Mongoolse spraak-naar-tekst leaderboard
GPT-4o TranscribeWerkpunt: gpt-4o-transcribe

GPT-4o Transcribe — Benchmark voor Mongoolse spraak-naar-tekst

Echte resultaten van de GPT-4o Transcribe 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 14, 2026, 4:21 PMEndpoint:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
06710047%
Nauwkeurigheid

265/265 samples getranscribeerd · 100% succes

06710053%
Woordfoutpercentage

Lager is beter · over 265 samples

Kernmetrics
Tekenfoutpercentage27.6%
Gem. snelheidsfactor2.11×realtime veelvoud
Totale snelheidsfactor2.11×
Gem. latentie per sample3.7s
Totaal verwerkte audio1849.3s30.8 min

Prijs

GPT-4o Transcribe-lijstprijs voor batch-transcriptie. Geen kortingen of onderhandelde tarieven — het ruwe tarief per minuut.

Per 1000 minuten
$6
batch
Per minuut
$0.0060
effectief
Per 1000 min (deze 30.8 min)
$11.10
zou kosten
Open source?
propriëtair

Prijsbron: publieke prijzen van GPT-4o Transcribe. Duudlaga Flow wordt alleen ter context getoond — deze pagina isoleert GPT-4o Transcribe 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 GPT-4o Transcribe-cijfers, die zwak zijn op Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Brondataset →
WER
61.3%
CER
31.1%
Shunya Labs Mongolian Speech
Brondataset →
WER
41.7%
CER
19.4%
Common Voice 20 (MN)
Brondataset →
WER
65.9%
CER
36.4%
Modern Voice
WER
47.4%
CER
25.5%
WERCER

Overzicht per dataset

Geaggregeerde nauwkeurigheid, snelheid en timing per dataset.

DatasetBronMonstersSuccesWERCERNauwkeurigheidSnelheidAudio (s)Verw. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5961.3%31.1%38.7%2.73×330.6s121.2s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6041.7%19.4%58.3%1.67×645.1s386.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5465.9%36.4%34.1%2.01×269.8s133.9s
Modern Voice9292/9247.4%25.5%52.6%2.59×603.8s233.4s

WER vs. snelheid — per sample

Elke stip is één audiosample. De sweet spot is linksonder (weinig fouten, snel). GPT-4o Transcribe 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 GPT-4o Transcribe 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)GPT-4o Transcribe-resultaatWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж яваагаа хэлье.12.5%6.9%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад сая санагдаж байгаа гэхэд ердөө гурван сарийн хугацаатай байсан л гэж үү?58.3%22.7%1/0/6
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо би дуртай хүнтэйгээ салахыг хүсч байгаа.85.7%51.9%0/0/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас голдуу хэрээр гэр, хэцэр дээр хийж явдаг хүн.40.0%9.8%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хаварын сүүлчээс барлагийн хоёр зоогоор нэргүүл шарив.100.0%66.2%0/3/7
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Айсин наашаараад ир, гэж гэртээ оров.57.1%24.3%0/1/3
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Оо, өндөртэд таныг тохойод би баталж чадахгүй.62.5%23.9%0/1/4
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 33 дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%8.9%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчлонгоудаа шүүлт өгч үз.42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ирүүсөөл үлдүүрээсээ салаагүй явсна юм чинь.57.1%25.0%0/1/3
Pagina 1 van 27

Methodologie

Hoe deze getallen zijn verkregen.

Leverancier: GPT-4o Transcribe (OpenAI gpt-4o-transcribe hosted transcription (Mongolian prompt hint; 'mn' is not an accepted language code).).

Endpoint https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Taal mn. Werkpunt gpt-4o-transcribe. 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 GPT-4o Transcribe-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 GPT-4o Transcribe Benchmark Runner · GPT-4o Transcribe Batch API v2 · uitvoering Aug 14, 2026, 4:21 PM