Päivitys (lokakuu 2026): sisäänrakennettu malli on nyt Parakeet Ultra, V3:n pohjalta jatkokoulutettu versio, joka tekee vähemmän virheitä varsinkin harvinaisemmissa kielissä ja meluisissa oloissa. Lue lisää Parakeet Ultra vs. Parakeet V3 -vertailustamme.
Lyhyesti
| Parakeet V3 | Whisper vertailukohtana | |
|---|---|---|
| Nopeus | ~60× reaaliaikainen Apple-sirulla | Turbo ~14× reaaliaikainen samalla M4 Pro -koneella |
| Tuetut kielet | 25 | 100+ |
| Englannin sanavirheprosentti (WER) | 6,32 % | Turbo 7,83 % |
| Keskim. virheprosentti, 25 kieltä (WER) | 12,0 % | 12,6 % |
| Hallusinaatiot | Testeissämme hiljaisuudessa lähes olemattomia | Voi esiintyä hiljaisuudessa |
| Sopii parhaiten | Englanti ja Euroopan kielet | Aasian kielet, arabia, 100+ |
* Nopeus: oma mittauksemme Apple-sirulla (podcast 58×, kokous 63×). Englannin WER: Hugging Face Open ASR Leaderboard. 25 kielen keskiarvo: FLEURS-vertailutesti. Hiljaisuuden käsittely perustuu omiin havaintoihimme sovelluksesta, eikä se ole lupaus virheettömyydestä.
Whisper Notesin Mac-sovellus otti maaliskuussa 2026 oletusmalliksi NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 -mallin. Apple-sirulla se litteroi noin 60 kertaa reaaliaikaa nopeammin, ja Open ASR Leaderboardin mukaan se on englannissa tarkempi kuin Whisper Large V3 Turbo: 6,32 % vastaan 7,83 %. Whisper-mallit ovat yhä käytettävissä, jos tarvitset muita kieliä. Mietitkö, minkä paikallisen mallin valitsisit? Siirry suoraan valintataulukkoon.
Miksi vaihdoimme oletusmallin
Whisper on erinomainen, mutta se on suunniteltu yleismalliksi. Se tukee yli 100 kieltä, kääntää ja tuottaa aikaleimat, eli se on monitoimityökalu. Hintana on nopeus. Englannin saneluun, jossa sanojen pitää vain ilmestyä ruudulle nopeasti, se on tarpeettoman raskas.
Kun koko järjestelmässä toimivan Fn-sanelun takana oli Whisper, minuutin mittaisen puheen teksti ilmestyi 3–5 sekuntia sen jälkeen, kun näppäin vapautettiin.
Parakeetilla sama teksti ilmestyy noin sekunnissa tai nopeammin. Niin lyhyttä odotusta ei enää huomaa.
Kuinka nopea Parakeet V3 on?
Tässä kaksi omaa mittaustamme. Molemmat mallit litteroivat saman äänen samalla Macilla:
| Malli | 5 minuutin englanninkielinen podcast (M4 Pro) |
|---|---|
| Whisper Large V3 Turbo | 20,92 s – 14,3× reaaliaikainen |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 2,91 s – 103× reaaliaikainen |
Pienemmälläkin koneella ero säilyy. M5 Airillamme Parakeet litteroi 17,5 minuutin kokouksen 16,7 sekunnissa, eli noin 60 kertaa reaaliaikaa nopeammin.
Miksi Parakeet v3 on niin nopea
Whisperin enkooderi lukee kerralla 30 sekunnin jakson ääntä. Sen jälkeen dekooderi kirjoittaa litteroinnin token kerrallaan, ja se olettaa aina kirjoittavansa jotain, myös hiljaisuuden aikana.
Parakeet on transducer-malli. Se pakkaa äänen ensin 8-kertaisesti ja ennustaa sitten jokaisen tokenin ja samalla sen, kuinka kauan se kestää. Siksi se voi hypätä eteenpäin eikä sen tarvitse käydä läpi jokaista kehystä. Hiljaisessa kohdassa se tuottaa ”tyhjän” merkin ja jatkaa.
