Transcribe with Whisper Large V3
4.2%
WER
99
Languages
8.0x
Speed
MIT
License
About Whisper Large V3
Model Info
- ProviderOpenAI
- Architecture-
- LicenseMIT
- UpdatedMar 2026
Mga Madalas Itanong
STT.ai hosts Whisper Large V3 sa aming GPU imprastraktura kaya maaari mong gamitin ito nang walang pagbibigay ng iyong sariling hardware — mag-upload ng audio o video at pumili Whisper Large V3 mula sa modelo picker.
> Sa mga pamantayan benchmarks, Whisper Large V3 ay nakamit sa paligid ng 4.2% Word Error Rate. Real-world katumpakan ay depende sa kalidad ng audio, accent, at wika; para sa noisy o accented recordings, asahan ng ilang porsyento puntos mas mataas na WER.
Whisper Large V3 ay tumatakbo sa STT.ai ng libreng antas - bawat bisita ay makakakuha ng 600 minuto / buwan nang walang gastos. Paid plano magdagdag ng mas mahabang bawat-file na limitasyon, pribadong transcripts, at prayoridad queueing.
Whisper Large V3 ay inilabas sa ilalim ng MIT, isang permissive open-source na lisensya. Maaari mong self-host Whisper Large V3 sa iyong sariling hardware o gamitin ang aming hosted na bersyon - parehong commercially magagamit.
> Whisper Large V3 sumusuporta sa 99 wika. Auto-detection picks ang tamang wika para sa karamihan ng audio; maaari mo ring tukuyin ito nang manu-mano para sa isang maliit na katumpakan lift.
> Whisper Large V3 proseso audio sa tungkol sa 8.0x real-time sa aming GPUs. Ang isang 1-oras na audio file ay nagtatapos sa ilalim ng 7 minuto; mas mahabang file queue at mag-notify sa pamamagitan ng email kapag tapos na.
Whisper Large V3 ay may 1.55B parameter. Mas malaki modelo ay may posibilidad na maging mas tumpak ngunit mas mabagal; STT.ai host Whisper Large V3 sa GPU kaya ang bilang ng parameter ay hindi nakakaapekto sa iyong client-side pagganap.
Ang mga format na suportado ng STT.ai ay MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, at iba pa. Ang output ay TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, o PDF.
> Oo. Speaker diarization tumatakbo kasama Whisper Large V3 para sa bawat transcription — bawat speaker ay may label at maaari mong palitan ang pangalan ng mga ito sa editor pagkatapos.
Whisper Large V3 tumatakbo sa aming pinamamahalaang kapaligiran – audio ay pinoproseso at tinanggal sa pamamagitan ng default at hindi kailanman ginagamit para sa pagsasanay nang walang malinaw na opt-in. Pro plano magdagdag ng client-side encryption para sa transcripts sa pahinga.
> Gamitin ang i-compare-stt tool upang patakbuhin ang Whisper Large V3 laban sa anumang iba pang mga suportadong modelo sa parehong audio - makikita mo WER, segment count, speaker label, at kumpiyansa score side-by-side. Ang Whisper Large V3 vs Whisper Large V3 paghahambing ay ang pinaka-karaniwang tumakbo.
> Oo. tukuyin ang "whisper-large-v3" bilang ang modelo parameter sa / v1 / transcribe endpoint. Python at Node.js SDKs isama Whisper Large V3 halimbawa. Libreng API tier kasama ang 100 minuto / buwan.
> Oo. Dahil Whisper Large V3 ay MIT-licensed, maaari mong self-host ito. STT.ai's open-source page listahan ng proyekto repo at timbang. Karamihan sa mga koponan ng produksyon gamitin ang aming hosted na bersyon upang i-skip GPU procurement, modelo swaps, at ops.