Mongolisk tal-till-text-ledartavla
Gemma 4Operating point: google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps)

Gemma 4 — Benchmark för mongolisk tal-till-text

Verkliga resultat från Gemma 4 Batch API (förbättrad operationpunkt, språk mn) utvärderade på 4 mongoliska dataset och 265 ljudprover. Varje siffra nedan är mätt — inte marknadsföring. WER, hastighet och pris visas som de är, brutalt ärligt.

Språk:MNDiarisering:noneProver:265Körning:Aug 17, 2026, 6:18 PMEndpoint:local (transformers + PEFT)
06710069.8%
Noggrannhet

265/265 prover transkriberade · 100% framgång

06710030.2%
Ordelfrekvens

Lägre är bättre · över 265 prover

Nyckelmått
Teckenelfrekvens14.7%
Snitthastighetsfaktorrealtidsmultipel
Total hastighetsfaktor
Snittlatens per prov7.3s
Totalt bearbetat ljud1849.3s30.8 min

Pris

Gemma 4 listpris för batch-transkription. Inga rabatter eller förhandlade tariffer — rå minuttaxa.

Per 1000 minuter
$0
batch
Per minut
$0.0000
effektiv
Per 1000 min (dessa 30.8 min)
$0.00
skulle kosta
Öppen källkod?
proprietär

Priskälla: Gemma 4 offentliga priser. Duudlaga Flow visas endast för kontext — denna sida isolerar Gemma 4 så att siffran inte blåses upp av vår produkt.

WER och CER per dataset

Ord- och teckenelfrekvens per dataset. Lägre är bättre — och detta är Gemma 4 verkliga siffror, som är svaga på Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
32%
CER
14.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
23.4%
CER
11%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
30.8%
CER
15.3%
Modern Voice
WER
33.1%
CER
16.9%
WERCER

Datasetöversikt

Aggregerad noggrannhet, hastighet och tid för varje dataset.

DatasetSourceProverFramgångWERCERNoggrannhetHastighetLjud (s)Bearb. (s)
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 vs. hastighet — per prov

Varje punkt är ett ljudprov. Läget i nedre vänstra hörnet är bäst (lite fel, snabbt). Gemma 4 har höga fel på många Common Voice 24-prover.

Resultat per prov

Referenssanningen visas oförändrad i kolumnen Förväntat. Resultatkolumnen markerar endast de ord Gemma 4 felade på i rött — inga överstrykningar/byten, bara felen.

265 rader
rödfel ord i resultatetenkelkorrekt transkriberatKolumnen Förväntat visas oförändrad som referenssanning
#LjudProvDatasetFörväntat (referenssanning)Gemma 4 resultatWERCERI/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
Sida 1 av 27

Metodik

Hur dessa siffror erhölls.

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

Endpoint local (transformers + PEFT). Språk mn. Operating point google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps). Diarisering none.

Dataset: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 prover, totalt 1849.3s ljud.

Dataset source URLs:

Mått: WER och CER beräknas med en standard Levenshtein-ord/tecken-inriktning, normaliserad för skiftläge och skiljetecken. Noggrannhet = 100 − WER. Hastighetsfaktor = ljudlängd ÷ bearbetningstid (× realtid). Alla förfrågningar är verkliga anrop till Gemma 4 Batch API, varken cachade eller simulerade.

Skillnadsmarkering: Resultatkolumnen ställs in mot referenssanningen och färgar varje substitution och insertion röd. Raderingar (ord som saknas i resultatet) visas inte i resultatkolumnen — kolumnen Förväntat innehåller redan hela referenssanningen oförändrad.

Genererad av Gemma 4 Benchmark Runner · Gemma 4 Batch API v2 · körning Aug 17, 2026, 6:18 PM