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AI 모델 탐색 1496
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medasr
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자세히 보기 ↗parakeet-ctc-1.1b-ja
grider-transwithaiThe following table compares the performance of the NeMo model (Parakeet-JA) with Whisper v2 large and Whisper v3 large across different Japanese ASR datasets: For more detailed information on using ASR models with the NeMo toolkit, please refer to the NeMo ASR documentation.
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자세히 보기 ↗faster-whisper-base
guillaumeklnNote that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the `compute_type` option in CTranslate2.
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자세히 보기 ↗faster-whisper-large-v2
guillaumeklnNote that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the `compute_type` option in CTranslate2.
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자세히 보기 ↗faster-whisper-medium
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자세히 보기 ↗faster-whisper-tiny
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자세히 보기 ↗faster-whisper-tiny.en
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자세히 보기 ↗Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on ml (Malayalam) using the Indic TTS Malayalam Speech Corpus (via Kaggle), Openslr Malayalam Speech Corpus, SMC Malayalam Speech Corpus and IIIT-H Indic Speech Databases. The notebooks used to train model are available here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. The model can be evaluated as follows on the test data of combined custom dataset. For more details on dataset preparation, check the notebooks mentioned at the end of this file. A combined dataset was created using Indic TTS Malayalam Speech Corpus (via Kaggle), Openslr Malayalam Speech Corpus, SMC Malayalam Speech Corpus and IIIT-H Indic Speech Databases. The datasets were downloaded and was converted to HF Dataset format using this notebook
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자세히 보기 ↗mms-hassaniya-asr
hadramibegnougThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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자세히 보기 ↗whisper-finetuned-somali-stt
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자세히 보기 ↗Breeze-ASR-25-gguf
handy-computerGGUF conversions of MediaTek-Research/Breeze-ASR-25 for use with transcribe.cpp. Ported from upstream commit cffe7cc, pinned 2026-06-29. Validated against the transformers reference at transcribe.cpp commit 3848875 on 2026-06-29. MediaTek Research's Breeze-ASR-25 — a fine-tune of OpenAI Whisper large-v2, converted to GGUF for transcribe.cpp. Optimized for Taiwanese Mandarin (it emits **Traditional Chinese**) and English, with explicit support for Mandarin-English code-switching (intra- and inter-sentential). Trained on ~11,749 hours: 10,000 h synthetic Mandarin (ODC Synth), 1,738 h English (CommonVoice17) and 11 h real code-switch (NTUML2021). Architecturally identical to Whisper large-v2 (encoder-decoder transformer, 30-second windows with chunked long-form decoding); it retains Whisper's 99-language tokenizer, but only Mandarin and English are optimized and validated — other languages remain technically accessible but out of scope.
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
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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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