மங்கோலிய பேச்சு-உரை லீடர்போர்டு
GPT-4o TranscribeOperating point: gpt-4o-transcribe

GPT-4o Transcribe — மங்கோலிய பேச்சு-உரை பெஞ்ச்மார்க்

GPT-4o Transcribe Batch API (மேம்படுத்தப்பட்ட இயக்கப் புள்ளி, மொழி mn) ஆல் 4 மங்கோலிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் 265 ஆடியோ மாதிரிகளில் மதிப்பிடப்பட்ட உண்மையான முடிவுகள். கீழே உள்ள ஒவ்வொரு எண்ணும் அளக்கப்பட்டதே — சந்தைப்படுத்தல் அல்ல. WER, வேகம் மற்றும் விலை அப்படியே, கடுமையான நேர்மையுடன் காட்டப்படுகின்றன.

மொழி:MNபேச்சாளர் பிரிப்பு:noneமாதிரிகள்:265இயக்கம்:Aug 14, 2026, 4:21 PMஎன்ட்பாயின்ட்:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
06710047%
துல்லியம்

265/265 மாதிரிகள் எழுத்துப்பெயர்ப்பு · 100% வெற்றி

06710053%
சொல் பிழை விகிதம்

குறைவாக சிறந்தது · 265 மாதிரிகளில்

முக்கிய அளவீடுகள்
எழுத்து பிழை விகிதம்27.6%
சராசரி வேக காரணி2.11×நிகழ்நேர மடங்கு
மொத்த வேக காரணி2.11×
மாதிரிக்கு சராசரி தாமதம்3.7s
மொத்த செயல்படுத்தப்பட்ட ஆடியோ1849.3s30.8 நிமி

விலை

தொகுதி எழுத்துப்பெயர்ப்புக்கான GPT-4o Transcribe பட்டியல் விலை. தள்ளுபடி அல்லது பேச்சுவார்த்தை விகிதம் இல்லை — நிமிடத்திற்கான மூல விகிதம்.

1000 நிமிடங்களுக்கு
$6
தொகுதி
நிமிடத்திற்கு
$0.0060
செயல்திறன்
1000 நிமிக்கு (இந்த 30.8 நிமி)
$11.10
செலவு
திறந்த மூல?
உரிமையுடைமை

விலை மூலம்: GPT-4o Transcribe பொது விலைகள். Duudlaga Flow சூழலுக்காக மட்டுமே காட்டப்படுகிறது — இப்பக்கம் GPT-4o Transcribe-ஐ தனிமைப்படுத்துகிறது, எண் எங்கள் தயாரிப்பால் பெரிதாக்கப்படாது.

தரவுத்தொகுப்பு வாரியான WER மற்றும் CER

தரவுத்தொகுப்பு வாரியான சொல் மற்றும் எழுத்து பிழை விகிதங்கள். குறைவாக சிறந்தது — மேலும் இவை GPT-4o Transcribe-ன் உண்மையான எண்கள், அவை Common Voice 24-ல் பலவீனமானவை.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
61.3%
CER
31.1%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
41.7%
CER
19.4%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
65.9%
CER
36.4%
Modern Voice
WER
47.4%
CER
25.5%
WERCER

தரவுத்தொகுப்பு சுருக்கம்

ஒவ்வொரு தரவுத்தொகுப்பிற்கும் திரட்டப்பட்ட துல்லியம், வேகம் மற்றும் நேரம்.

தரவுத்தொகுப்புSourceமாதிரிகள்வெற்றிWERCERதுல்லியம்வேகம்ஆடியோ (வி)செயல் (வி)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5961.3%31.1%38.7%2.73×330.6s121.2s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6041.7%19.4%58.3%1.67×645.1s386.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5465.9%36.4%34.1%2.01×269.8s133.9s
Modern Voice9292/9247.4%25.5%52.6%2.59×603.8s233.4s

WER vs வேகம் — மாதிரி வாரியாக

ஒவ்வொரு புள்ளியும் ஒரு ஆடியோ மாதிரி. சிறந்த இடம் கீழ்-இடது (குறைந்த பிழை, வேகம்). GPT-4o Transcribe பல Common Voice 24 மாதிரிகளில் அதிக பிழை கொண்டுள்ளது.