Tästä tulevat sekä nopeus että hiljaisina pysyvät tauot. M4 Pro -koneella tunnin äänite litteroituu alle minuutissa. Parametreja on vähemmän kuin Whisper Large V3 Turbossa, ja englannin virheprosentti on pienempi.
Vertailutestit: Parakeet v3 vs. Whisper
Pienempi on parempi: Parakeet V3 on alle puolet Whisper Large V3:n koosta ja pysyy kaikissa kolmessa testissä alle prosenttiyksikön päässä siitä. Pienimmät virheprosentit on suuremmalla Seamless M4T v2 -mallilla.
Hugging Face Open ASR Leaderboardilla Parakeet v3:n englannin keskimääräinen WER on 6,32 %, ja parametreja on 600 miljoonaa, alle puolet Whisper Large V3:n 1,55 miljardista:
| Malli | Parametrit | Keskim. WER | Nopeus (RTFx) |
|---|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 0,6 mrd. | 6,32 % | 3 333x |
| Canary 1B v2 | 1,0 mrd. | 7,15 % | 749x |
| Whisper Large V3 Turbo | 0,8 mrd. | 7,83 % | 350x |
Pienempi WER = vähemmän virheitä. Suurempi RTFx = nopeampi. Parakeet on edellä molemmissa, ja 600 miljoonalla parametrilla se on kolmesta pienin, joten se toimii Apple-sirulla hyvin eikä vaadi paljon muistia.
WER eri kielillä: kaikki 25 kieltä
Yllä oleva tulostaulukko kattaa vain englannin. Alla olevassa taulukossa ovat kaikki 25 Parakeetin tukemaa kieltä ja kolmen mallin tulokset FLEURS-testiaineistolla. Pienempi WER = vähemmän litterointivirheitä. Jokaisella rivillä on korostettu Large V3:n ja Parakeetin arvoista parempi:
| Kieli | Whisper Small | Whisper Large V3 | Parakeet V3 |
|---|---|---|---|
| Bulgaria | 37,3 | 12,9 | 12,6 |
| Kroatia | 33,4 | 11,1 | 12,5 |
| Tšekki | 37,6 | 11,3 | 11,0 |
| Tanska | 32,8 | 12,6 | 18,4 |
| Hollanti | 16,4 | 5,6 | 7,5 |
| Englanti | 6,1 | 4,3 | 4,9 |
| Viro | 51,3 | 19,1 | 17,7 |
| Suomi | 24,0 | 7,7 | 13,2 |
| Ranska | 15,0 | 6,3 | 5,2 |
| Saksa | 10,2 | 4,3 | 5,0 |
| Kreikka | 30,8 | 27,0 | 20,7 |
| Unkari | 38,9 | 14,1 | 15,7 |
| Italia | 9,8 | 2,3 | 3,0 |
| Latvia | 53,2 | 18,3 | 22,8 |
| Liettua | 65,6 | 22,3 | 20,4 |
| Malta | 92,2 | 68,9 | 20,5 |
| Puola | 14,7 | 4,7 | 7,3 |
| Portugali | 7,3 | 3,7 | 4,8 |
| Romania | 29,8 | 8,2 | 12,4 |
| Venäjä | 11,4 | 4,2 | 5,5 |
| Slovakki | 33,3 | 8,4 | 8,8 |
| Sloveeni | 49,3 | 19,9 | 24,0 |
| Espanja | 5,6 | 3,1 | 3,5 |
| Ruotsi | 20,8 | 7,9 | 15,1 |
| Ukraina | 19,3 | 6,5 | 6,8 |
| Keskiarvo | 29,8 | 12,6 | 12,0 |
WER (%) FLEURS-testiaineistolla. Whisper Smallin luvut: Radford ym.; Large V3:n ja Parakeet V3:n luvut: NVIDIAn Canary-1B-v2-artikkeli.
