2026年9月22日、Moondream が Parakeet Ultra を公開しました。NVIDIA の Parakeet TDT 0.6B v3 を追加学習したモデルで、アーキテクチャは同じ、パラメータ数も同じ 6 億です。Moondream のモデルカードによると、FLEURS の 25 言語での平均単語誤り率は 11.62% から 9.55% に下がり、誤りはおよそ 17.8% 減っています。私たちが確かめたかったのは次の点です：実際の利用で、Parakeet Ultra は Parakeet V3 よりどれだけ正確なのか？ 言語ごとにはどうなのか？
Parakeet V3、Whisper、Qwen3-ASR、SenseVoice は、以前 Apple SpeechAnalyzer と Whisper の比較測定 で、固定した FLEURS の文セットを使って測定しています。Qwen3-ASR と Whisper の比較測定 でも、同じセットで 30 言語を測りました。今回はこのセットで Parakeet Ultra を測定しました。数値はすべて私たちが Whisper Notes で、一台の Mac を使って自ら測ったもので、できるだけそのまま報告します。
Parakeet Ultra はどれだけ正確になったか？
FLEURS のテスト分割で両モデルを実行しました。Parakeet が対応する 25 言語、朗読文 3,976 文、音声は計 12.55 時間です。各文は、Whisper Notes が実際にこのモデルを動かすのと同じ方法で文字起こししました。
| 言語 | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| 英語 | 6.89% | 5.89% |
| ドイツ語 | 4.69% | 3.72% |
| オランダ語 | 7.59% | 6.91% |
| スペイン語（ラテンアメリカ） | 4.73% | 3.77% |
| フランス語 | 5.66% | 4.95% |
| ポーランド語 | 8.02% | 6.34% |
| ロシア語 | 6.99% | 5.72% |
| ウクライナ語 | 6.59% | 5.11% |
| フィンランド語 | 13.72% | 10.03% |
| イタリア語 | 3.33% | 2.48% |
| ポルトガル語（ブラジル） | 6.37% | 5.69% |
| スウェーデン語 | 16.18% | 13.12% |
| チェコ語 | 13.70% | 10.85% |
| リトアニア語 | 24.50% | 18.00% |
| ラトビア語 | 30.25% | 20.70% |
| ギリシャ語 | 36.10% | 20.96% |
| エストニア語 | 20.12% | 15.40% |
| スロバキア語 | 11.84% | 8.58% |
| ルーマニア語 | 13.74% | 9.54% |
| デンマーク語 | 19.22% | 15.68% |
| ハンガリー語 | 18.78% | 13.63% |
| ブルガリア語 | 14.05% | 12.28% |
| クロアチア語 | 13.37% | 12.49% |
| スロベニア語 | 23.82% | 18.49% |
| マルタ語 | 24.46% | 19.19% |
| 25 言語合計 | 13.99% | 10.63% |
単語誤り率で、低いほど優秀です。緑は、Parakeet Ultra の方が正確で、その差が 95% 区間を超えていることを示します。クロアチア語には明確な差がありません。Whisper Notes チームが Apple M5 Mac 上の Whisper Notes で自ら測定しました。
25 言語をまとめて計算すると、単語誤り率は 13.99% から 10.63% に下がり、誤りはおよそ 24% 減りました。おおよそ 7 語に 1 語だった誤りが、9 語に 1 語になった計算です。Parakeet Ultra は 24 言語でより正確になり、悪化した言語はありませんでした。
どの言語で最も改善したか？
言語別の単語誤り率。灰色が Parakeet V3、緑が Parakeet Ultra で、低下したポイント数の順に並べています。出典：Whisper Notes での自社測定、FLEURS テスト分割。
最も大きく改善したのは、Parakeet V3 がもともと弱かった言語です。ラトビア語は 30.25% から 20.70%、リトアニア語は 24.50% から 18.00%、スロベニア語は 23.82% から 18.49%、マルタ語は 24.46% から 19.19% に下がりました。Whisper Notes で最も大きく下がったのはギリシャ語で、36.10% から 20.96% になりましたが、それでも 25 言語の中で最も高い値です。話者の多い言語はもともと誤り率が低く、改善幅も小さめです。英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、オランダ語、ロシア語は 0.68〜1.27 ポイントの低下で、いずれも誤差範囲の外にあります。
Parakeet Ultra は遅いのか？
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| 処理速度 | 実時間の 74.5 倍 | 実時間の 74.0 倍 |
| モデル読み込み（中央値） | 0.10 秒 | 0.10 秒 |
