22 सितंबर 2026 को Moondream ने Parakeet Ultra जारी किया। यह NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 का आगे ट्रेन किया गया संस्करण है, जिसका आर्किटेक्चर वही है और पैरामीटर भी उतने ही, 0.6 अरब। Moondream के मॉडल कार्ड के अनुसार 25 भाषाओं में इसकी औसत FLEURS शब्द त्रुटि दर 11.62% से घटकर 9.55% हो जाती है, यानी लगभग 17.8% कम गलतियाँ। हम यह जानना चाहते थे: वास्तविक उपयोग में, हर भाषा में Parakeet Ultra, Parakeet V3 से कितना ज़्यादा सटीक है?
हमने पहले अपने Apple SpeechAnalyzer बनाम Whisper बेंचमार्क में FLEURS वाक्यों के एक तय सेट पर Parakeet V3, Whisper, Qwen3-ASR और SenseVoice को मापा था; हमारे Qwen3-ASR बनाम Whisper बेंचमार्क में यही सेट 30 भाषाओं के लिए इस्तेमाल हुआ था। इस बार हमने इसी सेट पर Parakeet Ultra चलाया। ये संख्याएं हमारी अपनी हैं, एक Mac पर Whisper Notes में मापी गई हैं, और हम इन्हें जितना हो सके सीधे-सीधे बता रहे हैं।
Parakeet Ultra कितना ज़्यादा सटीक है?
हमने दोनों मॉडल FLEURS टेस्ट सेट पर चलाए: Parakeet द्वारा समर्थित 25 भाषाएं, पढ़कर बोले गए 3,976 वाक्य, 12.55 घंटे का ऑडियो। हर वाक्य को ठीक उसी तरह ट्रांसक्राइब किया गया जिस तरह Whisper Notes असल में यह मॉडल चलाता है।
| भाषा | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| अंग्रेज़ी | 6.89% | 5.89% |
| जर्मन | 4.69% | 3.72% |
| डच | 7.59% | 6.91% |
| स्पैनिश (लैटिन अमेरिका) | 4.73% | 3.77% |
| फ़्रेंच | 5.66% | 4.95% |
| पोलिश | 8.02% | 6.34% |
| रूसी | 6.99% | 5.72% |
| यूक्रेनियाई | 6.59% | 5.11% |
| फ़िनिश | 13.72% | 10.03% |
| इतालवी | 3.33% | 2.48% |
| पुर्तगाली (ब्राज़ील) | 6.37% | 5.69% |
| स्वीडिश | 16.18% | 13.12% |
| चेक | 13.70% | 10.85% |
| लिथुआनियाई | 24.50% | 18.00% |
| लातवियाई | 30.25% | 20.70% |
| ग्रीक | 36.10% | 20.96% |
| एस्टोनियाई | 20.12% | 15.40% |
| स्लोवाक | 11.84% | 8.58% |
| रोमानियाई | 13.74% | 9.54% |
| डेनिश | 19.22% | 15.68% |
| हंगेरियाई | 18.78% | 13.63% |
| बुल्गारियाई | 14.05% | 12.28% |
| क्रोएशियाई | 13.37% | 12.49% |
| स्लोवेनियाई | 23.82% | 18.49% |
| माल्टीज़ | 24.46% | 19.19% |
| सभी 25 भाषाएं | 13.99% | 10.63% |
शब्द त्रुटि दर, जितनी कम उतना बेहतर। हरा: Parakeet Ultra ज़्यादा सटीक है और अंतर 95% अंतराल से बाहर है। क्रोएशियाई: कोई स्पष्ट अंतर नहीं। Apple M5 Mac पर Whisper Notes में हमारा अपना माप।
25 भाषाओं को मिलाकर देखें तो शब्द त्रुटि दर 13.99% से घटकर 10.63% हो गई, यानी लगभग 24% कम गलतियाँ: पहले मोटे तौर पर हर सात में से एक शब्द गलत होता था, अब हर नौ में से एक। Parakeet Ultra 24 भाषाओं में ज़्यादा सटीक रहा और किसी भी भाषा में कम सटीक नहीं रहा।
किन भाषाओं में सबसे ज़्यादा सुधार हुआ?