Whisper Large V3 on edellä useimmissa yksittäisissä kielissä, mutta keskiarvot ovat lähellä toisiaan (12,0 % vs. 12,6 %). Parakeet V3 johtaa seitsemässä kielessä, selvimmin maltassa ja kreikassa, ja sen keskimääräinen virheprosentti on noin 60 % pienempi kuin Whisper Smallin. Käytännön etu on yhdistelmä: Large V3:n tasoinen monikielinen tarkkuus noin 60 kertaa reaaliaikaa nopeammin Apple-sirulla, pienempi muistintarve ja sanelutesteissämme paljon luotettavampi hiljaisuuden käsittely.
Miksi se hallusinoi hiljaisuudessa vähemmän
Jos olet käyttänyt Whisperiä saneluun, olet luultavasti nähnyt sen hallusinoivan hiljaisuuden aikana eli keksivän tekstiä, jota äänessä ei ole: se toistaa fraaseja, keksii sanoja tai tulostaa tyhjästä ”Subtitles by Amara.org”. Tämä johtuu siitä, että Whisperin autoregressiivinen dekooderi olettaa aina tuottavansa tekstiä, vaikka litteroitavaa ei olisi.
Parakeetin transducer-arkkitehtuuri voi tuottaa tyhjän tuloksen, eikä sen ole pakko tuottaa tekstiä. Koko järjestelmässä toimivan sanelun testeissämme se täytti tauon toistuvalla tai asiaan liittymättömällä tekstillä paljon harvemmin kuin Whisper. Se on silti puhemalli, joten oikea väite on ”harvemmin”, ei ”ei koskaan”.
Parakeetin tukemat kielet
Parakeet v3 tukee 25 kieltä: bulgaria, kroatia, tšekki, tanska, hollanti, englanti, viro, suomi, ranska, saksa, kreikka, unkari, italia, latvia, liettua, malta, puola, portugali, romania, venäjä, slovakki, sloveeni, espanja, ruotsi ja ukraina.
Se kattaa suurimman osan Euroopasta, mutta ei kiinaa, japania, koreaa, arabiaa eikä hindiä. Kiinan, japanin, korean ja kantoninkiinan litterointiin SenseVoice on nopea vaihtoehto, ja Macilla Qwen3-ASR 1.7B (Beta) tekee vähemmän virheitä. Arabiaan, hindiin ja muihin Parakeetin ulkopuolelle jääviin kieliin käytä Whisper Large V3 Turboa.
Mitä paikallista mallia kannattaa käyttää?
Whisper Notesissa on Macilla viisi paikallista puheentunnistusmallia, sekä Mac App Store -versiossa että verkkosivuiltamme ladattavassa Mac-sovelluksessa: Parakeet (nyt Parakeet Ultra, jatkokoulutettu V3:n pohjalta), SenseVoice Small, Whisper Small, Whisper Large V3 Turbo ja Qwen3-ASR 1.7B (Beta). Tämä osio käsittelee neljää ensimmäistä. Valinta on helpompi kuin miltä se näyttää: litteroitava kieli ratkaisee sen lähes aina, ja laitteisto ratkaisee loput. Valinta ei vaikuta yksityisyyteen, sillä kaikki mallit toimivat kokonaan laitteellasi ilman verkkoyhteyttä. Mallit eroavat nopeudessa, tarkkuudessa ja siinä, kuinka paljon levytilaa ja muistia ne tarvitsevat.
