ਮੰਗੋਲੀਅਨ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਲੀਡਰਬੋਰਡ
Whisper large-v3Operating point: openai/whisper-large-v3 (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3 — ਮੰਗੋਲੀਅਨ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਬੈਂਚਮਾਰਕ

Whisper large-v3 Batch API (ਸੁਧਾਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ, ਭਾਸ਼ਾ mn) ਦੁਆਰਾ 4 ਮੰਗੋਲੀਅਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ 265 ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ। ਹੇਠਾਂ ਹਰ ਨੰਬਰ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ — ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ। WER, ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਜਿਵੇਂ ਹਨ, ਸਖ਼ਤ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਖਾਏ ਗਏ ਹਨ।

ਭਾਸ਼ਾ:MNਸਪੀਕਰ ਵੱਖਰੇਪਣ:noneਨਮੂਨੇ:265ਚਲਾਓ:Aug 18, 2026, 6:22 AMਐਂਡਪੁਆਇੰਟ:local (transformers)
06710010.5%
ਸ਼ੁੱਧਤਾ

265/265 ਨਮੂਨੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ · 100% ਸਫਲਤਾ

06710089.5%
ਸ਼ਬਦ ਗਲਤੀ ਦਰ

ਘੱਟ ਬਿਹਤਰ · 265 ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ

ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
ਅੱਖਰ ਗਲਤੀ ਦਰ37.4%
ਔਸਤ ਗਤੀ ਗੁਣਾਂਕ1.29×ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਗੁਣਕ
ਕੁੱਲ ਗਤੀ ਗੁਣਾਂਕ1.29×
ਨਮੂਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਔਸਤ ਦੇਰੀ6.0s
ਕੁੱਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਆਡੀਓ1849.3s30.8 ਮਿੰਟ

ਕੀਮਤ

ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਲਈ Whisper large-v3 ਦੀ ਸੂਚੀ ਕੀਮਤ। ਕੋਈ ਛੂਟ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਦਰ ਨਹੀਂ — ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਕੱਚੀ ਦਰ।

ਪ੍ਰਤੀ 1000 ਮਿੰਟ
$0
ਬੈਚ
ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ
$0.0000
ਪ੍ਰਭਾਵੀ
ਪ੍ਰਤੀ 1000 ਮਿੰਟ (ਇਹ 30.8 ਮਿੰਟ)
$0.00
ਲਾਗਤ
ਓਪਨ ਸ੍ਰੋਤ?
ਮਾਲਕੀਅਤ

ਕੀਮਤ ਸ੍ਰੋਤ: Whisper large-v3 ਜਨਤਕ ਕੀਮਤਾਂ। Duudlaga Flow ਸਿਰਫ਼ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਵਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ — ਇਹ ਪੰਨਾ Whisper large-v3 ਨੂੰ ਵੱਖ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੰਬਰ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਫੁੱਲ ਨਾ ਜਾਵੇ।

ਡੇਟਾਸੈਟ ਮੁਤਾਬਕ WER ਅਤੇ CER

ਡੇਟਾਸੈਟ ਮੁਤਾਬਕ ਸ਼ਬਦ ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਗਲਤੀ ਦਰ। ਘੱਟ ਬਿਹਤਰ — ਅਤੇ ਇਹ Whisper large-v3 ਦੇ ਅਸਲ ਨੰਬਰ ਹਨ, ਜੋ Common Voice 24 ’ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ।

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
91.2%
CER
38.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
86.2%
CER
33%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
94%
CER
41%
Modern Voice
WER
87.7%
CER
37.2%
WERCER

ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਾਰ

ਹਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ।

ਡੇਟਾਸੈਟSourceਨਮੂਨੇਸਫਲਤਾWERCERਸ਼ੁੱਧਤਾਗਤੀਆਡੀਓ (ਸੈ)ਪ੍ਰੋਸੈ. (ਸੈ)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5991.2%38.8%8.8%0.72×330.6s456.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6086.2%33%13.8%1.87×645.1s344.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5494%41%6.0%1.13×269.8s238.3s
Modern Voice9292/9287.7%37.2%12.3%1.53×603.8s394.1s

