منگولین speech-to-text لیڈر بورڈ
Whisper large-v3-turboOperating point: openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3-turbo — منگولین speech-to-text بینچ مارک

Whisper large-v3-turbo Batch API (بہتر آپریٹنگ پوائنٹ، زبان mn) کے 4 منگولین ڈیٹاسیٹ اور 265 آڈیو نمونوں پر جانچے گئے حقیقی نتائج۔ نیچے کا ہر عدد ناپا گیا ہے — مارکیٹنگ نہیں۔ WER، رفتار اور قیمت جیسی ہے ویسی ہی، سخت ایمانداری سے دکھائے گئے ہیں۔

زبان:MNاسپیکر علیحدگی:noneنمونے:265چلانا:Aug 18, 2026, 5:57 AMاینڈپوائنٹ:local (transformers)
0671001%
درستگی

265/265 نمونے ٹرانسکرائب · 100% کامیابی

06710099%
لفظ غلطی کی شرح

کم بہتر ہے · 265 نمونوں پر

اہم میٹرکس
حرف غلطی کی شرح54.4%
اوسط رفتار فیکٹر0.91×ریئل ٹائم گنا
کل رفتار فیکٹر0.91×
فی نمونہ اوسط تاخیر8.7s
کل پروسیس شدہ آڈیو1849.3s30.8 منٹ

قیمت

بیچ ٹرانسکرپشن کے لیے Whisper large-v3-turbo کی فہرستی قیمت۔ کوئی رعایت یا بات چت کی شرح نہیں — فی منٹ خام شرح۔

فی 1000 منٹ
$0
بیچ
فی منٹ
$0.0000
موثر
فی 1000 منٹ (یہ 30.8 منٹ)
$0.00
لاگت
اوپن سورس؟
مالکیتی

قیمت کا ذریعہ: Whisper large-v3-turbo عوامی قیمتیں۔ Duudlaga Flow صرف سیاق کے لیے دکھایا گیا ہے — یہ صفحہ Whisper large-v3-turbo کو الگ رکھتا ہے تاکہ عدد ہماری مصنوعات سے پھولا نہ ہو۔

ڈیٹاسیٹ کے حساب سے WER اور CER

ڈیٹاسیٹ کے حساب سے لفظ اور حرف غلطی کی شرحیں۔ کم بہتر ہے — اور یہ Whisper large-v3-turbo کے حقیقی اعداد ہیں، جو Common Voice 24 پر کمزور ہیں۔

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
100.3%
CER
56.2%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
99.4%
CER
47.7%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
101%
CER
58.1%
Modern Voice
WER
96.8%
CER
55.6%
WERCER

ڈیٹاسیٹ خلاصہ

ہر ڈیٹاسیٹ کی مجموعی درستگی، رفتار اور وقت۔

ڈیٹاسیٹSourceنمونےکامیابیWERCERدرستگیرفتارآڈیو (سیکنڈ)پروسیس (سیکنڈ)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59100.3%56.2%-0.3%0.86×330.6s382.6s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6099.4%47.7%0.6%1.01×645.1s640.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54101%58.1%-1.0%0.55×269.8s489.7s
Modern Voice9292/9296.8%55.6%3.2%1.18×603.8s513.8s

WER بمقابلہ رفتار — فی نمونہ

ہر نقطہ ایک آڈیو نمونہ ہے۔ بہترین جگہ نیچے بائیں (کم غلطی، تیز) ہے۔ Whisper large-v3-turbo کئی Common Voice 24 نمونوں پر زیادہ غلطی رکھتا ہے۔

فی نمونہ نتائج

متوقع کالم میں حقیقی حوالہ جیسا ہے ویسی ہی دکھایا گیا ہے۔ نتائج کالم صرف ان الفاظ کو سرخ میں نمایاں کرتا ہے جو Whisper large-v3-turbo غلط کر گیا — کوئی اسٹرائیک تھرو/تبدیلی نہیں، صرف غلطیاں۔

265 قطاریں
سرخنتیجے میں غلط لفظعامدرست ٹرانسکرائبمتوقع کالم حقیقی حوالہ کے طور پر جیسا ہے دکھایا گیا
#آڈیونمونہڈیٹاسیٹمتوقع (حقیقی حوالہ)Whisper large-v3-turbo نتیجہWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ.100.0%56.9%0/1/7
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл100.0%54.7%0/4/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй100.0%51.9%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн60.0%29.4%0/0/6
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér.120.0%92.2%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Эсфина þessi орður, get gist í orð.100.0%83.8%0/0/7
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй.87.5%37.0%0/2/5
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў.137.5%62.5%3/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт.100.0%43.3%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн.100.0%58.3%0/3/4
صفحہ 1 / 27

طریقہ کار

یہ اعداد کیسے حاصل ہوئے۔

فراہم کنندہ: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).

اینڈپوائنٹ local (transformers). زبان mn. Operating point openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. اسپیکر علیحدگی none.

ڈیٹاسیٹ: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 نمونے، کل 1849.3s آڈیو۔

Dataset source URLs:

میٹرکس: WER اور CER معیاری لفظ/حرف لیونشٹائن المنت سے، حروف کے حجم اور اوقاف کے لیے نارملائز کر کے حساب کیے جاتے ہیں۔ درستگی = 100 − WER۔ رفتار فیکٹر = آڈیو دورانیہ ÷ پروسیسنگ وقت (× ریئل ٹائم)۔ تمام درخواستیں حقیقی Whisper large-v3-turbo Batch API کالز ہیں، کیشڈ یا سمیولیٹڈ نہیں۔

فرق نمایاں کرنا: نتائج کالم حقیقی حوالہ کے ساتھ منتظم ہوتا ہے اور ہر متبادل اور شامل شدہ کو سرخ کرتا ہے۔ حذف شدہ (نتائج سے غائب الفاظ) نتائج کالم میں نہیں دکھائے جاتے — متوقع کالم پہلے ہی پوری حقیقی حوالہ جیسا ہے رکھتا ہے۔

Whisper large-v3-turbo Benchmark Runner کے ذریعے تیار · Whisper large-v3-turbo Batch API v2 · چلایا گیا Aug 18, 2026, 5:57 AM