Koko valinta yhdessä taulukossa.
| Tilanteesi | Valitse | Miksi |
|---|---|---|
| Vain englanti: sanelu, haastattelut, kokoukset | Parakeet | Neljästä mallista pienin englannin virheprosentti (6,32 % WER) ja selvästi nopein: 103× reaaliaikainen M4 Pro -koneella, ~60× M5 Airilla. |
| Euroopan kielet: ranska, saksa, espanja, puola, ukraina ja 20 muuta | Parakeet | Keskimäärin 12,0 % WER sen 25 kielellä FLEURS-testiaineistolla, hieman parempi kuin Whisper Large V3:n 12,6 %, ja nopeus on ~60× reaaliaikainen Apple-sirulla. |
| Kiina, japani, korea tai kantoninkiina | SenseVoice Small tai Qwen3-ASR 1.7B (Beta) | SenseVoice on nopea vaihtoehto: 27 minuutin kiinankielinen podcast 13,83 sekunnissa M4 Pro -koneella. Macilla Qwen3-ASR tekee vähemmän virheitä. Parakeet ei tue näitä kieliä lainkaan. |
| Laajin kielivalikoima: arabia, hindi, turkki, vietnam, thai | Whisper Large V3 Turbo | Ainoa tämän vertailun malli, joka kattaa kaikki 101 kieltä. Englannin WER on 7,83 %, ja se on noin 5 kertaa Whisper Large V3:a nopeampi. |
| Kieli ei ole tiedossa etukäteen, tai se vaihtuu kesken äänitteen | Whisper Large V3 Turbo | Laajin kattavuus ja lisäksi automaattinen kielentunnistus. Vaihda erikoistuneeseen malliin, kun tiedät, mistä on kyse. |
| Vanhempi laite tai vähän muistia | Whisper Small tai Parakeet | Whisper Small säilyttää koko 101 kielen listan paljon pienemmässä koossa, mutta hintana on tarkkuus (keskimäärin 29,8 % yllä olevilla 25 kielellä). Jos kielesi kuuluu Parakeetin 25 kieleen, valitse Parakeet: se on sisäänrakennettu (noin 465 MB) ja näissä kielissä selvästi tarkempi. |
| Pitkät äänitteet: tunti tai enemmän | Parakeet (CJK-kielille SenseVoice Small) | Nopeuden merkitys kasvaa äänitteen pituuden myötä. M4 Pro -koneella mittaamallamme 103× nopeudella tunnin tiedosto valmistuu selvästi alle minuutissa. Whisper Large V3 Turbo oli samalla koneella 14,3× reaaliaikainen. |
| Sanelu, jossa on pitkiä taukoja | Parakeet | Transducer voi tuottaa tyhjän merkin eikä sen tarvitse keksiä sanaa, joten tauot pysyvät tyhjinä eivätkä täyty keksityllä tekstillä. |
Kaikki nämä toimivat Whisper Notesissa kokonaan laitteella, ja mallin valitset Asetuksista. iPhone-sovelluksessa ovat Parakeet, Whisper Small ja SenseVoice Small. Macilla saat lisäksi Whisper Large V3 Turbo- ja Qwen3-ASR 1.7B (Beta) -mallit. Tämän kirjoituksen Parakeet-luvut on mitattu V3:lla. Sisäänrakennettu Parakeet Ultra tekee samalla nopeudella noin 24 % vähemmän virheitä.
Samat neljä mallia valinnan kannalta tärkeimmillä mittareilla. Qwen3-ASR 1.7B (Beta), Macin viides malli, ei ole mukana tässä vertailussa:
| Malli | Kielet | Tarkkuus | Nopeus (M4 Pro) | Koko |
|---|---|---|---|---|
| Parakeet V3 | 25 (Euroopan kieliä) | Englannin WER 6,32 %; keskimäärin 12,0 % sen 25 kielellä | 103× reaaliaikainen; ~60× M5 Airilla | 465 MB |
| SenseVoice Small | 6 vaihtoehtoa: englanti, yksinkertaistettu ja perinteinen kiina, kantoninkiina, japani, korea | Tehty CJK-kielille; ei mitattu englannin tulostaulukossa | 27 min kiinankielinen podcast 13,83 sekunnissa | ~450 MB |
| Whisper Small | 101 | Keskimäärin 29,8 % samoilla 25 FLEURS-kielellä | Kevyt Whisper; silti Parakeetia hitaampi | Turboa pienempi – koko näkyy sovelluksen mallivalitsimessa |
| Whisper Large V3 Turbo | 101 | Englannin WER 7,83 % | 14,3× reaaliaikainen; ~5× Whisper Large V3:n nopeus | ~2 GB |
Englannin WER: Open ASR Leaderboard; 25 kielen keskiarvot yllä olevasta FLEURS-taulukosta. Nopeus- ja latauskokoluvut ovat omista testeistämme Apple M4 Pro -koneella Mac-sovelluksella, ja iPhonella luvut ovat erilaiset. SenseVoicen podcast-testi tehtiin sovelluksen aiemmalla versiolla; nykyisen mallikortin nopeus, 115–131×, on suunnilleen sama.
