Рейтинг распознавания монгольской речи
Whisper turbo MNРабочая точка: Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) on mps

Whisper turbo MN — Бенчмарк распознавания монгольской речи

Реальные результаты Whisper turbo MN 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 18, 2026, 6:01 PMЭндпоинт:local (transformers)
06710074.3%
Точность

265/265 образцов расшифровано · 100% успех

06710025.7%
Коэффициент ошибок в словах

Чем меньше, тем лучше · на 265 образцах

Ключевые метрики
Коэффициент ошибок в символах9.2%
Средний коэффициент скорости2.43×кратность реального времени
Общий коэффициент скорости2.43×
Средняя задержка на образец3.0s
Всего обработано аудио1849.3s30.8 мин

Цена

Прайс-лист Whisper turbo MN 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 Whisper turbo MN. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует Whisper turbo MN, 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 Whisper turbo MN, слабые на Common Voice 24.

WER
18%
CER
6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Исходный датасет →
WER
17%
CER
4.7%
WER
19.1%
CER
6.8%
Modern Voice
WER
40.1%
CER
15.7%
WERCER

Сводка по датасетам

Суммарная точность, скорость и время по каждому датасету.

ДатасетИсточникОбразцыУспехWERCERТочностьСкоростьАудио (с)Обраб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5918%6%82.0%1.98×330.6s167.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6017%4.7%83.0%2.9×645.1s222.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5419.1%6.8%80.9%1.99×269.8s135.9s
Modern Voice9292/9240.1%15.7%59.9%2.56×603.8s235.9s

WER против скорости — по образцам

Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). Whisper turbo MN 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 Whisper turbo MN распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.

265 строк
красныйневерное слово в результатеобычныйраспознано верноКолонка «Ожидается» показана дословно как эталон
#АудиоОбразецДатасетОжидается (эталон)Результат Whisper turbo MNWERCERI/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 заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%0.0%0/0/0
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн.0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уурлаас Болдоггүй Бор өгнөө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ.50.0%14.3%0/0/5
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гэээд гэртээ оров.14.3%2.7%0/0/1
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өө өндөр дээдэс таны тухайд би бодол ч чадахгүй.25.0%10.9%1/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүл л өгч биз.28.6%10.0%0/0/2
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
Страница 1 из 27

Методология

Как получены эти числа.

Поставщик: Whisper turbo MN (Whisper large-v3-turbo fine-tuned on Mongolian Common Voice + FLEURS (LoRA merged into the base weights) — the most recent Mongolian adaptation of a current-generation Whisper.). Модели с этим значком обучались на данных, которые пересекаются с корпусами бенчмарка (монгольский Common Voice — 113 из 173 образцов — или открытый корпус Shunya Labs). Оценки на пересекающихся корпусах завышены из-за запоминания; судите о таких моделях по таблице с разбивкой по датасетам на странице подробностей, особенно по корпусам, на которых они НЕ обучались.

Эндпоинт local (transformers). Язык mn. Рабочая точка Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) on 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 Whisper turbo MN, 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 Whisper turbo MN Benchmark Runner · Whisper turbo MN Batch API v2 · запуск Aug 18, 2026, 6:01 PM