Classement de reconnaissance vocale en mongol
Qwen3-ASR-FlashPoint de fonctionnement: qwen3-asr-flash

Qwen3-ASR-Flash — Benchmark de reconnaissance vocale en mongol

Résultats réels de la Qwen3-ASR-Flash Batch API (point de fonctionnement avancé, langue auto (mn rejected)) évalués sur 4 jeux de données mongols et 265 échantillons audio. Tous les chiffres ci-dessous sont mesurés, pas du marketing. Le WER, la vitesse et le prix sont affichés tels quels, brutalement honnêtes.

Langue:AUTO (MN REJECTED)Diariatisation:noneÉchantillons:265Exécution:Aug 24, 2026, 3:13 PMEndpoint:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
067100-3.7%
Précision

265/265 échantillons transcrits · 100 % de réussite

067100103.7%
Taux d'erreur par mot

Plus bas c'est mieux · sur 265 échantillons

Métriques principales
Taux d'erreur par caractère86.4%
Facteur de vitesse moyen2.19×multiple du temps réel
Facteur de vitesse total2.19×
Latence moyenne par échantillon3.2s
Audio total traité1849.3s30.8 min

Tarification

Tarif public Qwen3-ASR-Flash pour la transcription par lot. Aucune remise ni tarif négocié — le tarif brut par minute.

Pour 1000 minutes
$2.1
lot
Par minute
$0.0021
effectif
Pour 1000 min (ces 30.8 min)
$3.88
coûterait
Open source ?
propriétaire

Source du prix : tarification publique de Qwen3-ASR-Flash. Duudlaga Flow est affiché pour contexte uniquement — cette page isole Qwen3-ASR-Flash pour que le chiffre ne soit pas gonflé par notre produit.

WER et CER par jeu de données

Taux d'erreur par mot et par caractère pour chaque jeu de données. Plus bas c'est mieux — et ce sont les vrais chiffres de Qwen3-ASR-Flash, qui sont faibles sur Common Voice 24.

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

Résumé par jeu de données

Précision, vitesse et temps agrégés pour chaque jeu de données.

Jeu de donnéesSourceÉchantillonsRéussiteWERCERPrécisionVitesseAudio (s)Trait. (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 vitesse — par échantillon

Chaque point est un échantillon audio. L'idéal est en bas à gauche (peu d'erreurs, rapide). Qwen3-ASR-Flash a un taux d'erreur élevé sur de nombreux échantillons Common Voice 24.

Résultats par échantillon

La vérité terrain est affichée telle quelle dans la colonne Attendu. La colonne de résultat surligne en rouge uniquement les mots que Qwen3-ASR-Flash a ratés — pas de ratures ni d'échanges, juste les erreurs.

265 lignes
rougemot erroné dans le résultatnormaltranscrit correctementLa colonne Attendu est affichée telle quelle comme vérité terrain
#AudioÉchantillonJeu de donnéesAttendu (vérité terrain)Résultat 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
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Méthodologie

Comment ces chiffres ont été obtenus.

Fournisseur : 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. Langue auto (mn rejected). Point de fonctionnement qwen3-asr-flash. Diariatisation none.

Jeux de données : Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 échantillons, 1849.3s d'audio au total.

URL sources des jeux de données :

Métriques : WER et CER sont calculés avec un alignement Levenshtein mots/caractères standard, normalisé sur la casse et la ponctuation. Précision = 100 − WER. Facteur de vitesse = durée audio ÷ temps de traitement (× temps réel). Toutes les requêtes sont de vrais appels à la Batch API de Qwen3-ASR-Flash, ni en cache ni simulés.

Surlignage des différences : La colonne de résultat est alignée sur la vérité terrain et colore en rouge chaque substitution et insertion. Les suppressions (mots manquants dans le résultat) ne sont pas affichées dans la colonne de résultat — la colonne Attendu contient déjà toute la vérité terrain telle quelle.

Généré par Qwen3-ASR-Flash Benchmark Runner · Qwen3-ASR-Flash Batch API v2 · exécuté Aug 24, 2026, 3:13 PM