Whisper Large V3
STT.ai nṣe módélù yìí lórí àwọn ààyè àwọn pàyàn. Ò jẹ́ módélù nínú STT.ai Enhanced. Àwọn ìṣàfarawé kọ̀ǹpútà ọ̀fẹ́ lo Whisper Large v3 Turbo, tí ò jẹ́ ìrànwọ́.
Wó àwọn ààyè-iṣẹ́ →
·
Fipalẹ́ nípa ìṣàfarawé kọ̀ǹpútà pẹlú Whisper Turbo →
4.2%
WER
99
Àwọn Àkọ́lé
15.9x
Ìjánú ìsàlẹ̀-ilà
MIT
Àwọn Àmì-ìwé
Ààyè-iṣẹ́ Whisper Large V3
Whisper Large V3 ní módè́lì ìṣàfihàn àwọn àkọ́lé àìdálẹ̀-ìṣàfilọ́lẹ̀ OpenAI. Ní àwọn àwọn párítì 1.55 bilionu, ò ǹfí ìdára
Àwọn Whisper Large V3
Àwọn Àlàyé Àwọn
- Àwọn Ìṣàmúlò-ètòOpenAI
- Àwọn Ìṣàmúlò-ètò-
- Àwọn Àmì-ìwéMIT
- ÀkóónúAug 2026
Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn
Whisper Large V3 is a speech-to-text model by OpenAI. STT.ai runs it on our own GPU for accounts on a paid plan, and it is the model behind the STT.ai Enhanced tier. Free transcription uses Whisper Large v3 Turbo, the faster checkpoint of the same family.
On standard benchmarks, Whisper Large V3 achieves around 4.2% Word Error Rate. Real-world accuracy depends on audio quality, accent, and language; for noisy or accented recordings, expect a few percentage points higher WER.
Whisper Large V3 runs on STT.ai's free tier — every visitor gets 600 minutes to start at no cost. Paid plans add longer per-file limits, private transcripts, and priority queueing.
Whisper Large V3 tí a fi pamọ́ láti inú MIT, ìlàyè ìṣàfilọ́lẹ̀-ìṣílọ́lẹ̀. O lè fi Whisper Large V3 pamọ́ sípàrà rẹ̀ láti lò nínú àwọn ìṣàfilọ́lẹ̀ wà - gbogbo wọn ní a lè lò nínú iṣẹ́.
Whisper Large V3 ǹfà àwọn ìtàn 99. Àwọn ìṣàfihàn-ìdáràn àwọn ìtàn tí a fẹ́ fún àwọn ìṣàfihàn àwọn ìranlọwọ; o lè sọ̀rọ̀ nípa ìrànwọ́ fún ìṣàfihàn àwọn ìṣàfihàn àwọn ìṣàfihàn.
Whisper Large V3 ń ṣé ìṣàmúlò-ètò ìraǹdárà ní àwọn ìṣàmúlò-ètò 15.9x ní àwọn GPÙ wa. Fáìlì ìraǹdárà àwọn ààyè-ètò 1-àgójútó tí wọ́n tí ìjáde 3 àwọn ààyè-ètò; àwọn fáìlì tí o jú lọ ní àwọn ààyè-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò láti fi hàn látigbá tí a tí parí.
Whisper Large V3 ní àwọn ààtòjútó 1.55B. Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò nlà ní ìṣàmúlò-ètò tí o darà jù lọ àwọn àwọn ààtòjútó tí o ní ìjánu-ìjánú; STT.ai ní àwọn ààtòjútó Whisper Large V3 lórí GPU láti jẹ́ pe àwọn ààtòjútó àwọn ààtòjútó kò bá ìṣẹ́dá ààtòjútó ààtòjútó rẹ̀ pẹ̀lú klíntì.
Whisper Large V3 gba gbogbo àwọn ìrísí-lẹ́tà tí STT.ai ǹfàyè — MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, àti àwọn mìíràn. Àwọn ìṣàfilọ́lẹ̀ bí TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, tàbí PDF.
Ya. Ìṣàfilọ́lẹ̀ àwọn àkọlé àwọn àkọlé náà tí wọ́n lọ́wọ́lọ́wọ́ Whisper Large V3 fún ìṣàfilọ́lẹ̀ gbogbó - àwọn àkọlé àwòrán ní pàtó àwọn àkọlé àwòrán náà nínú àwọn àwọn àkọlé àwòrán.
Yes. Whisper Large V3 runs in our managed environment — audio is processed and deleted by default and never used for training without explicit opt-in. Pro plans add client-side encryption for transcripts at rest.
Use the compare-stt tool to run Whisper Large V3 against any other supported model on the same audio — you'll see WER, segment count, speaker labels, and confidence scores side-by-side. The Whisper Large V3 vs Whisper Large V3 comparison is the most commonly run.
Yes, on a paid plan. Specify "whisper-large-v3" as the model parameter on the /v1/transcribe endpoint. Keys without an active plan are served Whisper Large v3 Turbo instead. The request still succeeds; it just runs the free model.
Ya. Nítorí Whisper Large V3 ní líǹẹ́ẹ̀tì MIT, o lè fi ara rẹ̀ pamọ́. ojú-ìwé àìfihàn-ìṣàmúlò-ètò STT.aì náà ń ṣàfihàn àwọn àwọn ààyè àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò. Àwọn ẹgbẹ́ ìṣàmúlò-ètò ìṣàmúlò-ètò láti lò àwọn ìṣàmúlò-ètò ààyè wà láti sàkù GPU, àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ops.