Etkö ole varma, onko kielesi listalla lainkaan? Whisperin, Parakeetin ja SenseVoicen tuettujen kielten sivulla oleva taulukko on luotu sovelluksen lähdekoodista moottori kerrallaan. Se vastaa suoraan kysymykseen ”tuetaanko kieltäni, ja millä mallilla”. Jos yllä oleva taulukko ohjasi sinut muuhun kuin Parakeetiin, jokaisesta erikoismallista on oma vertailutestinsä: SenseVoice vs. Qwen3-ASR kiinalle, japanille ja korealle ja Whisper Large V3 Turbo harvinaisemmille kielille, yhteensä 101 kieltä.
Samat mallit, laitteen mukaan mitoitettuna: iPhone vs. Mac
Yksi ero kannattaa sanoa suoraan, koska se on harkittu päätös eikä puute. Macilla Whisper Notesissa on sekä Mac App Store -versiossa että verkkosivuiltamme ladattavassa Mac-sovelluksessa nämä viisi mallia: oletuksena Parakeet (nyt Parakeet Ultra, jatkokoulutettu V3:n pohjalta) sekä SenseVoice Small, Whisper Small, Whisper Large V3 Turbo ja Qwen3-ASR 1.7B (Beta).
iPhonessa Parakeet on sisäänrakennettu sovellukseen, ja Whisper Small ja SenseVoice Small ovat valinnaisia latauksia. Whisper Large V3 Turboa ei tarjota iPhonessa, ja se on tarkoituksellista: noin 2 GB:n lataus, joka vaatii litteroinnin aikana noin 2,4 GB muistia, on liikaa useimmille iPhoneille. Mitoitamme mallivalikoiman mieluummin laitteen mukaan kuin julkaisemme mallin, joka teknisesti asentuu mutta tekee puhelimen käytöstä tuskallista.
Kielivalikoima ei iPhonessa kapene: Whisper Small tarjoaa saman 101 kielen listan kuin Turbo murto-osalla sen koosta. Hintana on tarkkuus vaikeimmissa kielissä, ja puhelimessa se on oikea valinta. Jos tarvitset pitkälle tiedostolle Turbon tasoista monikielistä tarkkuutta, litteroi se Macilla.
Kuvakaappaus on ajalta ennen Parakeet Ultraa: Parakeet V3 on sisäänrakennettu ja valittuna. Whisper Small ja Whisper Large V3 Turbo ovat valinnaisia latauksia, ja nekin toimivat paikallisesti.
Mallin valinta Whisper Notesissa
Avaa Asetukset ja vaihda mallia:
- Parakeet (oletus, nyt Parakeet Ultra) – nopein, paras englannille ja Euroopan kielille
- SenseVoice Small – nopein kiinalle, japanille, korealle ja kantoninkiinalle
- Whisper Small – kevyt, yli 100 kieltä
- Whisper Large V3 Turbo – laaja tuki yli 100 kielelle
Kaikki mallit toimivat 100 % paikallisesti Macillasi. Ei internetyhteyttä, ei pilveä, eikä mikään tieto lähde laitteeltasi.
