2026년 9월 22일, Moondream이 Parakeet Ultra를 공개했습니다. NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3를 추가 학습한 버전으로, 아키텍처가 같고 파라미터 수도 똑같이 6억 개입니다. Moondream 모델 카드에 따르면 FLEURS 25개 언어의 평균 단어 오류율은 11.62%에서 9.55%로 내려가 오류가 약 17.8% 줄었습니다. 저희가 알고 싶었던 것은 이것입니다: 실제 사용에서 Parakeet Ultra는 Parakeet V3보다 얼마나 더 정확할까? 언어별로는 어떨까?
저희는 앞서 Apple SpeechAnalyzer 대 Whisper 벤치마크에서 고정된 FLEURS 문장 세트로 Parakeet V3, Whisper, Qwen3-ASR, SenseVoice를 측정했고, Qwen3-ASR 대 Whisper 벤치마크에서도 같은 세트로 30개 언어를 측정했습니다. 이번에는 같은 세트로 Parakeet Ultra를 돌렸습니다. 수치는 모두 저희가 Whisper Notes에서 Mac 한 대로 직접 측정한 것이며, 가능한 한 있는 그대로 보고합니다.
Parakeet Ultra는 얼마나 더 정확한가?
FLEURS 테스트 분할로 두 모델을 모두 돌렸습니다. Parakeet이 지원하는 25개 언어, 낭독 문장 3,976개, 오디오 12.55시간입니다. 모든 문장은 Whisper Notes가 실제로 이 모델을 실행하는 방식 그대로 전사했습니다.
| 언어 | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| 영어 | 6.89% | 5.89% |
| 독일어 | 4.69% | 3.72% |
| 네덜란드어 | 7.59% | 6.91% |
| 스페인어(라틴 아메리카) | 4.73% | 3.77% |
| 프랑스어 | 5.66% | 4.95% |
| 폴란드어 | 8.02% | 6.34% |
| 러시아어 | 6.99% | 5.72% |
| 우크라이나어 | 6.59% | 5.11% |
| 핀란드어 | 13.72% | 10.03% |
| 이탈리아어 | 3.33% | 2.48% |
| 포르투갈어(브라질) | 6.37% | 5.69% |
| 스웨덴어 | 16.18% | 13.12% |
| 체코어 | 13.70% | 10.85% |
| 리투아니아어 | 24.50% | 18.00% |
| 라트비아어 | 30.25% | 20.70% |
| 그리스어 | 36.10% | 20.96% |
| 에스토니아어 | 20.12% | 15.40% |
| 슬로바키아어 | 11.84% | 8.58% |
| 루마니아어 | 13.74% | 9.54% |
| 덴마크어 | 19.22% | 15.68% |
| 헝가리어 | 18.78% | 13.63% |
| 불가리아어 | 14.05% | 12.28% |
| 크로아티아어 | 13.37% | 12.49% |
| 슬로베니아어 | 23.82% | 18.49% |
| 몰타어 | 24.46% | 19.19% |
| 25개 언어 전체 | 13.99% | 10.63% |
단어 오류율이며 낮을수록 좋습니다. 초록색은 Parakeet Ultra가 95% 구간을 넘어서 더 정확하다는 뜻입니다. 크로아티아어는 뚜렷한 차이가 없습니다. Whisper Notes 팀이 Apple M5 Mac의 Whisper Notes에서 직접 측정했습니다.
25개 언어를 합쳐 계산하면 단어 오류율은 13.99%에서 10.63%로 내려가 오류가 약 24% 줄었습니다. 대략 일곱 단어에 하나 틀리던 것이 아홉 단어에 하나 틀리는 수준이 됐습니다. Parakeet Ultra는 24개 언어에서 더 정확했고, 더 나빠진 언어는 없었습니다.
어떤 언어가 가장 많이 좋아졌나?