WER vs ਗਤੀ — ਨਮੂਨੇ ਮੁਤਾਬਕ

ਹਰ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਾ ਹੈ। ਆਦਰਸ਼ ਥਾਂ ਹੇਠਾਂ-ਖੱਬੇ (ਘੱਟ ਗਲਤੀ, ਤੇਜ਼) ਹੈ। Whisper large-v3 ਕੋਲ ਕਈ Common Voice 24 ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ ਉੱਚ ਗਲਤੀ ਹੈ।

ਨਮੂਨੇ ਮੁਤਾਬਕ ਨਤੀਜੇ

ਉਮੀਦ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਉਵੇਂ ਵਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਲਾਲ ਵਿੱਚ ਉਭਾਰਦਾ ਹੈ ਜੋ Whisper large-v3 ਨੇ ਗਲਤ ਕੀਤੇ — ਕੋਈ ਸਟ੍ਰਾਈਕਥ੍ਰੂ/ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਗਲਤੀਆਂ।

265 ਕਤਾਰਾਂ
ਲਾਲਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦਸਾਧਾਰਨਸਹੀ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਉਮੀਦ ਕਾਲਮ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਵਜੋਂ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਵਿਖਾਇਆ ਗਿਆ
#ਆਡੀਓਨਮੂਨਾਡੇਟਾਸੈਟਉਮੀਦ (ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ)Whisper large-v3 ਨਤੀਜਾWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Кэлтээ амсгол түрээ хасаа омон танд мэдэж байгаа хэлээ.87.5%32.8%1/0/6
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надзай асан аджирал гэдэгээрдээ үрхүн сарай хүгцадтай байсан гэж бүх.83.3%33.3%0/2/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Атаах тээ төрч төрч энрээгээсээ салхих чигцгээ.100.0%53.8%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би босголту хэрээр гэр хэцэр дэрхийж ябдог хүн.70.0%17.6%0/2/5
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Ханхурмас дуу орлос болдгой бараа үгэнээ 2 лоогуу арны эргүйлэхээр ягалж байна.120.0%51.9%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аж байнааша ородор, гэдгэжтэй оров.85.7%35.1%0/2/4
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уу, үндэр дээд таныи тухууд би бааталг чалтахгүй.87.5%28.3%0/0/7
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 3-тэг хуудагаса эхлэн хүмүүстэг сайнархаж гэлэв.75.0%35.7%0/0/6
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танр очингууд шүүллэл үхж байз.100.0%50.0%0/2/5
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөөл үүлтүрөссээ салаагуу ябсан имч нь.100.0%33.3%0/1/6
ਪੰਨਾ 1 / 27

ਵਿਧੀ-ਵਿਗਿਆਨ

ਇਹ ਨੰਬਰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ।

ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ: Whisper large-v3 (OpenAI Whisper large-v3 open weights run locally with an explicit Mongolian language token — the reference open-source ASR baseline.).

ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ local (transformers). ਭਾਸ਼ਾ mn. Operating point openai/whisper-large-v3 (language=mn, task=transcribe) on mps. ਸਪੀਕਰ ਵੱਖਰੇਪਣ none.

ਡੇਟਾਸੈਟ: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 ਨਮੂਨੇ, ਕੁੱਲ 1849.3s ਆਡੀਓ।

Dataset source URLs:

ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: WER ਅਤੇ CER ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਬਦ/ਅੱਖਰ ਲੇਵੇਨਸ਼ਟਾਈਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ, ਕੇਸ ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਲਈ ਨੌਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ = 100 − WER। ਗਤੀ ਗੁਣਾਂਕ = ਆਡੀਓ ਮਿਆਦ ÷ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ (× ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ)। ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਸਲ Whisper large-v3 Batch API ਕਾਲਾਂ ਹਨ, ਕੈਸ਼ ਜਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਨਹੀਂ।

ਅੰਤਰ ਉਭਾਰ: ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਕੇ ਹਰ ਬਦਲ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨੂੰ ਲਾਲ ਰੰਗਦਾ ਹੈ। ਮਿਟਾਉਣ (ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚੋਂ ਗੈਰ-ਹਾਜ਼ਰ ਸ਼ਬਦ) ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ — ਉਮੀਦ ਕਾਲਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰੀ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

Whisper large-v3 Benchmark Runner ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ · Whisper large-v3 Batch API v2 · ਚਲਾਇਆ Aug 18, 2026, 6:22 AM