Missä kukin malli on heikko
Jokainen näistä malleista on kompromissi, ja suositus on hyödyllinen vain, jos se kertoo, mistä luovut. Tässä ne rehellisesti.
Whisper (molemmat koot) hallusinoi hiljaisuudessa. Pitkät tauot, huoneen taustahumina ja hiljaiset jaksot voivat tuottaa toistuvia fraaseja, keksittyjä lauseita tai pahamaineisen ”Subtitles by Amara.org” -rivin. Dekooderi on rakennettu tuottamaan aina tekstiä, joten hiljaisuus täyttyy jollakin. Ennen kuin Whisper litteroi, Silero VAD tunnistaa puheen ja ohittaa hiljaiset kohdat. Se vähentää ongelmaa paljon, mutta mikään esikäsittely ei tee mallista immuunia. Whisper Large V3 Turbo on myös sovelluksen raskaimpia vaihtoehtoja: noin 2 GB:n lataus ja litteroinnin aikana noin 2,4 GB muistia. Vain Qwen3-ASR 1.7B (Beta, noin 2,5 GB, Macilla) on suurempi. Whisper Small on kevyt tapa saada käyttöön 101 kieltä, ja sen monikielisestä tarkkuudesta näkee hinnan: keskimäärin 29,8 % WER yllä olevan taulukon 25 kielellä, kun Large V3:lla luku on 12,6 %.
Parakeet V3:lla on ehdoton 25 kielen raja. Kaikki ne ovat Euroopan kieliä. Listan ulkopuolella se ei toimi osittainkaan: jos syötät sille japania, et saa heikompaa japania, vaan olet valinnut väärän työkalun. Ei kiinaa, japania, koreaa, kantoninkiinaa, arabiaa, hindiä, turkkia eikä vietnamia. Se on myös useissa yksittäisissä kielissä heikompi kuin Whisper Large V3 (FLEURS-taulukossamme tanska, suomi, ruotsi, sloveeni ja latvia), joten ”Parakeet voittaa Euroopassa” pitää paikkansa keskimäärin, ei joka rivillä. Ja vaikka se hallusinoi hiljaisuudessa paljon vähemmän, puolustamme väitettä ”paljon vähemmän”, emme väitettä ”ei koskaan”.
SenseVoice Small on erikoismalli, ei yleismalli. Kuusi vaihtoehtoa (englanti, yksinkertaistettu ja perinteinen kiina, kantoninkiina, japani ja korea) eikä muuta. Näissä kielissä se on erinomainen, niiden ulkopuolella siitä ei ole hyötyä. Se korvasi Mac-sovelluksessa aiemman Qwen3-ASR-mallin, ja se on myös iPhonessa.
Osa rajoituksista koskee kaikkia neljää. Mac-sovellus vaatii Apple-sirun ja macOS 14:n tai uudemman, eikä Intel-Maceja tueta. Sisäänrakennettua Parakeetia lukuun ottamatta mallit ladataan sovelluksen sisällä, eikä niitä ole valmiiksi sovelluksen mukana, joten muun moottorin ensimmäinen käyttö vie levytilaa ja vaatii yhden latauksen. Hyvin pitkät äänitteet vaativat kunnolla muistia, ja vanhemmalla laitteistolla ne kestävät suhteessa kauemmin. Mikään näistä malleista ei myöskään tee reaaliaikaista tekstitystä: Whisper Notes litteroi nauhoituksen päätyttyä (kun nauhoitat kokouksen Macilla, reaaliaikainen litterointipaneeli näyttää lisäksi tekstin ja päivittyy noin 30 sekunnin välein). Jos tarvitset reaaliaikaista tekstitystä, tämä on väärä sovellus, valitsitpa minkä mallin tahansa.
Entä Parakeet V2?
