Qwen3-ASR-Flash — Benchmark speech-to-text bahasa Mongol
Hasil nyata dari Qwen3-ASR-Flash Batch API (titik operasi yang disempurnakan, bahasa auto (mn rejected)) yang dievaluasi pada 4 dataset bahasa Mongol dan 265 sampel audio. Setiap angka di bawah diukur — bukan pemasaran. WER, kecepatan, dan harga ditampilkan apa adanya, jujur tanpa basa-basi.
265/265 sampel ditranskripsi · 100% sukses
Lebih rendah lebih baik · pada 265 sampel
Harga
Harga daftar Qwen3-ASR-Flash untuk transkripsi batch. Tanpa diskon atau tarif yang dinegosiasikan — tarif mentah per menit.
Sumber harga: harga publik Qwen3-ASR-Flash. Duudlaga Flow ditampilkan hanya untuk konteks — halaman ini mengisolasi Qwen3-ASR-Flash agar angka tidak dibesar-besarkan oleh produk kami.
WER & CER per dataset
Tingkat kesalahan kata dan karakter per dataset. Lebih rendah lebih baik — dan ini angka nyata Qwen3-ASR-Flash, yang lemah di Common Voice 24.
Ringkasan dataset
Akurasi, kecepatan, dan waktu agregat untuk tiap dataset.
| Dataset | Sumber | Sampel | Sukses | WER | CER | Akurasi | Kecepatan | Audio (dtk) | Proses (dtk) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 105.2% | 90% | -5.2% | 2.81× | 330.6s | 117.7s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 102.3% | 75.2% | -2.3% | 1.94× | 645.1s | 332.9s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 104.5% | 90.4% | -4.5% | 2.71× | 269.8s | 99.5s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 103.2% | 89.1% | -3.2% | 2.04× | 603.8s | 295.3s |
WER vs kecepatan — per sampel
Setiap titik adalah satu sampel audio. Titik ideal di kiri bawah (sedikit kesalahan, cepat). Qwen3-ASR-Flash punya kesalahan tinggi pada banyak sampel Common Voice 24.
Hasil per sampel
Kebenaran acuan ditampilkan apa adanya di kolom Diharapkan. Kolom hasil menyorot merah hanya kata yang salah oleh Qwen3-ASR-Flash — tanpa coret-ganti, hanya kesalahan.
| # | Audio | Sampel | Dataset | Diharapkan (kebenaran acuan) | Hasil Qwen3-ASR-Flash | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common 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 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | أعطى بيدروس دوتشين فيكيسي سفيرًا لتشيكيا. | 100.0% | 92.3% | 0/1/6 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | Við varst kalt og hér er gott, ég þyrfti þér ekki að segja það kom. | 150.0% | 111.8% | 5/0/10 | |
| 5 | btsee_0005 | Common 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 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | عجبنه شعرة كتكشت تعرف. | 100.0% | 91.9% | 0/3/4 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | أو أنظر تلك التنيطات ببطء شتى. | 100.0% | 89.1% | 0/2/6 | |
| 8 | btsee_0008 | Common 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 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Таны орчингод шүдлэл тохуч. | 100.0% | 60.0% | 0/3/4 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | 이로써 롤드컵에서 사타구니 없앤 첫. | 100.0% | 91.7% | 0/2/5 |
Metodologi
Bagaimana angka ini diperoleh.
Penyedia: 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. Bahasa auto (mn rejected). Titik operasi qwen3-asr-flash. Diariasis none.
Dataset: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 sampel, total 1849.3s audio.
- Common Voice 24 (MN)https://huggingface.co/datasets/btsee/common-voices-24-mn
- Shunya Labs Mongolian Speechhttps://huggingface.co/datasets/shunyalabs/mongolian-speech-dataset
- Common Voice 20 (MN)https://huggingface.co/datasets/warmestman/common-voice-20-mn-normalized
- Modern Voice—
Metrik: WER dan CER dihitung dengan perataan Levenshtein kata/karakter standar, dinormalisasi untuk huruf besar/kecil dan tanda baca. Akurasi = 100 − WER. Faktor kecepatan = durasi audio ÷ waktu pemrosesan (× waktu nyata). Semua permintaan adalah panggilan nyata ke Batch API Qwen3-ASR-Flash, bukan cache atau simulasi.
Penyorotan perbedaan: Kolom hasil diratakan ke kebenaran acuan dan mewarnai merah setiap substitusi dan penyisipan. Penghapusan (kata yang hilang dari hasil) tidak ditampilkan di kolom hasil — kolom Diharapkan sudah memuat seluruh kebenaran acuan apa adanya.