Mongoolse spraak-naar-tekst leaderboard
Qwen3-ASR-FlashWerkpunt: qwen3-asr-flash

Qwen3-ASR-Flash — Benchmark voor Mongoolse spraak-naar-tekst

Echte resultaten van de Qwen3-ASR-Flash Batch API (verbeterd operationeel punt, taal auto (mn rejected)), 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:AUTO (MN REJECTED)Diarisatie:noneMonsters:265Uitvoering:Aug 24, 2026, 3:13 PMEndpoint:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
067100-3.7%
Nauwkeurigheid

265/265 samples getranscribeerd · 100% succes

067100103.7%
Woordfoutpercentage

Lager is beter · over 265 samples

Kernmetrics
Tekenfoutpercentage86.4%
Gem. snelheidsfactor2.19×realtime veelvoud
Totale snelheidsfactor2.19×
Gem. latentie per sample3.2s
Totaal verwerkte audio1849.3s30.8 min

Prijs

Qwen3-ASR-Flash-lijstprijs voor batch-transcriptie. Geen kortingen of onderhandelde tarieven — het ruwe tarief per minuut.

Per 1000 minuten
$2.1
batch
Per minuut
$0.0021
effectief
Per 1000 min (deze 30.8 min)
$3.88
zou kosten
Open source?
propriëtair

Prijsbron: publieke prijzen van Qwen3-ASR-Flash. Duudlaga Flow wordt alleen ter context getoond — deze pagina isoleert Qwen3-ASR-Flash 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 Qwen3-ASR-Flash-cijfers, die zwak zijn op Common Voice 24.

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

Overzicht per dataset

Geaggregeerde nauwkeurigheid, snelheid en timing per dataset.

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

Elke stip is één audiosample. De sweet spot is linksonder (weinig fouten, snel). Qwen3-ASR-Flash 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 Qwen3-ASR-Flash 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)Qwen3-ASR-Flash-resultaatWERCERI/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
Pagina 1 van 27

Methodologie

Hoe deze getallen zijn verkregen.

Leverancier: 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. Taal auto (mn rejected). Werkpunt qwen3-asr-flash. 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 Qwen3-ASR-Flash-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 Qwen3-ASR-Flash Benchmark Runner · Qwen3-ASR-Flash Batch API v2 · uitvoering Aug 24, 2026, 3:13 PM