Jos käytit aiemmin V2:ta, saatat miettiä, miten se vertautuu. V2 oli pelkästään englanninkielinen malli, ja sen englannin tarkkuus on itse asiassa hieman parempi kuin V3:n (6,05 % vs. 6,32 % WER). V3 luopuu tästä pienestä erosta ja tukee 25 kieltä. Molemmat ovat selvästi tarkempia kuin Whisper.
| Parakeet V2 | Parakeet V3 | Whisper Large V3 Turbo | |
|---|---|---|---|
| Englannin WER | 6,05 % | 6,32 % | 7,83 % |
| Kielet | Vain englanti | 25 | 100+ |
Lyhyesti: jos tarvitset vain englantia, sekä V2 että V3 ovat erinomaisia. V3:sta tuli Whisper Notesin oletusmalli, koska useimmille käyttäjille monikielisyys on tärkeää, ja ero englannin tarkkuudessa on merkityksetön.
Entä WhisperKit?
WhisperKit on Argmaxin avoimen lähdekoodin Swift-sovelluskehys Whisper-mallien ajamiseen Applen laitteilla. Se on kehittäjien työkalu, ei loppukäyttäjän sovellus, ja se ajaa Whisperiä, ei Parakeetia (joka on NVIDIAn malliperhe). Jos haluat WhisperKitin tapaista laitteella tapahtuvaa litterointia kirjoittamatta itse Swiftiä, Whisper Notes tarjoaa saman idean valmiina sovelluksena: Parakeet, Whisper (Macilla Large V3 Turbo, iPhonessa Small) ja SenseVoice, kaikki paikallisesti Macilla ja iPhonella.
Vertailetko kaikkia paikallisia vaihtoehtoja? Jokainen Whisper Notesin puhemalli Parakeetista ja Whisperistä Qwen3-ASR:ään ja SenseVoiceen on vertailtu kieli kerrallaan Whisper-mallien vertailusivullamme. Jos Whisper on sinulle uusi, aloita Whisper-litteroinnin oppaasta: mikä malli on, kaikki tavat ajaa sitä ja mitä se maksaa.
Usein kysytyt kysymykset
Onko Parakeet V3 parempi kuin Whisper?
Englannissa ja Euroopan kielissä usein on. Open ASR Leaderboardin mukaan Parakeetin englannin WER on 6,32 % ja Turbon 7,83 %, ja omassa M4 Pro -testissämme Parakeet litteroi 103 kertaa ja Turbo 14,3 kertaa reaaliaikaa nopeammin. Whisper kattaa silti paljon useampia kieliä, joten jos kielesi ei kuulu Parakeetin 25 kieleen, valitse Turbo.
Mitä paikallista puheentunnistusmallia minun kannattaa käyttää?
Valitse malli kielen mukaan. Englanti tai jokin Euroopan kieli: Parakeet (V3:n englannin WER oli 6,32 %, ja M4 Pro -koneella se oli 103 kertaa reaaliaikaa nopeampi). Kiina, japani, korea tai kantoninkiina: SenseVoice Small nopeuteen (27 minuutin kiinankielinen podcast 13,83 sekunnissa) tai Macilla Qwen3-ASR 1.7B (Beta), joka tekee vähemmän virheitä. Muut kielet (arabia, hindi, turkki, vietnam): Whisper Large V3 Turbo, ainoa tämän vertailun malli, joka kattaa kaikki 101 kieltä. Vanhempi laite tai vähän muistia: Whisper Small, samat 101 kieltä pienemmässä koossa mutta heikommalla tarkkuudella. Kaikki toimivat Whisper Notesissa kokonaan laitteella.
Mitä kieliä Parakeet V3 tukee?
Parakeet V3 tukee 25 kieltä: bulgaria, kroatia, tšekki, tanska, hollanti, englanti, viro, suomi, ranska, saksa, kreikka, unkari, italia, latvia, liettua, malta, puola, portugali, romania, venäjä, slovakki, sloveeni, espanja, ruotsi ja ukraina.
Toimiiko Parakeet V3 Macilla?