FLEURS の 200 クリップ（各言語の最初の 8 クリップ）、音声は計 37.2 分です。各クリップを両モデルで続けて処理し、先に実行するモデルを交互に入れ替えました。計測したのはエンジンの処理時間だけで、プロセスの起動とモデルの読み込みは含まず、アプリでのエンドツーエンドの待ち時間ではありません。Apple M5 Mac、macOS 27.0。
測定できる差はありませんでした。Parakeet Ultra は実時間の 74.0 倍、Parakeet V3 は 74.5 倍で、速度比は 0.99、95% 区間は 0.94〜1.06 です。この速度なら、この Mac では 1 時間の音声をどちらのモデルでも約 49 秒で処理します。
二つのモデルはアーキテクチャもパラメータ数も同じで、違うのは重みだけです。速度が同じなのは予想どおりです。Parakeet Ultra は同じ速度のまま、より正確になりました。
背景雑音があっても正確さは保たれるか？
FLEURS は雑音のない音声なので、雑音は別のテストで確かめました。MUSAN コーパスの背景雑音を、LibriSpeech と FLEURS のドイツ語・スペイン語の朗読文に、信号対雑音比 10、5、0 dB で混ぜています。条件は 9 通り、計 1,320 文で、Whisper Notes と同じ Core ML モデルを使って Mac 上で実行しました。
| 条件 | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | 変化 |
|---|---|---|---|
| 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 ドイツ語、10 dB | 9.80% | 8.04% | −18% |
| FLEURS ドイツ語、5 dB | 13.86% | 10.55% | −24% |
| FLEURS ドイツ語、0 dB | 24.21% | 17.88% | −26% |
| FLEURS スペイン語、10 dB | 11.17% | 5.46% | −51% |
| FLEURS スペイン語、5 dB | 11.90% | 5.77% | −51% |
| FLEURS スペイン語、0 dB | 13.43% | 6.96% | −48% |
| 9 条件の平均 | 11.63% | 8.02% | −31% |
上の FLEURS 測定とは別の雑音テストです。単語誤り率（%）、条件ごとに LibriSpeech 200 文または FLEURS 120 文。誤り率の水準は FLEURS の表とは比べられず、参考になるのは相対的な変化だけです。
9 条件の平均で、Parakeet Ultra の誤りは Parakeet V3 よりおよそ 31% 少なく、9 条件すべてで誤差範囲を超えてより正確でした。 ドイツ語では雑音が強いほど改善幅が大きくなり、スペイン語はどの雑音レベルでも誤りがおよそ半分に減りました。
言語を指定すると Parakeet はかえって悪くなる
Parakeet に言語設定がないのはなぜか、という質問を多くの Whisper Notes ユーザーからいただいています。Parakeet には認識する言語を指定できますが、Whisper Notes ではそうすると精度が下がりました。新旧どちらのバージョンでも同じです。すべての文を、言語の自動検出と言語指定で 1 回ずつ実行して測定しました。
| 言語 | Ultra 言語指定 | Ultra 自動検出 | V3 言語指定 | V3 自動検出 |
|---|---|---|---|---|
| ドイツ語 | 5.19 | 3.72 | 6.26 | 4.69 |
| オランダ語 | 7.89 | 6.91 | 8.58 | 7.59 |
| スロベニア語 | 20.32 | 18.49 | 25.51 | 23.82 |
| ギリシャ語 | 34.00 | 20.96 | 36.49 | 36.10 |
| 25 言語合計 | 11.59 | 10.63 | 14.30 | 13.99 |
単語誤り率（%）。緑は各モデルの二列のうち低い方の値です。Parakeet Ultra では表示した差はすべて 95% 区間の外にあり、25 言語中 18 言語で自動検出の方が正確で、指定の方が正確だった言語はありません。Parakeet V3 については区間を計算していません。
私たちの推測では、言語を指定しても Parakeet の聞き取りが良くなるわけではありません。その言語らしくない単語が文字起こしから削られるだけで、人名や外来語が誤って削られることがよくあります。そのため Whisper Notes の Parakeet は常に言語を自動で検出します。Whisper、SenseVoice、Qwen3-ASR では言語を選ぶことができ、SenseVoice では選んだ方が誤り率がわずかに下がります。
Parakeet Ultra はどの言語に向いているか？
- ラトビア語、リトアニア語、スロベニア語、マルタ語、ハンガリー語、エストニア語、ギリシャ語は改善幅が最も大きく、4.72〜15.14 ポイント下がります。
- 英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、オランダ語はもともと誤り率が低く、改善幅は 0.68〜1.01 ポイントです。クロアチア語では明確な差は見られませんでした。
