TL;DR
| Parakeet V3 | Comparaison Whisper | |
|---|---|---|
| Vitesse | ~60× le temps réel sur Apple Silicon | Turbo ~14× le temps réel sur le même M4 Pro |
| Langues prises en charge | 25 | 100+ |
| Taux d'erreur anglais (WER) | 6.32% | Turbo 7.83% |
| Taux d'erreur moy. 25 langues (WER) | 12.0% | 12.6% |
| Hallucinations | Quasi aucune sur les silences dans nos tests | Peuvent apparaître sur les silences |
| Idéal pour | Anglais & européen | Asiatique, arabe, 100+ |
* Vitesse : notre propre mesure sur Apple Silicon (58× sur un podcast, 63× sur une réunion). WER anglais : Open ASR Leaderboard de Hugging Face. Moyenne 25 langues : benchmark FLEURS. Le comportement sur les silences est notre observation produit, pas une garantie zéro erreur.
Whisper Notes pour Mac utilise NVIDIA Parakeet TDT 0.6B comme moteur de reconnaissance vocale par défaut. Sur Apple Silicon, il tourne à environ 60× le temps réel et, sur l'Open ASR Leaderboard, il est plus précis que Whisper Large V3 Turbo en anglais — 6,32 % contre 7,83 %. Les modèles Whisper demeurent disponibles si vous avez besoin d'autres langues.
Pourquoi on a changé le modèle par défaut
Whisper est super, mais c'est un modèle généraliste. Il gère plus de 100 langues, traduit, génère des horodatages — un vrai couteau suisse. Le revers de la médaille, c'est la vitesse. Pour la dictée en anglais, quand on veut juste voir les mots s'afficher rapidement, c'est trop lourd.
Avec Whisper derrière la dictée système avec la touche Fn, une phrase d'une minute mettait 3 à 5 secondes à s'afficher une fois la touche relâchée.
Avec Parakeet, la même phrase s'affiche en une seconde environ, voire moins, assez vite pour qu'on ne remarque plus l'attente.
Parakeet V3, à quelle vitesse exactement ?
Voici deux de nos propres essais — les deux moteurs sur le même audio, sur le même Mac :
| Modèle | Podcast anglais de 5 minutes (M4 Pro) |
|---|---|
| Whisper Large V3 Turbo | 20,92 s — 14,3× le temps réel |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 2,91 s — 103× le temps réel |
Sur une machine plus modeste, l'écart tient. Sur notre M5 Air, Parakeet a transcrit une réunion de 17,5 minutes en 16,7 secondes, soit environ 60× le temps réel.
Ce qui rend Parakeet v3 si rapide
L'encodeur de Whisper lit d'un coup une fenêtre de 30 secondes d'audio. Son décodeur écrit ensuite la transcription un token à la fois, et il s'attend toujours à écrire quelque chose, même sur un silence.
Parakeet est un transducteur. Il compresse d'abord l'audio 8×, puis prédit chaque token avec sa durée, ce qui lui permet de sauter en avant au lieu de parcourir chaque image. Sur un silence, il émet un « blank » et passe à la suite.
C'est de là que viennent à la fois la vitesse et des pauses plus propres. Sur un M4 Pro, il traite une heure d'audio en moins d'une minute, avec moins de paramètres que Whisper Large V3 Turbo et un taux d'erreur plus bas en anglais.
Benchmarks : Parakeet v3 vs Whisper
Plus bas, c'est mieux : Parakeet V3, plus de deux fois plus petit que Whisper Large V3, reste à moins d'un point de lui sur les trois benchmarks, et le plus gros Seamless M4T v2 obtient les valeurs les plus basses.
Sur le classement Open ASR de Hugging Face, Parakeet v3 affiche un WER moyen de 6,32 % en anglais avec 600M de paramètres — moins de la moitié des 1,55 milliard de Whisper Large V3 :
| Modèle | Paramètres | WER moyen | Vitesse (RTFx) |
|---|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 0.6B | 6.32% | 3333x |
| Canary 1B v2 | 1.0B | 7.15% | 749x |
| Whisper Large V3 Turbo | 0.8B | 7.83% | 350x |
WER plus bas = moins d'erreurs. RTFx plus élevé = plus rapide. Parakeet est devant sur les deux, et avec 600M de paramètres c'est le plus petit des trois, si bien qu'il tourne bien sur Apple Silicon sans demander beaucoup de mémoire.