언어별 단어 오류율. 회색은 Parakeet V3, 초록색은 Parakeet Ultra이며, 하락한 %p 순으로 정렬했습니다. 출처: Whisper Notes에서 저희가 직접 측정, FLEURS 테스트 분할.
가장 크게 좋아진 것은 Parakeet V3가 가장 약했던 언어입니다. 라트비아어는 30.25%에서 20.70%로, 리투아니아어는 24.50%에서 18.00%로, 슬로베니아어는 23.82%에서 18.49%로, 몰타어는 24.46%에서 19.19%로 내려갔습니다. Whisper Notes에서 가장 많이 내려간 언어는 그리스어로 36.10%에서 20.96%가 됐지만, 여전히 25개 언어 중 가장 높습니다. 사용자가 많은 언어는 원래 오류율이 낮았던 만큼 개선 폭도 작았습니다. 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 네덜란드어, 러시아어는 0.68~1.27%p 내려갔고, 모두 여전히 오차 범위를 벗어난 차이입니다.
Parakeet Ultra는 더 느린가?
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| 처리 속도 | 실시간의 74.5배 | 실시간의 74.0배 |
| 모델 로딩, 중앙값 | 0.10초 | 0.10초 |
FLEURS 클립 200개(언어마다 처음 8개), 오디오 37.2분. 각 클립을 두 모델로 연달아 실행했고, 먼저 실행하는 모델을 번갈아 바꿨습니다. 엔진 처리 시간만 쟀으며 프로세스 시작과 모델 로딩은 포함하지 않았으므로, 앱에서의 종단 간 지연 시간은 아닙니다. Apple M5 Mac, macOS 27.0.
측정 가능한 차이는 없었습니다. Parakeet Ultra는 실시간의 74.0배, Parakeet V3는 74.5배로, 속도 비는 0.99, 95% 구간은 0.94~1.06입니다. 이 속도라면 이 Mac에서 한 시간 분량의 오디오를 두 모델 모두 약 49초 만에 처리합니다.
두 모델은 아키텍처와 파라미터 수가 같고 가중치만 다르므로, 속도가 같은 것은 예상대로입니다. Parakeet Ultra는 속도는 그대로이면서 더 정확합니다.
배경 소음이 있어도 더 정확한가?
FLEURS는 깨끗한 음성이므로 소음은 별도 테스트로 확인했습니다. MUSAN 코퍼스의 배경 소음을 LibriSpeech와 FLEURS 독일어·스페인어 낭독 문장에 신호 대 잡음비 10, 5, 0 dB로 섞었습니다. 모두 아홉 가지 조건, 1,320개 문장이며, Whisper Notes와 같은 Core ML 모델로 Mac에서 실행했습니다.
| 조건 | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | 변화 |
|---|---|---|---|
| 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 독일어, 10 dB | 9.80% | 8.04% | −18% |
| FLEURS 독일어, 5 dB | 13.86% | 10.55% | −24% |
| FLEURS 독일어, 0 dB | 24.21% | 17.88% | −26% |
| FLEURS 스페인어, 10 dB | 11.17% | 5.46% | −51% |
| FLEURS 스페인어, 5 dB | 11.90% | 5.77% | −51% |
| FLEURS 스페인어, 0 dB | 13.43% | 6.96% | −48% |
| 아홉 조건 평균 | 11.63% | 8.02% | −31% |
위의 FLEURS 측정과 별개인 소음 테스트입니다. 단어 오류율(%)이며, 조건마다 LibriSpeech 200문장 또는 FLEURS 120문장입니다. 이 오류율은 FLEURS 표와 직접 비교할 수 없고, 상대적 변화만 참고할 수 있습니다.
아홉 가지 조건 평균으로 Parakeet Ultra는 Parakeet V3보다 오류가 약 31% 적었고, 아홉 조건 모두에서 오차 범위를 넘어 더 정확했습니다. 독일어에서는 소음이 클수록 개선 폭이 커졌고, 스페인어는 모든 소음 수준에서 오류가 약 절반으로 줄었습니다.