Kyllä. Parakeet on Whisper Notesin Mac-sovelluksen oletusmoottori; molemmissa Mac-versioissa se on nyt Parakeet Ultra, joka on jatkokoulutettu V3:n pohjalta. Se toimii 100 % paikallisesti Apple-sirulla: ei internetiä, ei pilveä, eikä mikään tieto lähde laitteeltasi. Lataa Whisper Notes Macille ja kokeile: 5 000 sanaa viikossa ilmaiseksi.
Hallusinoiko Parakeet V3 samalla tavalla kuin Whisper?
Hiljaisuustesteissämme paljon harvemmin, mutta mistään puhemallista ei voi väittää ”ei koskaan”. Parakeet voi tuottaa taukojen aikana tyhjiä merkkejä, kun taas Whisperin autoregressiivinen dekooderi tuottaa hiljaisesta äänestä herkemmin toistuvia fraaseja tai asiaan liittymätöntä tekstiä.
Parakeet V2 vai V3: kumpaa kannattaa käyttää?
Parakeet V2 tukee vain englantia, ja sen englannin tarkkuus on hieman parempi (6,05 % vs. 6,32 % WER). V3 luopuu tästä pienestä erosta ja tukee 25 Euroopan kieltä, ja siitä tuli Whisper Notesin oletusmalli; sisäänrakennettu malli on nyt Parakeet Ultra, joka on jatkokoulutettu V3:n pohjalta. Ellet litteroi pelkästään englantia ja tavoittele viimeistäkin prosentin murto-osaa, käytä V3:a.
Tukeeko Parakeet V3 japania, kiinaa tai koreaa?
Ei. Sen 25 kieltä ovat kaikki Euroopan kieliä. Kiinaa, japania, koreaa ja kantoninkiinaa varten Whisper Notesissa on SenseVoice, nopea vaihtoehto (115–131× reaaliaikainen), sekä Whisper-mallit. Molemmat toimivat ilman verkkoyhteyttä Macilla ja iPhonella. Macilla on lisäksi Qwen3-ASR 1.7B (Beta), joka tekee näissä kielissä vähemmän virheitä.
Voinko käyttää Whisper Large V3 Turboa iPhonella?
Et, ja se on tarkoituksellista. iPhone-sovelluksessa Parakeet on sisäänrakennettu, ja Whisper Small ja SenseVoice Small ovat valinnaisia latauksia. Whisper Large V3 Turbo on tarjolla Macilla, koska noin 2 GB:n malli, joka vaatii noin 2,4 GB muistia, ei ole käytännöllinen useimmissa iPhoneissa. iPhonella saa silti käyttöön kaikki 101 Whisper-kieltä Whisper Smallin kautta.
Mikä malli on paras pitkille äänitteille?
Parakeet, jos kielesi on yksi sen 25 kielestä; kiinalle, japanille, korealle ja kantoninkiinalle SenseVoice Small. Nopeuden merkitys kasvaa pituuden myötä: M4 Pro -koneella mittasimme samalla äänellä Parakeetin 103 kertaa ja Whisper Large V3 Turbon 14,3 kertaa reaaliaikaa nopeammaksi. Pitkät äänitteet vaativat myös muistia, joten vanhemmat laitteet ovat hitaampia, valitsitpa minkä mallin tahansa.
Kuinka suuri Parakeet V3 on?
600 miljoonaa parametria ja noin 465 MB. Se on sisäänrakennettu sovellukseen, joten mitään ei tarvitse ladata. Whisper Large V3 Turbon lataus on samassa sovelluksessa noin 2 GB, ja Qwen3-ASR 1.7B (Beta), joka on saatavilla Macilla, on noin 2,5 GB.
Kokeile itse
Parakeet on Whisper Notesin oletusmoottori iPhonella ja Macilla; nyt se on Parakeet Ultra, joka on jatkokoulutettu V3:n pohjalta.
Kysyttävää tai palautetta? Lähetä sähköpostia osoitteeseen support@whispernotes.app.
Lataa iOS:lle