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AI 모델 탐색 1496
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자세히 보기 ↗GGUF / ggml conversions of `nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3` for use with the `parakeet-main` CLI from **CrispStrobe/CrispASR**. This repo provides four quantisations, all converted from the same `.nemo` checkpoint via the streaming `convert-parakeet-to-gguf.py` script and quantised with `cohere-quantize`. All quantisations produce identical text on `samples/jfk.wav`: > And so my fellow Americans. Ask not what your country can do for you. Ask what you can do for your country.
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자세히 보기 ↗phonon2-GGUF
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자세히 보기 ↗GGUF / ggml conversions of `Qwen/Qwen3-ASR-0.6B` for use with the `qwen3-asr-main` CLI from **CrispStrobe/CrispASR**. This is the **first speech-LLM** in the CrispASR family — every other model in the set uses a dedicated CTC / transducer / encoder-decoder. The Qwen3-ASR runtime ships with a persistent KV cache so per-token decode is O(1) in cache size, not O(N) full re-forwards. All quantisations produce the correct transcript on `samples/jfk.wav`: > And so, my fellow Americans, ask not what your country can do for you; ask what you can do for your country.
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자세히 보기 ↗Qwen3-ASR-1.7B is a multilingual speech recognition model supporting 30 languages + 22 Chinese dialects, with support for speech, singing voice, and songs with background music. Audio inputs up to 5 minutes. `qwen3-asr-1.7b-q4_k.gguf` was re-baked with the 24-layer **audio encoder kept at Q8_0** (previously Q4_K like the LLM body; ~0.15 GB larger). The earlier Q4_K export could emit an **empty transcript** (or, on longer audio, a repeated phrase) while still reporting success (CrispASR #240) — the same sub-8-bit encoder drift diagnosed in #218. Encoder-output cosine vs the F16 reference (jfk): **0.9632 → 0.9989** min, **0.9913 → 0.9998** mean — i.e. the tower is back to near-lossless and decode no longer degenerates. The Q8_0 and F16 files were never affected. On JFK speech sample (11s, English): - Q4_K: 0.2x realtime on CPU (4 threads) - Perfect transcription accuracy
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자세히 보기 ↗GGUF conversions of `Qwen/Qwen3-ForcedAligner-0.6B` — a single-pass forced aligner that takes any (audio, transcript) pair and predicts per-word/per-token timestamps. Reuses the Qwen3-ASR audio encoder + 28-layer LLM body but swaps the lm_head from `(vocab, d)` to `(5000, d)`: each ` ` placeholder you embed in the input gets a 5000-class softmax over `class * 80 ms` timestamps. Plug it into CrispASR via `-am qwen3-forced-aligner-*.gguf` to get word-level timing on **any** transcription backend — voxtral, voxtral4b, qwen3-asr, granite, parakeet, canary, cohere, even whisper. It's an alternative to the existing `canary-ctc-aligner` second-pass with broader language coverage and 80-ms resolution. The CrispASR C++ runtime auto-detects which variant a loaded GGUF is by reading the lm_head shape from `output.weight.ne[1]` — no separate backend, no separate library.
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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