A fine-tuned XLS-R 300M CTC model for Urdu automatic speech recognition. It transcribes **16 kHz mono** audio and includes an optional 5-gram KenLM decoder. **Best reported result:** 39.89% WER / 16.70% CER with KenLM decoding on the Urdu Common Voice 8.0 test set. See the Kaggle evaluation notebook for a reproducible example. > **Note:** After installing the packages in a notebook environment, restart the kernel before running the inference code.

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This model is a fine-tuned version of Harveenchadha/vakyansh-wav2vec2-punjabi-pam-10 on the common_voice dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 1.2101 - Wer: 0.4939 - Cer: 0.2238 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0003 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 200 - num_epochs: 30 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.17.0.dev0 - Pytorch 1.10.2+cu102 - Datasets 1.18.2.dev0 - Tokenizers 0.11.0

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题

API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

找到适合你的 AI 模型。

探索 AI 模型 85001

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暂未找到匹配模型

好模型，也要算好成本。

读懂模型，再做选择

资讯看趋势，工具提效率，模型筑可能。