- ウクライナ語、チェコ語、エストニア語、ハンガリー語、リトアニア語、スロバキア語：私たちの FLEURS 測定では、Parakeet Ultra の誤り率が Whisper Large V3 Turbo を下回るようになりました。
- 25 言語以外の言語（中国語、日本語、韓国語、アラビア語、ヒンディー語など）：中国語・広東語・日本語・韓国語には SenseVoice Small、対応言語リスト にあるそれ以外の言語には Whisper を使ってください。Mac では Whisper Large V3 Turbo、iPhone では Whisper Small です。
Parakeet Ultra とは何か？
| 開発元 | Moondream |
| ベースモデル | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| 公開日 | 2026年9月22日 |
| 規模 | 6 億パラメータ。アーキテクチャとトークナイザーはベースモデルと同じ。Mac アプリ内で約 600 MB |
| 言語 | Parakeet V3 と同じ 25 のヨーロッパ言語 |
| 学習データ | 非公開 |
| ライセンス | CC BY 4.0。モデルページ：moondream/parakeet-ultra |
| 動作環境 | 端末上でオフライン、Apple Neural Engine で動作。Fluid Inference による Core ML 変換版 を使用 |
| Whisper Notes では | 内蔵、別途ダウンロード不要。公式サイトからダウンロードする Mac 版はバージョン 1.6.4 以降、iPhone 版はバージョン 1.8.9 以降。設定では Mac で「Parakeet」、iPhone で「Parakeet V3」と表示されます。 |
変換後の重みは Moondream の公開版とテンソルごとに比較し、変換の精度の範囲内で一致することを確認しました。Moondream、NVIDIA、Fluid Inference は Whisper Notes を推奨していません。
測定方法
数値はすべて Whisper Notes 上でエンドツーエンドに測定したもので、元のモデルを別の環境で動かすと結果が異なる場合があります。テストセットは Google FLEURS のテスト分割で、25 言語・3,976 文、文と採点方法はこれまでの測定と同じです。単語誤り率は言語ごとに全単語を合算して計算し、95% 区間は文の再標本化で求めました。すべて Apple M5 Mac で実行しています。言語を指定して比べても結論は同じで（14.30% から 11.59%）、別の FLEURS サンプルでは、Moondream のモデルカードと同じ 17.8% の低下を確認しました。
FLEURS は雑音のない朗読音声で、クリップは 30 秒未満です。そのため会議、離れた位置からの録音、強い訛り、長時間の録音は対象外です。iPhone は同じモデルを使っており、個別には測定していません。
よくある質問
Parakeet Ultra と Parakeet V3 はどちらが正確ですか？
Parakeet Ultra です。Whisper Notes で FLEURS の 25 言語を測定したところ、単語誤り率は 10.63%（Parakeet Ultra）対 13.99%（Parakeet V3）で、誤りはおよそ 24% 減りました。24 言語でより正確になり、悪化した言語はありません。改善幅が最も大きかったのはギリシャ語の 36.10% から 20.96%、ラトビア語の 30.25% から 20.70% です。
Parakeet Ultra は Parakeet V3 より遅いですか？
いいえ。Apple M5 Mac では実時間の 74.0 倍で、Parakeet V3 は 74.5 倍でした。速度比は 0.99、95% 区間は 0.94〜1.06 です。1 時間の音声はどちらのモデルでも約 49 秒で処理できます。
Parakeet Ultra はどの言語に対応していますか？
Parakeet V3 と同じ 25 のヨーロッパ言語です。ブルガリア語、クロアチア語、チェコ語、デンマーク語、オランダ語、英語、エストニア語、フィンランド語、フランス語、ドイツ語、ギリシャ語、ハンガリー語、イタリア語、ラトビア語、リトアニア語、マルタ語、ポーランド語、ポルトガル語、ルーマニア語、ロシア語、スロバキア語、スロベニア語、スペイン語、スウェーデン語、ウクライナ語に対応します。中国語・広東語・日本語・韓国語には Whisper Notes の SenseVoice Small、その他の言語には Whisper を使えます。
Parakeet Ultra はどうすれば使えますか？
Whisper Notes に内蔵されている Parakeet モデルがこれです。公式サイトからダウンロードする Mac 版はバージョン 1.6.4 以降、iPhone 版はバージョン 1.8.9 以降に入っています。別途ダウンロードする必要はなく、端末上でオフラインで文字起こしします。
試してみる
Parakeet Ultra は Whisper Notes に内蔵されました。下のボタンから、iPhone 版は App Store で、Mac 版は公式サイトから入手できます。ご質問は support@whispernotes.app までメールでお寄せください。
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