हर भाषा की शब्द त्रुटि दर, Parakeet V3 धूसर और Parakeet Ultra हरे रंग में, प्रतिशत अंकों में गिरावट के क्रम में। स्रोत: Whisper Notes में हमारा अपना माप, FLEURS टेस्ट सेट।
सबसे बड़ा सुधार वहीं हुआ जहां Parakeet V3 सबसे कमज़ोर था: लातवियाई 30.25% से घटकर 20.70%, लिथुआनियाई 24.50% से 18.00%, स्लोवेनियाई 23.82% से 18.49% और माल्टीज़ 24.46% से 19.19% पर आ गई। Whisper Notes में सबसे ज़्यादा गिरावट ग्रीक में आई, 36.10% से 20.96%, फिर भी यह 25 भाषाओं में सबसे ऊंची है। ज़्यादा बोली जाने वाली भाषाएं पहले से कम दर पर थीं और उनमें सुधार भी कम हुआ: अंग्रेज़ी, जर्मन, स्पैनिश, फ़्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, डच और रूसी में 0.68 से 1.27 अंक, और हर एक में यह सुधार त्रुटि सीमा से बाहर है।
क्या Parakeet Ultra धीमा है?
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| प्रोसेसिंग स्पीड | 74.5× रियल-टाइम | 74.0× रियल-टाइम |
| मॉडल लोड, मीडियन | 0.10 सेकंड | 0.10 सेकंड |
200 FLEURS क्लिप, हर भाषा की पहली आठ, 37.2 मिनट का ऑडियो। हर क्लिप दोनों मॉडलों पर एक के बाद एक चली, और कौन-सा मॉडल पहले चलेगा यह बारी-बारी से बदला गया। केवल इंजन का प्रोसेसिंग समय, प्रोसेस शुरू होने या मॉडल लोड होने का समय शामिल नहीं; यह ऐप में शुरू से अंत तक की लेटेंसी नहीं है। Apple M5 Mac, macOS 27.0।
हमें कोई मापने लायक अंतर नहीं मिला। Parakeet Ultra 74.0× रियल-टाइम पर चला और Parakeet V3 74.5× पर, यानी स्पीड अनुपात 0.99, जिसका 95% अंतराल 0.94 से 1.06 है। इस रफ़्तार से इस Mac पर एक घंटे का ऑडियो दोनों में से किसी भी मॉडल पर लगभग 49 सेकंड में पूरा होता है।
दोनों मॉडलों का आर्किटेक्चर और पैरामीटर की संख्या एक जैसी है, फ़र्क सिर्फ़ वेट्स का है, इसलिए एक जैसी स्पीड अपेक्षित ही है। Parakeet Ultra उसी स्पीड पर ज़्यादा सटीक है।
क्या बैकग्राउंड शोर में भी यह बढ़त बनी रहती है?
FLEURS साफ़ आवाज़ है, इसलिए शोर को हमने एक अलग टेस्ट में जांचा। हमने MUSAN कॉर्पस का बैकग्राउंड शोर LibriSpeech के और FLEURS जर्मन व स्पैनिश के पढ़े गए वाक्यों में 10, 5 और 0 dB सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात पर मिलाया: नौ स्थितियां, 1,320 वाक्य, एक Mac पर उसी Core ML मॉडल के साथ जो Whisper Notes इस्तेमाल करता है।
| स्थिति | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | बदलाव |
|---|---|---|---|
| LibriSpeech test-other, 10 dB | 4.72% | 3.87% | −18% |
| LibriSpeech test-other, 5 dB | 5.71% | 4.86% | −15% |
| LibriSpeech test-other, 0 dB | 9.91% | 8.75% | −12% |
| FLEURS जर्मन, 10 dB | 9.80% | 8.04% | −18% |
| FLEURS जर्मन, 5 dB | 13.86% | 10.55% | −24% |
| FLEURS जर्मन, 0 dB | 24.21% | 17.88% | −26% |
| FLEURS स्पैनिश, 10 dB | 11.17% | 5.46% | −51% |
| FLEURS स्पैनिश, 5 dB | 11.90% | 5.77% | −51% |
| FLEURS स्पैनिश, 0 dB | 13.43% | 6.96% | −48% |
| नौ स्थितियों का औसत | 11.63% | 8.02% | −31% |
