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан аж жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?8.3%1.3%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмнэлгээсээ салахыг хичээцгээе.14.3%3.8%0/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуй хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.10.0%2.0%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уулс болдоггүй бороо өгнө. Хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагч70.0%26.0%0/0/7
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.Өө, өндөр дээдс таны тухайд би ботолг 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 эхлэв.0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очгондоо шүлэл өгч үз42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь28.6%20.8%0/1/1
Página 1 de 27

Metodología

Cómo se obtuvieron estos números.

Proveedor: ElevenLabs Scribe v2 (ElevenLabs Scribe v2 hosted transcription (language_code=mn).).

Endpoint https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. Idioma mn. Punto operativo scribe_v2. Diarización none.

Conjuntos de datos: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 muestras, 1849.3s de audio en total.

URL de origen de los conjuntos de datos:

Métricas: WER y CER se calculan con una alineación Levenshtein de palabras/caracteres estándar, normalizada por mayúsculas y puntuación. Precisión = 100 − WER. Factor de velocidad = duración de audio ÷ tiempo de procesamiento (× tiempo real). Todas las solicitudes son llamadas reales a la Batch API de ElevenLabs Scribe v2, no en caché ni simuladas.

Resaltado de diferencias: La columna de resultado se alinea con la verdad fundamental y colorea en rojo cada sustitución e inserción. Las eliminaciones (palabras que faltan en el resultado) no se muestran en la columna de resultado — la columna Esperado ya contiene toda la verdad fundamental tal cual.

Generado por ElevenLabs Scribe v2 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v2 Batch API v2 · ejecutado Aug 19, 2026, 6:13 PM