언어를 지정하면 Parakeet이 오히려 나빠집니다
많은 Whisper Notes 사용자가 Parakeet에는 왜 언어 설정이 없느냐고 물어 왔습니다. Parakeet에 인식할 언어를 지정할 수는 있지만, Whisper Notes에서는 그렇게 하면 오히려 덜 정확해졌고 두 버전 모두 그랬습니다. 모든 문장을 한 번은 자동 감지로, 한 번은 언어를 지정해 두 번씩 실행해서 측정했습니다.
| 언어 | Ultra, 언어 지정 | Ultra, 자동 감지 | V3, 언어 지정 | V3, 자동 감지 |
|---|---|---|---|---|
| 독일어 | 5.19 | 3.72 | 6.26 | 4.69 |
| 네덜란드어 | 7.89 | 6.91 | 8.58 | 7.59 |
| 슬로베니아어 | 20.32 | 18.49 | 25.51 | 23.82 |
| 그리스어 | 34.00 | 20.96 | 36.49 | 36.10 |
| 25개 언어 전체 | 11.59 | 10.63 | 14.30 | 13.99 |
단어 오류율(%). 초록색은 각 모델의 두 열 중 더 낮은 값입니다. Parakeet Ultra는 표시된 모든 차이가 95% 구간 밖에 있으며, 25개 언어 중 18개에서 자동 감지가 더 정확했고 언어 지정이 더 정확한 언어는 없었습니다. Parakeet V3는 구간을 계산하지 않았습니다.
저희 추측으로는, 언어를 지정한다고 Parakeet이 더 잘 알아듣는 것은 아닙니다. 그 언어처럼 보이지 않는 단어를 전사 결과에서 지울 뿐이고, 인명이나 외래어가 잘못 지워지는 일이 잦습니다. 그래서 Whisper Notes의 Parakeet은 항상 언어를 스스로 감지합니다. Whisper, SenseVoice, Qwen3-ASR은 언어를 직접 고를 수 있으며, SenseVoice는 언어를 고르면 오류율이 조금 더 낮아집니다.
Parakeet Ultra는 어떤 언어에 잘 맞는가?
- 라트비아어, 리투아니아어, 슬로베니아어, 몰타어, 헝가리어, 에스토니아어, 그리스어는 개선 폭이 가장 커서 4.72~15.14%p 내려갑니다.
- 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 네덜란드어는 원래 오류율이 낮았고 0.68~1.01%p 내려갑니다. 크로아티아어는 뚜렷한 차이가 없었습니다.
- 우크라이나어, 체코어, 에스토니아어, 헝가리어, 리투아니아어, 슬로바키아어: 저희 FLEURS 측정에서 이제 Parakeet Ultra의 오류율이 Whisper Large V3 Turbo보다 낮습니다.
- 25개 언어에 없는 언어(중국어, 일본어, 한국어, 아랍어, 힌디어 등): 중국어, 광둥어, 일본어, 한국어에는 SenseVoice Small을, 지원 언어 목록의 나머지 언어에는 Whisper를 쓰세요. Mac에서는 Whisper Large V3 Turbo, iPhone에서는 Whisper Small입니다.
Parakeet Ultra란 무엇인가?
| 개발사 | Moondream |
| 기반 모델 | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| 공개일 | 2026년 9월 22일 |
| 크기 | 파라미터 6억 개, 아키텍처와 토크나이저는 기반 모델과 동일; Mac 앱 안에서 약 600 MB |
| 언어 | Parakeet V3와 같은 25개 유럽 언어 |
| 학습 데이터 | 공개되지 않음 |
| 라이선스 | CC BY 4.0; 모델 페이지: moondream/parakeet-ultra |
| 실행 환경 | 기기에서 오프라인으로 Apple Neural Engine을 사용해 실행, Fluid Inference가 변환한 Core ML 버전 |
| Whisper Notes에서 | 내장되어 있어 별도 다운로드가 필요 없습니다. 공식 웹사이트에서 받는 Mac 앱은 1.6.4 버전부터, iPhone 앱은 1.8.9 버전부터입니다. 설정에는 Mac에서 'Parakeet', iPhone에서 'Parakeet V3'로 표시됩니다. |
변환한 가중치를 Moondream이 공개한 가중치와 텐서 단위로 비교했으며, 변환 정밀도 범위 안에서 일치합니다. Moondream, NVIDIA, Fluid Inference는 Whisper Notes를 보증하지 않습니다.