WER multilingue : les 25 langues
Le classement ci-dessus ne concerne que l'anglais. Voici le tableau complet — comment les trois modèles disponibles dans Whisper Notes se comparent sur les 25 langues prises en charge par Parakeet, mesurées sur le benchmark FLEURS. WER plus bas = moins d'erreurs de transcription. La meilleure valeur entre Large V3 et Parakeet est mise en évidence par ligne :
| Langue | Whisper Small | Whisper Large V3 | Parakeet V3 |
|---|---|---|---|
| Bulgare | 37.3 | 12.9 | 12.6 |
| Croate | 33.4 | 11.1 | 12.5 |
| Tchèque | 37.6 | 11.3 | 11.0 |
| Danois | 32.8 | 12.6 | 18.4 |
| Néerlandais | 16.4 | 5.6 | 7.5 |
| Anglais | 6.1 | 4.3 | 4.9 |
| Estonien | 51.3 | 19.1 | 17.7 |
| Finnois | 24.0 | 7.7 | 13.2 |
| Français | 15.0 | 6.3 | 5.2 |
| Allemand | 10.2 | 4.3 | 5.0 |
| Grec | 30.8 | 27.0 | 20.7 |
| Hongrois | 38.9 | 14.1 | 15.7 |
| Italien | 9.8 | 2.3 | 3.0 |
| Letton | 53.2 | 18.3 | 22.8 |
| Lituanien | 65.6 | 22.3 | 20.4 |
| Maltais | 92.2 | 68.9 | 20.5 |
| Polonais | 14.7 | 4.7 | 7.3 |
| Portugais | 7.3 | 3.7 | 4.8 |
| Roumain | 29.8 | 8.2 | 12.4 |
| Russe | 11.4 | 4.2 | 5.5 |
| Slovaque | 33.3 | 8.4 | 8.8 |
| Slovène | 49.3 | 19.9 | 24.0 |
| Espagnol | 5.6 | 3.1 | 3.5 |
| Suédois | 20.8 | 7.9 | 15.1 |
| Ukrainien | 19.3 | 6.5 | 6.8 |
| Moyenne | 29.8 | 12.6 | 12.0 |
WER (%) sur FLEURS. Données Whisper Small issues de Radford et al. ; données Large V3 et Parakeet V3 issues de l'article NVIDIA Canary-1B-v2.
Whisper Large V3 garde une légère avance sur la plupart des langues prises individuellement, mais Parakeet V3 reste proche en moyenne (12,0 % contre 12,6 %), mène sur sept d'entre elles, le plus nettement sur le maltais et le grec, et réduit d'environ 60 % le taux d'erreur moyen de Whisper Small. L'avantage pratique, c'est la combinaison : une précision multilingue de niveau Large V3 à environ 60× le temps réel sur Apple Silicon, une empreinte d'exécution plus petite et une gestion des silences bien plus fiable dans nos tests de dictée.
Pourquoi il hallucine moins sur les silences
Si vous avez déjà utilisé Whisper pour la dictée, vous l'avez sûrement vu halluciner pendant les silences — répéter des phrases, inventer des mots ou sortir un "Subtitles by Amara.org" de nulle part. Ça arrive parce que le décodeur autorégressif de Whisper s'attend toujours à produire du texte, même quand il n'y a rien à transcrire.
L'architecture à transducteur de Parakeet peut émettre des sorties vides au lieu de forcer un token de texte. Dans nos tests de dictée système, cela le rend bien moins susceptible que Whisper de remplir une pause avec du texte répété ou sans rapport. Cela reste un modèle vocal : « moins susceptible » est l'affirmation exacte, pas « jamais ».
Langues prises en charge par Parakeet
Parakeet v3 prend en charge 25 langues : bulgare, croate, tchèque, danois, néerlandais, anglais, estonien, finnois, français, allemand, grec, hongrois, italien, letton, lituanien, maltais, polonais, portugais, roumain, russe, slovaque, slovène, espagnol, suédois et ukrainien.
Ça couvre la majeure partie de l'Europe, mais pas le chinois, le japonais, le coréen, l'arabe ni l'hindi. Pour le chinois, le japonais, le coréen et le cantonais, choisissez SenseVoice ; pour l'arabe, l'hindi et les autres langues hors du périmètre de Parakeet, utilisez Whisper Large V3 Turbo. Pour vérifier une langue précise, moteur par moteur, consultez notre page des langues prises en charge par Whisper, Parakeet V3 et SenseVoice.
Parakeet V3 est intégré et sélectionné ; Whisper Small et Whisper Large V3 Turbo sont des téléchargements facultatifs qui tournent eux aussi en local.
Sélecteur de modèles dans Whisper Notes
Ouvrez les Réglages pour changer de modèle :
- Parakeet V3 (par défaut) — Le plus rapide, idéal pour l'anglais et les langues européennes
- SenseVoice Small — Le plus rapide pour le chinois, le japonais, le coréen et le cantonais
- Whisper Small — Léger, plus de 100 langues
- Whisper Large V3 Turbo — Large couverture de plus de 100 langues
Tous les modèles tournent à 100 % en local sur votre Mac. Pas d'Internet, pas de cloud, aucune donnée ne quitte votre appareil.
Et Parakeet V2 ?