மாதிரி வாரியான முடிவுகள்

எதிர்பார்க்கப்படும் நெடுவரிசையில் அடிப்படை உண்மை அப்படியே காட்டப்படுகிறது. முடிவு நெடுவரிசை GPT-4o Transcribe தவறாக மாற்றிய சொற்களை மட்டுமே சிவப்பில் முன்னிலைப்படுத்துகிறது — குறுக்குகோடு/மாற்றம் இல்லை, தவறுகள் மட்டும்.

265 வரிசைகள்
சிவப்புமுடிவில் தவறான சொல்சாதாரணசரியாக எழுத்துப்பெயர்ப்புஎதிர்பார்க்கப்படும் நெடுவரிசை அடிப்படை உண்மையாக அப்படியே காட்டப்படுகிறது
#ஒலிமாதிரிதரவுத்தொகுப்புஎதிர்பார்க்கப்படும் (அடிப்படை உண்மை)GPT-4o Transcribe முடிவுWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж яваагаа хэлье.12.5%6.9%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад сая санагдаж байгаа гэхэд ердөө гурван сарийн хугацаатай байсан л гэж үү?58.3%22.7%1/0/6
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо би дуртай хүнтэйгээ салахыг хүсч байгаа.85.7%51.9%0/0/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас голдуу хэрээр гэр, хэцэр дээр хийж явдаг хүн.40.0%9.8%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хаварын сүүлчээс барлагийн хоёр зоогоор нэргүүл шарив.100.0%66.2%0/3/7
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Айсин наашаараад ир, гэж гэртээ оров.57.1%24.3%0/1/3
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Оо, өндөртэд таныг тохойод би баталж чадахгүй.62.5%23.9%0/1/4
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 33 дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%8.9%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчлонгоудаа шүүлт өгч үз.42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ирүүсөөл үлдүүрээсээ салаагүй явсна юм чинь.57.1%25.0%0/1/3
பக்கம் 1 / 27

முறையியல்

இந்த எண்கள் எப்படிப் பெறப்பட்டன.

வழங்குநர்: GPT-4o Transcribe (OpenAI gpt-4o-transcribe hosted transcription (Mongolian prompt hint; 'mn' is not an accepted language code).).

என்ட்பாயின்ட் https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. மொழி mn. Operating point gpt-4o-transcribe. பேச்சாளர் பிரிப்பு none.

தரவுத்தொகுப்புகள்: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 மாதிரிகள், மொத்தம் 1849.3s ஆடியோ.

Dataset source URLs:

அளவீடுகள்: WER மற்றும் CER தரநிலையான சொல்/எழுத்து லெவென்ஸ்டைன் சீரமைப்பில், எழுத்து வகை மற்றும் நிறுத்தற்குறிக்கு இணக்கப்படுத்தப்பட்டு கணக்கிடப்படுகின்றன. துல்லியம் = 100 − WER. வேக காரணி = ஆடியோ காலஅளவு ÷ செயலாக்க நேரம் (× நிகழ்நேரம்). அனைத்து கோரிக்கைகளும் உண்மையான GPT-4o Transcribe Batch API அழைப்புகள், தற்காலிக சேமிப்பு அல்லது உருவகப்படுத்தப்பட்டவை அல்ல.

வேறுபாடு முன்னிலைப்படுத்தல்: முடிவு நெடுவரிசை அடிப்படை உண்மையுடன் சீரமைக்கப்பட்டு ஒவ்வொரு மாற்றீடு மற்றும் செருகலையும் சிவப்பில் வண்ணமயிக்கிறது. நீக்கங்கள் (முடிவில் இல்லாத சொற்கள்) முடிவு நெடுவரிசையில் காட்டப்படாது — எதிர்பார்க்கப்படும் நெடுவரிசை ஏற்கனவே முழு அடிப்படை உண்மையை அப்படியே கொண்டுள்ளது.

GPT-4o Transcribe Benchmark Runner ஆல் உருவாக்கப்பட்டது · GPT-4o Transcribe Batch API v2 · இயக்கம் Aug 14, 2026, 4:21 PM