Moğolca konuşmadan metne lider tablosu
Qwen3-ASR-FlashÇalışma noktası: qwen3-asr-flash

Qwen3-ASR-Flash — Moğolca konuşmadan metne benchmark

Qwen3-ASR-Flash Batch API (geliştirilmiş çalışma noktası, dil auto (mn rejected)) tarafından 4 Moğolca veri seti ve 265 ses örneği üzerinde değerlendirilen gerçek sonuçlar. Aşağıdaki her sayı ölçülmüştür — pazarlama değil. WER, hız ve fiyat olduğu gibi, acımasızca dürüst gösterilir.

Dil:AUTO (MN REJECTED)Diyarizasyon:noneÖrnekler:265Çalıştırma:Aug 24, 2026, 3:13 PMUç nokta:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
067100-3.7%
Doğruluk

265/265 örnek transkribe edildi · %100 başarı

067100103.7%
Kelime hata oranı

Düşük daha iyidir · 265 örnek üzerinde

Temel metrikler
Karakter hata oranı86.4%
Ort. hız faktörü2.19×gerçek zamanın katı
Toplam hız faktörü2.19×
Örnek başına ort. gecikme3.2s
Toplam işlenen ses1849.3s30.8 dk

Fiyat

Toplu transkripsiyon için Qwen3-ASR-Flash liste fiyatı. İndirim veya pazarlık edilen tarifeler yok — ham dakika başı ücret.

1000 dakika başına
$2.1
toplu
Dakika başına
$0.0021
etkili
1000 dk başına (bu 30.8 dk)
$3.88
tutar
Açık kaynak mı?
özel mülk

Fiyat kaynağı: Qwen3-ASR-Flash genel fiyatları. Duudlaga Flow yalnızca bağlam için gösterilir — bu sayfa Qwen3-ASR-Flash'i izole eder, böylece sayı kendi ürünümüzle şişirilmez.

Veri setine göre WER ve CER

Veri seti başına kelime ve karakter hata oranları. Düşük daha iyidir — ve bunlar Qwen3-ASR-Flash'in gerçek sayılarıdır ve Common Voice 24'te zayıftır.

Common Voice 24 (MN)
Kaynak veri kümesi →
WER
105.2%
CER
90%
Shunya Labs Mongolian Speech
Kaynak veri kümesi →
WER
102.3%
CER
75.2%
Common Voice 20 (MN)
Kaynak veri kümesi →
WER
104.5%
CER
90.4%
Modern Voice
WER
103.2%
CER
89.1%
WERCER

Veri seti özeti

Her veri seti için toplu doğruluk, hız ve zamanlama.

Veri setiKaynakÖrneklerBaşarıWERCERDoğrulukHızSes (sn)İşl. (sn)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59105.2%90%-5.2%2.81×330.6s117.7s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60102.3%75.2%-2.3%1.94×645.1s332.9s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54104.5%90.4%-4.5%2.71×269.8s99.5s
Modern Voice9292/92103.2%89.1%-3.2%2.04×603.8s295.3s

WER ile hız — örnek bazında

Her nokta bir ses örneğidir. İdeal yer sol alttadır (az hata, hızlı). Qwen3-ASR-Flash birçok Common Voice 24 örneğinde yüksek hata yapar.

Örnek bazında sonuçlar

Beklenen sütununda referans değer olduğu gibi gösterilir. Sonuç sütunu yalnızca Qwen3-ASR-Flash'in yanlış yaptığı kelimeleri kırmızıyla vurgular — üstü çizili değişimler yok, sadece hatalar.

265 satır
kırmızısonuçtaki yanlış kelimedüzdoğru transkribe edildiBeklenen sütunu referans değer olarak olduğu gibi gösterilir
#SesÖrnekVeri setiBeklenen (referans değer)Qwen3-ASR-Flash sonucuWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.كشدا مسخرة خاصة ومن تندم يدي جاغا هي لي.112.5%87.9%1/0/8
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?나타자야상아처럼깨끗이剃도그러곤살에혹자떼버리는게좋.100.0%100.0%0/11/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.أعطى بيدروس دوتشين فيكيسي سفيرًا لتشيكيا.100.0%92.3%0/1/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Við varst kalt og hér er gott, ég þyrfti þér ekki segja það kom.150.0%111.8%5/0/10
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.خانفرم استورت سپورت کویبرا ونیو خیرت ثووگارنیرو شریمچی.100.0%92.2%0/2/8
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.عجبنه شعرة كتكشت تعرف.100.0%91.9%0/3/4
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.أو أنظر تلك التنيطات ببطء شتى.100.0%89.1%0/2/6
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Herhangi rüptükle takas etmek umutsuzca zor çıktı.100.0%92.9%0/1/7
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таны орчингод шүдлэл тохуч.100.0%60.0%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.이로써 롤드컵에서 사타구니 없앤 첫.100.0%91.7%0/2/5
Sayfa 1 / 27

Yöntembilim

Bu sayılar nasıl elde edildi.

Sağlayıcı: Qwen3-ASR-Flash (Alibaba qwen3-asr-flash hosted transcription with automatic language detection — Mongolian is not a supported language (the API rejects the 'mn' code).).

Uç nokta https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation. Dil auto (mn rejected). Çalışma noktası qwen3-asr-flash. Diyarizasyon none.

Veri setleri: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 örnek, toplam 1849.3s ses.

Veri kümesi kaynak adresleri:

Metrikler: WER ve CER, büyük/küçük harf ve noktalama için normalize edilmiş standart bir kelime/karakter Levenshtein hizalamasıyla hesaplanır. Doğruluk = 100 − WER. Hız faktörü = ses süresi ÷ işleme süresi (× gerçek zaman). Tüm istekler gerçek Qwen3-ASR-Flash Batch API çağrılarıdır; önbelleğe alınmış veya simüle edilmiş değildir.

Fark vurgulaması: Sonuç sütunu referans değere hizalanır ve her ikame ve eklemeyi kırmızı renkle işaretler. Silmeler (sonuçta eksik kelimeler) sonuç sütununda gösterilmez — Beklenen sütunu zaten referans değerin tamamını olduğu gibi içerir.

Qwen3-ASR-Flash Benchmark Runner tarafından oluşturuldu · Qwen3-ASR-Flash Batch API v2 · çalıştırma Aug 24, 2026, 3:13 PM