Рейтинг распознавания монгольской речи
Gemma 4Рабочая точка: google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps)

Gemma 4 — Бенчмарк распознавания монгольской речи

Реальные результаты Gemma 4 Batch API (улучшенная рабочая точка, язык mn), оценённые на 4 монгольских датасетах и 265 аудиообразцах. Все числа ниже измерены, а не взяты из маркетинга. WER, скорость и цена показаны как есть, максимально честно.

Язык:MNДиаризация:noneОбразцы:265Запуск:Aug 17, 2026, 6:18 PMЭндпоинт:local (transformers + PEFT)
06710069.8%
Точность

265/265 образцов расшифровано · 100% успех

06710030.2%
Коэффициент ошибок в словах

Чем меньше, тем лучше · на 265 образцах

Ключевые метрики
Коэффициент ошибок в символах14.7%
Средний коэффициент скоростикратность реального времени
Общий коэффициент скорости
Средняя задержка на образец7.3s
Всего обработано аудио1849.3s30.8 мин

Цена

Прайс-лист Gemma 4 для пакетной транскрипции. Без скидок и согласованных тарифов — базовая цена за минуту.

За 1000 минут
$0
пакет
За минуту
$0.0000
эффективно
За 1000 мин (эти 30.8 мин)
$0.00
обойдётся в
Открытый исходный код?
проприетарный

Источник цены: публичные цены Gemma 4. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует Gemma 4, чтобы число не завышалось за счёт нашего продукта.

WER и CER по датасетам

Коэффициенты ошибок в словах и символах по датасетам. Чем меньше, тем лучше — и это реальные числа Gemma 4, слабые на Common Voice 24.

WER
32%
CER
14.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Исходный датасет →
WER
23.4%
CER
11%
WER
30.8%
CER
15.3%
Modern Voice
WER
33.1%
CER
16.9%
WERCER

Сводка по датасетам

Суммарная точность, скорость и время по каждому датасету.

ДатасетИсточникОбразцыУспехWERCERТочностьСкоростьАудио (с)Обраб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5932%14.3%68.0%0.99×330.6s334s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6023.4%11%76.6%1.07×645.1s604.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5430.8%15.3%69.2%0.84×269.8s322.5s
Modern Voice9292/9233.1%16.9%66.9%1.02×603.8s589.6s

WER против скорости — по образцам

Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). Gemma 4 даёт высокий уровень ошибок на многих образцах Common Voice 24.

Результаты по образцам

Эталон показан дословно в колонке «Ожидается». Колонка результата выделяет красным только слова, которые Gemma 4 распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.

265 строк
красныйневерное слово в результатеобычныйраспознано верноКолонка «Ожидается» показана дословно как эталон
#АудиоОбразецДатасетОжидается (эталон)Результат Gemma 4WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураанхаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.12.5%1.7%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан газар бол гэдэг ердөө 3 хоногийн хугацаатай байсан гэж үү?33.3%22.7%0/0/4
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрчлөлтөөр өөрийнхөө нэрийг эсээ салахыг хичээгдэхээ71.4%40.4%1/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.гэ бол голдуу хээрээр гэр, хичээлдээ ирэх гэж явдаг хүн40.0%25.5%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хамт хүмүүстэй уулзаж, магадгүй бүр угны хоёр рүү гарч ирэхээр явж байна.120.0%55.8%2/0/10
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.Ө өндөр дээд таны тухайд би баталгаажуулахгүй.50.0%21.7%0/1/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гуравдагх удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.37.5%7.1%0/1/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчингуутаа шөлө л өгч үз.28.6%6.7%0/0/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салавгийн ёс юм чинь42.9%20.8%0/0/3
Страница 1 из 27

Методология

Как получены эти числа.

Поставщик: Gemma 4 (google/gemma-4-E2B-it with the rookie-systems Mongolian ASR LoRA adapter, run locally on-device (open weights, no API).).

Эндпоинт local (transformers + PEFT). Язык mn. Рабочая точка google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps). Диаризация none.

Датасеты: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 образцов, всего 1849.3s аудио.

Ссылки на источники датасетов:

Метрики: WER и CER вычисляются стандартным выравниванием Левенштейна по словам/символам с нормализацией регистра и пунктуации. Точность = 100 − WER. Коэффициент скорости = длительность аудио ÷ время обработки (× реальное время). Все запросы — реальные вызовы Batch API Gemma 4, не из кэша и не симулированные.

Подсветка различий: Колонка результата выравнивается по эталону и выделяет красным каждую замену и вставку. Удаления (слова, отсутствующие в результате) не показываются в колонке результата — колонка «Ожидается» уже содержит полный эталон как есть.

Создано Gemma 4 Benchmark Runner · Gemma 4 Batch API v2 · запуск Aug 17, 2026, 6:18 PM