Si vous utilisiez V2, vous vous demandez peut-être comment il se compare. V2 était un modèle anglais uniquement — et sa précision en anglais est en fait légèrement supérieure à celle de V3 (WER 6,05 % vs 6,32 %). V3 échange cette infime marge contre la prise en charge de 25 langues. Les deux sont nettement plus précis que Whisper.
| Parakeet V2 | Parakeet V3 | Whisper Large V3 Turbo | |
|---|---|---|---|
| WER anglais | 6.05% | 6.32% | 7.83% |
| Langues | Anglais uniquement | 25 | 100+ |
En résumé : si vous n'avez besoin que de l'anglais, V2 et V3 sont tous les deux excellents. V3 est le modèle par défaut dans Whisper Notes car le support multilingue compte pour la plupart des utilisateurs — et la différence de précision en anglais est négligeable.
Et WhisperKit ?
WhisperKit est le framework Swift open source d'Argmax pour exécuter les modèles Whisper sur les appareils Apple. C'est une boîte à outils pour développeurs, pas une app grand public — et il exécute Whisper, pas Parakeet (qui est la famille de modèles de NVIDIA). Si vous voulez une transcription sur appareil à la WhisperKit sans écrire de Swift vous-même, Whisper Notes empaquette la même idée en app prête à l'emploi : Parakeet V3, Whisper (Large V3 Turbo sur Mac, Small sur iPhone) et SenseVoice, tous exécutés localement sur Mac et iPhone.
Vous comparez toutes les options locales ? Chaque modèle de reconnaissance vocale sur appareil — les variantes de Whisper, Parakeet V3, SenseVoice et Voxtral — est comparé côte à côte sur notre page de comparaison des modèles Whisper. Vous découvrez Whisper ? Commencez par le guide de transcription Whisper — ce qu'est le modèle, toutes les façons de l'exécuter et ce que cela coûte.
Questions fréquentes
Parakeet V3 est-il meilleur que Whisper ?
Pour l'anglais et les langues européennes, souvent oui. L'Open ASR Leaderboard rapporte 6,32 % de WER en anglais pour Parakeet contre 7,83 % pour Turbo, et lors de notre propre test sur M4 Pro, Parakeet tournait à 103× le temps réel contre 14,3× pour Turbo. Whisper couvre toujours bien plus de langues : si la vôtre ne fait pas partie des 25 de Parakeet, c'est Turbo qu'il faut choisir.
Quelles langues Parakeet V3 prend-il en charge ?
Parakeet V3 prend en charge 25 langues : bulgare, croate, tchèque, danois, néerlandais, anglais, estonien, finnois, français, allemand, grec, hongrois, italien, letton, lituanien, maltais, polonais, portugais, roumain, russe, slovaque, slovène, espagnol, suédois et ukrainien.
Puis-je exécuter Parakeet V3 sur Mac ?
Oui. Whisper Notes pour Mac livre Parakeet V3 comme moteur par défaut. Il tourne à 100 % en local sur Apple Silicon — pas d'Internet, pas de cloud, aucune donnée ne quitte votre appareil. Téléchargez Whisper Notes pour Mac et essayez-le — 5 000 mots par semaine sont gratuits.
Parakeet V3 hallucine-t-il comme Whisper ?
Beaucoup moins souvent dans nos tests sur les silences, mais aucun modèle vocal ne mérite l'affirmation « jamais ». Parakeet peut émettre des blancs pendant les pauses, tandis que le décodeur autorégressif de Whisper est plus enclin à produire des phrases répétées ou du texte sans rapport quand l'entrée est silencieuse.
Parakeet V2 vs V3 — lequel utiliser ?
Parakeet V2 est uniquement anglais avec une précision légèrement meilleure en anglais (6,05 % vs 6,32 % de WER). V3 échange cette infime marge contre 25 langues européennes et c'est le modèle par défaut dans Whisper Notes. À moins de transcrire exclusivement de l'anglais et de courir après la dernière fraction de pourcent, utilisez V3.
Parakeet V3 prend-il en charge le japonais, le chinois ou le coréen ?
Non — ses 25 langues sont toutes européennes. Pour le chinois, le japonais, le coréen ou le cantonais, Whisper Notes inclut SenseVoice — que vous sélectionnez pour ces langues et qui tourne à 52× le temps réel ou mieux — ainsi que les modèles Whisper. Tous fonctionnent hors ligne, sur Mac comme sur iPhone.
Quelle est la taille de Parakeet V3 ?
600 millions de paramètres — un téléchargement de 465 Mo, le plus petit modèle des deux versions Mac. Whisper Large V3 Turbo représente environ 1,6 Go de téléchargement dans la même app, et Qwen3-ASR 1.7B (Beta), présent uniquement dans la version Mac en téléchargement direct, environ 2,5 Go.
Essayez-le
Parakeet V3 est le moteur par défaut de Whisper Notes sur iPhone et sur Mac.
Des questions ou des suggestions ? Écrivez-nous à support@whispernotes.app.
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