Whisper Large V3
STT.ai nglampahi modél punika ing tingkat dipunbayar. punika modél mburi STT.ai Enhanced. transkripsi gratis nggunakake Whisper Large v3 Turbo, ingkang langkung cepet.
Plancongan →
·
Kacamatan iki dumunung ing Kabupatèn Tabanan. →
4.2%
WER
99
Basa
15.9x
Kecepatan
MIT
Lisénsi
Ngendi Whisper Large V3
Whisper Large V3 ya iku modél pengenalan basa sumber kabuka kang paling misuwur saka OpenAI. Kanthi 1.55 milyar parameter, modél iki nawakake akurasi sing luar biasa ing 99 basa. Modél iki nggunakake arsitektur encoder-decoder transformator sing dilatih ing 680.000 jam data audio multibasa.
Informasi Model
- PenyiarOpenAI
- Arsitektur-
- LisénsiMIT
- DioptimalakeAug 2026
Pitakon kang asring diajukake
Whisper Large V3 punika model swara-ka-teks saking OpenAI. STT.ai nglampahi punika ing GPU kita piyambak kanggé akun ing rencana ingkang dipunbayar, lan punika model ing mburi STT.ai Enhanced tier. Transkripsi gratis punika dipunginakaken Whisper Large v3 Turbo, checkpoint ingkang langkung cepet saking kulawarga ingkang sami.
Ing standar benchmarks, Whisper Large V3 ngrampungake sekitar 4.2% Word Error Rate. Real-world akurasi gumantung ing kualitas audio, accent, lan basa; kanggo noisey utawa accented rekaman, ngarepake sawetara persentase poin luwih dhuwur WER.
Whisper Large V3 diwiwiti ing tingkat gratis STT.ai - saben pengunjung nampa 600 menit kanggo miwiti tanpa biaya. rencana dibayar nambah watesan file sing luwih dawa, transkripsi pribadi, lan prioritas queueing.
Whisper Large V3 dirilis ing ngisor MIT, lisensi sumber terbuka sing permisif. Sampeyan bisa nginstal Whisper Large V3 ing piranti keras dhewe utawa nggunakake versi sing dihost - loro-loroné bisa digunakake kanthi komersial.
Whisper Large V3 nyokong 99 basa. Auto-deteksi milih basa kang bener kanggo akèh audio; sampeyan uga bisa nyetel kanthi manual kanggo nambah akurasi.
Whisper Large V3 ngproses audio ing kira-kira 15.9x real-time ing GPU kita. Fail audio 1 jam rampung ing ngisor 3 menit; file luwih dawa ing gulungan lan dilaporake liwat email nalika rampung.
Whisper Large V3 duwé parameter 1.55B. Model kang luwih gedhé luwih akurat nanging luwih lambat; STT.ai duwé host Whisper Large V3 ing GPU supaya penghitungan parameter ora ngrusak kinerja klien.
Whisper Large V3 nampa saben format STT.ai nyokong - MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, lan liyane. Output minangka TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, utawa PDF.
Whisper Large V3 diarization speakers dijalanaken kaliyan saben transkripsi - saben speaker dipunlabel lan sampeyan saged mènèhi jeneng anyar ing editor.
Ya. Whisper Large V3 dijalanaké ing lingkungan sing diurus — audio diproses lan dipasak kanthi pigura lan ora pernah digunakake kanggo latihan tanpa opt-in eksplisit. Rencana Pro nambah enkripsi klien-sisi kanggo transkripsi nalika ora aktif.
Gunakaké alat compare-stt kanggo nglakokaké Whisper Large V3 karo modél liya kang didhukung ing audio kang padha — sampeyan bakal ndeleng WER, penghitung segmen, label speaker, lan skor confidence side-by-side. Perbandingan Whisper Large V3 vs Whisper Large V3 iku sing paling umum dilakokaké.
Ya, ing rencana bayaran. Nyatakaké "whisper-large-v3" minangka parameter modél ing /v1/transcribe endpoint. Kunci tanpa rencana aktif dilayani Whisper Large v3 Turbo. Panggonan isih sukses; mung nglakokaké model gratis.
Ya. Amargi Whisper Large V3 dipunlisensi MIT, sampeyan saged nghostaken piyambakipun. Lampiran sumber-bukah STT.ai nyathet repo proyèk lan bobot. Kathah tim produksi ingkang ngginakaken versi ingkang dipunhostaken kanggé nglewati GPU procurement, model swaps, lan ops.