측정 방법
모든 수치는 Whisper Notes에서 종단 간으로 측정했으므로, 원본 모델을 다른 환경에서 실행하면 결과가 다를 수 있습니다. Google FLEURS 테스트 분할의 25개 언어, 3,976개 문장을 사용했으며, 문장과 채점 방식은 이전 측정과 같습니다. 단어 오류율은 한 언어의 모든 단어를 합산해 계산했고, 95% 구간은 문장을 재표본추출해 구했으며, 모든 측정은 Apple M5 Mac에서 실행했습니다. 언어를 지정한 상태로 비교해도 결론은 같았고(14.30%에서 11.59%로), 별도의 FLEURS 표본에서는 Moondream 모델 카드가 밝힌 것과 같은 17.8% 감소를 확인했습니다.
FLEURS는 30초 미만 클립의 깨끗한 낭독 음성이므로 회의, 원거리 녹음, 강한 억양, 긴 녹음은 다루지 않습니다. iPhone은 같은 모델을 사용하며 따로 테스트하지 않았습니다.
자주 묻는 질문
Parakeet Ultra와 Parakeet V3 중 어느 쪽이 더 정확한가요?
Parakeet Ultra입니다. Whisper Notes에서 FLEURS 25개 언어를 측정한 결과 단어 오류율은 10.63%(Parakeet Ultra) 대 13.99%(Parakeet V3)로 오류가 약 24% 적었고, 24개 언어에서 더 정확했으며 더 나빠진 언어는 없었습니다. 개선 폭이 가장 큰 언어는 그리스어(36.10%에서 20.96%)와 라트비아어(30.25%에서 20.70%)입니다.
Parakeet Ultra는 Parakeet V3보다 느린가요?
아니요. Apple M5 Mac에서 Parakeet Ultra는 실시간의 74.0배, Parakeet V3는 74.5배로, 속도 비는 0.99, 95% 구간은 0.94~1.06이었습니다. 한 시간 분량의 오디오를 두 모델 모두 약 49초에 처리합니다.
Parakeet Ultra는 어떤 언어를 지원하나요?
Parakeet V3와 같은 25개 유럽 언어입니다: 불가리아어, 크로아티아어, 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 에스토니아어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 그리스어, 헝가리어, 이탈리아어, 라트비아어, 리투아니아어, 몰타어, 폴란드어, 포르투갈어, 루마니아어, 러시아어, 슬로바키아어, 슬로베니아어, 스페인어, 스웨덴어, 우크라이나어. 중국어, 광둥어, 일본어, 한국어에는 Whisper Notes가 SenseVoice Small을 제공하고, 그 밖의 언어에는 Whisper를 씁니다.
Parakeet Ultra는 어떻게 쓰나요?
Whisper Notes에 내장된 Parakeet 모델이 바로 Parakeet Ultra입니다. 공식 웹사이트에서 받는 Mac 앱은 1.6.4 버전부터, iPhone 앱은 1.8.9 버전부터 들어 있습니다. 따로 다운로드할 필요가 없으며, 기기에서 오프라인으로 전사합니다.
직접 써 보세요
이제 Whisper Notes에 Parakeet Ultra가 내장되어 있습니다. 아래 버튼으로 App Store에서 iPhone 앱을, 공식 웹사이트에서 Mac 앱을 받으세요. 궁금한 점은 support@whispernotes.app으로 메일을 보내 주세요.
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