अलग शोर टेस्ट, ऊपर वाला FLEURS रन नहीं: शब्द त्रुटि दर प्रतिशत में, हर स्थिति में 200 LibriSpeech या 120 FLEURS वाक्य। इसकी त्रुटि दरों की तुलना FLEURS तालिका से नहीं की जा सकती; केवल सापेक्ष बदलाव ही लागू होता है।
नौ स्थितियों का औसत लें तो Parakeet Ultra ने Parakeet V3 से लगभग 31% कम गलतियाँ कीं, और सभी नौ स्थितियों में यह त्रुटि सीमा से ज़्यादा अंतर से ज़्यादा सटीक रहा। जर्मन में शोर जितना बढ़ता है, सुधार उतना बढ़ता है, और स्पैनिश में हर स्तर पर गलतियाँ लगभग आधी रह गईं।
भाषा तय करने से Parakeet खराब हो जाता है
Whisper Notes के कई उपयोगकर्ताओं ने पूछा है कि Parakeet में भाषा की सेटिंग क्यों नहीं है। Parakeet को बताया जा सकता है कि किस भाषा की उम्मीद करनी है, लेकिन Whisper Notes में ऐसा करने से वह कम सटीक हुआ, दोनों संस्करणों में। हमने इसे हर वाक्य को दो बार चलाकर मापा, एक बार अपने-आप भाषा पहचान के साथ और एक बार भाषा तय करके।
| भाषा | Ultra, भाषा तय | Ultra, अपने-आप पहचान | V3, भाषा तय | V3, अपने-आप पहचान |
|---|---|---|---|---|
| जर्मन | 5.19 | 3.72 | 6.26 | 4.69 |
| डच | 7.89 | 6.91 | 8.58 | 7.59 |
| स्लोवेनियाई | 20.32 | 18.49 | 25.51 | 23.82 |
| ग्रीक | 34.00 | 20.96 | 36.49 | 36.10 |
| सभी 25 भाषाएं | 11.59 | 10.63 | 14.30 | 13.99 |
शब्द त्रुटि दर प्रतिशत में। हरा रंग हर मॉडल की जोड़ी में कम मान दिखाता है। Parakeet Ultra में दिखाया गया हर अंतर 95% अंतराल से बाहर है, और 25 में से 18 भाषाएं अपने-आप पहचान के साथ ज़्यादा सटीक रहीं, कोई भी कम नहीं; Parakeet V3 के लिए हमने अंतराल नहीं निकाले।
हमारा अनुमान है कि भाषा तय करने से Parakeet बेहतर नहीं सुनता। यह बस ट्रांसक्रिप्ट से वे शब्द हटा देता है जो उस भाषा जैसे नहीं दिखते, और नाम व दूसरी भाषाओं से आए शब्द अक्सर गलती से हट जाते हैं। इसलिए Whisper Notes में Parakeet हमेशा खुद भाषा पहचानता है; Whisper, SenseVoice और Qwen3-ASR में आप भाषा चुन सकते हैं, और SenseVoice में भाषा चुनने से त्रुटि दर थोड़ी कम आती है।
Parakeet Ultra किन भाषाओं के लिए अच्छा है?
- लातवियाई, लिथुआनियाई, स्लोवेनियाई, माल्टीज़, हंगेरियाई, एस्टोनियाई और ग्रीक में सबसे ज़्यादा सुधार है, 4.72 से 15.14 अंक तक।
- अंग्रेज़ी, जर्मन, स्पैनिश, फ़्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली और डच में त्रुटि दर पहले से कम थी, और सुधार 0.68 से 1.01 अंक का है। क्रोएशियाई में कोई स्पष्ट अंतर नहीं दिखा।
- यूक्रेनियाई, चेक, एस्टोनियाई, हंगेरियाई, लिथुआनियाई और स्लोवाक: हमारे FLEURS रन में Parakeet Ultra की त्रुटि दर अब Whisper Large V3 Turbo से कम है।
- इन 25 के बाहर की भाषाएं, जैसे चीनी, जापानी, कोरियाई, अरबी और हिंदी: चीनी, कैंटोनीज़, जापानी और कोरियाई के लिए SenseVoice Small इस्तेमाल करें, और हमारी भाषा सूची की बाकी भाषाओं के लिए Whisper, यानी Mac पर Whisper Large V3 Turbo और iPhone पर Whisper Small।
Parakeet Ultra क्या है?
