モンゴル語 音声テキスト変換リーダーボード
Qwen3-ASR-Flash動作点: qwen3-asr-flash

Qwen3-ASR-Flash — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク

Qwen3-ASR-Flash Batch API(拡張動作ポイント、言語 auto (mn rejected))を4件のモンゴル語データセットと265件の音声サンプルで評価した実際の結果です。以下の数字はすべて実測値であり、宣伝ではありません。WER・速度・価格はありのまま、容赦なく正直に示します。

言語:AUTO (MN REJECTED)話者分離:noneサンプル:265実行:Aug 24, 2026, 3:13 PMエンドポイント:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
067100-3.7%
精度

265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%

067100103.7%
単語誤り率

低いほど良い・265サンプルで

主要メトリクス
文字誤り率86.4%
平均速度係数2.19×実時間の倍率
全体の速度係数2.19×
サンプル平均レイテンシ3.2s
処理した音声の合計1849.3s30.8 分

価格

Qwen3-ASR-Flashのバッチ書き起こしの定価です。割引や交渉価格は適用せず、生の分単料金を示します。

1000分あたり
$2.1
バッチ
1分あたり
$0.0021
実効
1000分あたり(この30.8分)
$3.88
費用
オープンソース?
プロプライエタリ

価格の出典:Qwen3-ASR-Flashの公開価格。Duudlaga Flowは参考としてのみ表示しています。このページはQwen3-ASR-Flashを単独で切り出し、自社製品で数値を盛っていないことを示します。

データセット別のWERとCER

データセットごとの単語・文字誤り率。低いほど良く、これらはQwen3-ASR-Flashの実数であり、Common Voice 24では弱いです。

Common Voice 24 (MN)
元のデータセット →
WER
105.2%
CER
90%
Shunya Labs Mongolian Speech
元のデータセット →
WER
102.3%
CER
75.2%
Common Voice 20 (MN)
元のデータセット →
WER
104.5%
CER
90.4%
Modern Voice
WER
103.2%
CER
89.1%
WERCER

データセットの要約

各データセットの集計精度・速度・所要時間。

データセットソースサンプル成功WERCER精度速度音声(秒)処理(秒)
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 速度 — サンプルごと

各ドットが1つの音声サンプルです。好ましいのは左下(誤り少・高速)です。Qwen3-ASR-FlashはCommon Voice 24の多くのサンプルで誤りが高めです。

サンプルごとの結果

「期待値」列には正解をそのまま表示します。結果列はQwen3-ASR-Flashが間違えた単語だけを赤で強調します — 取消線や置換の余地なく、ただ誤りを示します。

265 件
結果内の誤った単語通常正しく書き起こされた「期待値」列は正解としてそのまま表示
#音声サンプルデータセット期待値(正解)Qwen3-ASR-Flashの結果WERCERI/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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手法

これらの数値の算出方法。

プロバイダ: 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).).

エンドポイント https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation. 言語 auto (mn rejected). 動作点 qwen3-asr-flash. 話者分離 none.

データセット: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265サンプル、音声合計 1849.3s。

データセットのソース URL:

メトリクス: WERとCERは、大文字小文字と句読点を正規化した標準的な単語/文字レーベンシュタイン整列で計算します。精度 = 100 − WER。速度係数 = 音声時間 ÷ 処理時間(×実時間)。すべてのリクエストは実際のQwen3-ASR-Flash Batch API呼び出しであり、キャッシュやシミュレーションではありません。

差分ハイライト: 結果列は正解に整列し、置換と挿入をすべて赤で塗ります。欠落(結果に含まれない単語)は結果列には表示せず、「期待値」列が正解をそのまま保持します。

Qwen3-ASR-Flash Benchmark Runner が生成 · Qwen3-ASR-Flash Batch API v2 · 実行 Aug 24, 2026, 3:13 PM