Mongoolse spraak-naar-tekst leaderboard
SeamlessM4T v2Werkpunt: facebook/seamless-m4t-v2-large (tgt_lang=khk) on mps

SeamlessM4T v2 — Benchmark voor Mongoolse spraak-naar-tekst

Echte resultaten van de SeamlessM4T v2 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 18, 2026, 10:12 AMEndpoint:local (transformers)
06710076%
Nauwkeurigheid

265/265 samples getranscribeerd · 100% succes

06710024%
Woordfoutpercentage

Lager is beter · over 265 samples

Kernmetrics
Tekenfoutpercentage11.1%
Gem. snelheidsfactor0.39×realtime veelvoud
Totale snelheidsfactor0.39×
Gem. latentie per sample26.3s
Totaal verwerkte audio1849.3s30.8 min

Prijs

SeamlessM4T v2-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 SeamlessM4T v2. Duudlaga Flow wordt alleen ter context getoond — deze pagina isoleert SeamlessM4T v2 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 SeamlessM4T v2-cijfers, die zwak zijn op Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Brondataset →
WER
17.6%
CER
6.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Brondataset →
WER
22.2%
CER
10.2%
Common Voice 20 (MN)
Brondataset →
WER
21.7%
CER
7.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.7%
WERCER

Overzicht per dataset

Geaggregeerde nauwkeurigheid, snelheid en timing per dataset.

DatasetBronMonstersSuccesWERCERNauwkeurigheidSnelheidAudio (s)Verw. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5917.6%6.3%82.4%3.59×330.6s92.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6022.2%10.2%77.8%0.25×645.1s2569.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5421.7%7.9%78.3%0.14×269.8s1897s
Modern Voice9292/9230.9%16.7%69.1%4.26×603.8s141.6s

WER vs. snelheid — per sample

Elke stip is één audiosample. De sweet spot is linksonder (weinig fouten, snel). SeamlessM4T v2 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 SeamlessM4T v2 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)SeamlessM4T v2-resultaatWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад аясан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?8.3%2.7%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчнөөр эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.14.3%7.7%0/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр гэр, хетээр дэр хийж явдаг хүн.10.0%3.9%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурамс уурлаж, болдоггүй бор уг нь хоёр луугаар нэхүүлэхээр явуулжээ.60.0%19.5%1/0/5
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өө, өндөр дээдэс таны тухайд би батлаж чадахгүй.12.5%4.3%0/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаа эхлээд хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.0.0%0.0%0/0/0
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.14.3%6.2%0/0/1
Pagina 1 van 27

Methodologie

Hoe deze getallen zijn verkregen.

Leverancier: SeamlessM4T v2 (Meta SeamlessM4T v2 Large speech-to-text run locally, decoding to Halh Mongolian (khk) — 2.3B params covering ~100 source languages.).

Endpoint local (transformers). Taal mn. Werkpunt facebook/seamless-m4t-v2-large (tgt_lang=khk) on mps. 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 SeamlessM4T v2-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 SeamlessM4T v2 Benchmark Runner · SeamlessM4T v2 Batch API v2 · uitvoering Aug 18, 2026, 10:12 AM