| निर्माता | Moondream |
| बेस मॉडल | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| रिलीज़ | 22 सितंबर 2026 |
| आकार | 0.6 अरब पैरामीटर, बेस मॉडल जैसा ही आर्किटेक्चर और टोकनाइज़र; Mac ऐप में लगभग 600 MB |
| भाषाएं | Parakeet V3 वाली वही 25 यूरोपीय भाषाएं |
| ट्रेनिंग डेटा | प्रकाशित नहीं |
| लाइसेंस | CC BY 4.0; मॉडल पेज: moondream/parakeet-ultra |
| कहां चलता है | आपके डिवाइस पर, ऑफ़लाइन, Apple Neural Engine पर, Fluid Inference के Core ML कन्वर्ज़न के रूप में |
| Whisper Notes में | बिल्ट-इन, अलग से डाउनलोड नहीं: हमारी वेबसाइट से डाउनलोड किए गए Mac ऐप में संस्करण 1.6.4 से, iPhone ऐप में संस्करण 1.8.9 से। सेटिंग्स में यह Mac पर “Parakeet” और iPhone पर “Parakeet V3” नाम से दिखता है। |
हमने कन्वर्ट किए गए वेट्स की Moondream के रिलीज़ से टेंसर-दर-टेंसर तुलना की; कन्वर्ज़न की सटीकता की सीमा के भीतर वे मेल खाते हैं। Moondream, NVIDIA और Fluid Inference, Whisper Notes का समर्थन या अनुमोदन नहीं करते।
हमने इसे कैसे टेस्ट किया
सभी संख्याएं Whisper Notes में शुरू से अंत तक मापी गईं, इसलिए कच्चे मॉडल को कहीं और चलाने पर नतीजे अलग हो सकते हैं। हमने Google FLEURS टेस्ट सेट इस्तेमाल किया: 25 भाषाएं, 3,976 वाक्य, वही वाक्य और वही स्कोरिंग जो हमारे पिछले टेस्ट में थी। शब्द त्रुटि दर किसी भाषा के सभी शब्दों को मिलाकर निकाली गई, 95% अंतराल वाक्यों की रीसैंपलिंग से आते हैं, और सब कुछ एक Apple M5 Mac पर चला। भाषा तय करके चलाने पर भी निष्कर्ष वही रहता है (14.30% से 11.59%), और FLEURS के एक अलग सैंपल पर हमने वही 17.8% गिरावट मापी जो Moondream का मॉडल कार्ड बताता है।
FLEURS साफ़, पढ़कर बोली गई आवाज़ है, 30 सेकंड से छोटी क्लिप में, इसलिए मीटिंग, दूर से रिकॉर्ड हुआ ऑडियो, भारी लहजा और लंबी रिकॉर्डिंग इसमें शामिल नहीं हैं; iPhone वही मॉडल इस्तेमाल करता है और उसे अलग से टेस्ट नहीं किया गया।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Parakeet Ultra vs Parakeet V3: कौन ज़्यादा सटीक है?
Parakeet Ultra। Whisper Notes में 25 FLEURS भाषाओं पर इसकी शब्द त्रुटि दर 10.63% (Parakeet Ultra) रही, जबकि 13.99% (Parakeet V3), यानी लगभग 24% कम गलतियाँ; यह 24 भाषाओं में ज़्यादा सटीक रहा और किसी में कम सटीक नहीं। सबसे बड़ा सुधार ग्रीक में, 36.10% से 20.96%, और लातवियाई में, 30.25% से 20.70%।
क्या Parakeet Ultra, Parakeet V3 से धीमा है?
नहीं। Apple M5 Mac पर यह 74.0× रियल-टाइम पर चला, जबकि Parakeet V3 74.5× पर, यानी स्पीड अनुपात 0.99, जिसका 95% अंतराल 0.94 से 1.06 है। दोनों में से किसी भी मॉडल पर एक घंटे के ऑडियो में लगभग 49 सेकंड लगते हैं।
Parakeet Ultra कौन-सी भाषाएं सपोर्ट करता है?
वही 25 यूरोपीय भाषाएं जो Parakeet V3 सपोर्ट करता है: बुल्गारियाई, क्रोएशियाई, चेक, डेनिश, डच, अंग्रेज़ी, एस्टोनियाई, फ़िनिश, फ़्रेंच, जर्मन, ग्रीक, हंगेरियाई, इतालवी, लातवियाई, लिथुआनियाई, माल्टीज़, पोलिश, पुर्तगाली, रोमानियाई, रूसी, स्लोवाक, स्लोवेनियाई, स्पैनिश, स्वीडिश और यूक्रेनियाई। चीनी, कैंटोनीज़, जापानी और कोरियाई के लिए Whisper Notes में SenseVoice Small है; बाकी भाषाओं के लिए Whisper।
Parakeet Ultra का इस्तेमाल कैसे करें?
यह Whisper Notes का बिल्ट-इन Parakeet मॉडल है: हमारी वेबसाइट से डाउनलोड किए गए Mac ऐप में संस्करण 1.6.4 से और iPhone ऐप में संस्करण 1.8.9 से। इसे अलग से डाउनलोड नहीं करना पड़ता, और यह आपके डिवाइस पर ऑफ़लाइन ट्रांसक्राइब करता है।
इसे आज़माएं
Parakeet Ultra अब Whisper Notes में बिल्ट-इन है। नीचे दिए बटनों से App Store से iPhone ऐप या हमारी वेबसाइट से Mac ऐप पाएं। कोई सवाल? support@whispernotes.app पर ईमेल करें।
iOS के लिए डाउनलोड करें