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🧭 Overview · 📊 Benchmarks · 💻 GGUF Deploy · 🤗 Transformers · 🎙️ Streaming · ⚡ vLLM · 📄 Tech Report · 🐙 GitHub · ☁️ Audar API · 📜 License **Audar-ASR-V1-Turbo** is an **Arabic-first generative speech-recognition model** — the accuracy tier of the Audar-ASR family. It recasts transcription as **audio-conditioned next-token prediction** over a unified text vocabulary (a language-model decoder rather than a CTC or transducer objective), and is built on a permissively-licensed open-weight audio-LLM foundation and adapted in-house — the contribution is the adaptation (the data curriculum and the alignment rubric), not the foundation: The result is **state-of-the-art dialectal Arabic ASR** — the lowest average WER *and* CER of any evaluated system on the *Open Universal Arabic ASR Leaderboard*. It transcribes MSA and every major Arabic dialect, code-switched Arabic–English, and English, across **30 languages** in total.

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Audar-TTS-V1-Turbo is the **balanced production tier** of the Audar-TTS family — a **~1.64B-parameter** community-licensed speech model that trades a little of Flash's raw speed for higher fidelity and steadier prosody, while staying efficient. It is **Arabic-first** (including Gulf/Emirati and other dialects), fully **bilingual with English**, and **clones any voice from a 5–15 second reference clip** with no per-speaker fine-tuning. This repository ships it as **GGUF quantizations** for `llama.cpp`. Turbo treats speech synthesis as **next-token prediction**: a language-model backbone predicts discrete **audar-codec** acoustic tokens, which a lightweight neural codec decodes to **24 kHz** audio. There is **no phonemizer and no per-language G2P** — so Arabic dialects and Arabic⇄English code-switching are handled from data rather than brittle pronunciation rules. > **GGUF weights** under the **AudarAI Community License v1.0** — free for research and limited > commercial use by smaller organizations; larger/enterprise use needs an AudarAI Enterprise > License. See License.

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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