Mongoolse spraak-naar-tekst leaderboard
OmniASR LLM-1BWerkpunt: omniASR_LLM_1B_v2 (lang=khk_Cyrl)

OmniASR LLM-1B — Benchmark voor Mongoolse spraak-naar-tekst

Echte resultaten van de OmniASR LLM-1B Batch API (verbeterd operationeel punt, taal mn), geëvalueerd op 4 Mongoolse datasets en 265 audiosamples. Elk getal hieronder is gemeten — geen marketing. WER, snelheid en prijs worden getoond zoals ze zijn, brutaal eerlijk.

Taal:MNDiarisatie:noneMonsters:265Uitvoering:Aug 25, 2026, 4:14 AMEndpoint:local (omnilingual-asr)
06710066.2%
Nauwkeurigheid

265/265 samples getranscribeerd · 100% succes

06710033.8%
Woordfoutpercentage

Lager is beter · over 265 samples

Kernmetrics
Tekenfoutpercentage14.2%
Gem. snelheidsfactor0.27×realtime veelvoud
Totale snelheidsfactor0.27×
Gem. latentie per sample26.6s
Totaal verwerkte audio1849.3s30.8 min

Prijs

OmniASR LLM-1B-lijstprijs voor batch-transcriptie. Geen kortingen of onderhandelde tarieven — het ruwe tarief per minuut.

Per 1000 minuten
$0
batch
Per minuut
$0.0000
effectief
Per 1000 min (deze 30.8 min)
$0.00
zou kosten
Open source?
propriëtair

Prijsbron: publieke prijzen van OmniASR LLM-1B. Duudlaga Flow wordt alleen ter context getoond — deze pagina isoleert OmniASR LLM-1B zodat het getal niet wordt opgeblazen door ons eigen product.

WER en CER per dataset

Woord- en tekenfoutpercentages per dataset. Lager is beter — en dit zijn de echte OmniASR LLM-1B-cijfers, die zwak zijn op Common Voice 24.

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

Overzicht per dataset

Geaggregeerde nauwkeurigheid, snelheid en timing per dataset.

DatasetBronMonstersSuccesWERCERNauwkeurigheidSnelheidAudio (s)Verw. (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. snelheid — per sample

Elke stip is één audiosample. De sweet spot is linksonder (weinig fouten, snel). OmniASR LLM-1B scoort hoog op fouten bij veel Common Voice 24-samples.

Resultaten per sample

De ground truth wordt ongewijzigd getoond in de kolom Verwacht. De resultaatkolom markeert alleen de woorden die OmniASR LLM-1B fout had in rood — geen doorhalingen of wissels, alleen de fouten.

265 rijen
roodfout woord in het resultaatnormaalcorrect getranscribeerdDe kolom Verwacht wordt ongewijzigd als ground truth getoond
#AudioMonsterDatasetVerwacht (ground truth)OmniASR LLM-1B-resultaatWERCERI/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
Pagina 1 van 27

Methodologie

Hoe deze getallen zijn verkregen.

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

Endpoint local (omnilingual-asr). Taal mn. Werkpunt omniASR_LLM_1B_v2 (lang=khk_Cyrl). Diarisatie none.

Datasets: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 samples, in totaal 1849.3s audio.

Bron-URL's van datasets:

Metrieken: WER en CER worden berekend met een standaard woord-/teken-Levenshtein-uitlijning, genormaliseerd voor hoofdletters en leestekens. Nauwkeurigheid = 100 − WER. Snelheidsfactor = audioduur ÷ verwerkingstijd (× realtime). Alle verzoeken zijn echte OmniASR LLM-1B-Batch-API-aanroepen, niet gecached of gesimuleerd.

Verschilmarkering: De resultaatkolom wordt uitgelijnd op de ground truth en kleurt elke substitutie en insertie rood. Deleties (woorden die ontbreken in het resultaat) worden niet in de resultaatkolom getoond — de kolom Verwacht bevat al de volledige ground truth ongewijzigd.

Gegenereerd door OmniASR LLM-1B Benchmark Runner · OmniASR LLM-1B Batch API v2 · uitvoering Aug 25, 2026, 4:14 AM