Danish ASR. Fine-tuned from syvai/hviske-v5.1 on the CoRal v3 train splits with **layer-wise learning-rate decay** (encoder LR = 0.75 × decoder LR) for 5 epochs. A 2B-parameter Conformer encoder-decoder ASR model, optimized for Danish read-aloud and conversational speech. Evaluated on the *complete* test splits (17,560 samples). Two normalization conventions:

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음성 인식

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plapre-3

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plapre-nano-v2

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qwen3.8-27b-3090-fast-variant

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Qwen3.8-27B-DFlash2-W4A16

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incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 — the DFlash2 block drafter for Qwen3.8-27B (5 Qwen3-style layers, 1.92B parameters, 3.85 GB in bf16) — requantized to **W4A16 compressed-tensors** (pack-quantized, group 128, symmetric, Marlin) with **GPTQ**, so it fits next to a 27B target on a 24 GB card: **1.19 GB**. Built by and for syv-ai/qwen38-27b-rtx3090 (Qwen3.8-27B on one RTX 3090 with vLLM): `single-user/start_qwen.sh` with `SPEC=dflash2`. Measured on the W4A16 target (RTX 3090, 8 realistic chat prompts × 1,024 tokens, vLLM 0.27.1 with the repo's patches): same acceptance as the bf16 drafter at greedy (3.34-3.65 vs 3.54 tokens per step), about 5% lower at the model's default sampling; per decode step it reads 2.7 GB less, which is what makes it a net win on this card. Details and the pipeline (`drafter/capture_dflash2.py`, `drafter/quant_dflash2.py`) in the repo's `drafter/README.md`.

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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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faster-hviske-v3-conversation

hviske-v3-conversation

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