Moondream, 22 Eylül 2026'da Parakeet Ultra modelini yayımladı. NVIDIA'nın Parakeet TDT 0.6B v3 modelinin ek eğitimden geçmiş bu sürümü aynı mimariye ve aynı 0.6 milyar parametreye sahip. Moondream'in model kartına göre 25 dilde ortalama FLEURS kelime hata oranı %11.62'den %9.55'e iniyor; bu, yaklaşık %17.8 daha az hata demek. Öğrenmek istediğimiz şuydu: gerçek kullanımda Parakeet Ultra, Parakeet V3'ten dil dil ne kadar daha doğru?
Parakeet V3, Whisper, Qwen3-ASR ve SenseVoice'u daha önce sabit bir FLEURS cümle kümesinde ölçmüştük: Apple SpeechAnalyzer ile Whisper karşılaştırmamızda. Qwen3-ASR ile Whisper karşılaştırmamız da 30 dil için aynı kümeyi kullandı. Bu kez aynı kümede Parakeet Ultra'yı çalıştırdık. Sayılar bize ait; Whisper Notes içinde tek bir Mac'te ölçüldü ve onları olabildiğince yalın biçimde aktarıyoruz.
Parakeet Ultra ne kadar daha doğru?
İki modeli de FLEURS test kümesinde çalıştırdık: Parakeet'in desteklediği 25 dil, okunmuş 3.976 cümle, 12.55 saatlik ses. Her cümle, Whisper Notes'un modeli gerçekte çalıştırdığı şekilde yazıya döküldü.
| Dil | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| İngilizce | %6.89 | %5.89 |
| Almanca | %4.69 | %3.72 |
| Felemenkçe | %7.59 | %6.91 |
| İspanyolca (Latin Amerika) | %4.73 | %3.77 |
| Fransızca | %5.66 | %4.95 |
| Lehçe | %8.02 | %6.34 |
| Rusça | %6.99 | %5.72 |
| Ukraynaca | %6.59 | %5.11 |
| Fince | %13.72 | %10.03 |
| İtalyanca | %3.33 | %2.48 |
| Portekizce (Brezilya) | %6.37 | %5.69 |
| İsveççe | %16.18 | %13.12 |
| Çekçe | %13.70 | %10.85 |
| Litvanca | %24.50 | %18.00 |
| Letonca | %30.25 | %20.70 |
| Yunanca | %36.10 | %20.96 |
| Estonca | %20.12 | %15.40 |
| Slovakça | %11.84 | %8.58 |
| Rumence | %13.74 | %9.54 |
| Danca | %19.22 | %15.68 |
| Macarca | %18.78 | %13.63 |
| Bulgarca | %14.05 | %12.28 |
| Hırvatça | %13.37 | %12.49 |
| Slovence | %23.82 | %18.49 |
| Maltaca | %24.46 | %19.19 |
| 25 dilin tümü | %13.99 | %10.63 |
Kelime hata oranı, düşük olan daha iyidir. Yeşil: Parakeet Ultra daha doğru ve fark %95 aralığının dışında. Hırvatça: belirgin bir fark yok. Whisper Notes'ta Apple M5'li bir Mac üzerinde kendi ölçümümüz.
25 dil birlikte hesaplandığında kelime hata oranı %13.99'dan %10.63'e indi; bu yaklaşık %24 daha az hata demek: kabaca her yedi kelimeden birinin yanlış olduğu durumdan her dokuz kelimeden birine geçildi. Parakeet Ultra 24 dilde daha doğruydu, hiçbir dilde daha kötü değildi.
En çok hangi diller kazandı?
Dil başına kelime hata oranı; Parakeet V3 gri, Parakeet Ultra yeşil, yüzde puan cinsinden düşüşe göre sıralı. Kaynak: Whisper Notes'ta FLEURS test kümesiyle kendi ölçümümüz.
En büyük kazanımlar Parakeet V3'ün en zayıf olduğu dillerde geldi: Letonca %30.25'ten %20.70'e, Litvanca %24.50'den %18.00'e, Slovence %23.82'den %18.49'a ve Maltaca %24.46'dan %19.19'a indi. Whisper Notes'ta en çok düşen Yunanca oldu: %36.10'dan %20.96'ya; yine de 25 dil arasında en yüksek oran onda. Yaygın konuşulan diller daha düşük bir noktadan başladı ve daha az kazandı: İngilizce, Almanca, İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Felemenkçe ve Rusçada düşüş 0.68 ile 1.27 puan arasında; her birinde fark yine de hata çubuklarının dışında.
Parakeet Ultra daha mı yavaş?
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| İşleme hızı | 74.5× gerçek zaman | 74.0× gerçek zaman |
| Model yükleme, medyan | 0.10 sn | 0.10 sn |
200 FLEURS klibi, her dilde ilk sekiz klip, 37.2 dakikalık ses. Her klip iki modelde art arda çalıştırıldı; hangisinin önce çalışacağı dönüşümlü değişti. Yalnızca motorun işleme süresi ölçüldü; süreç başlatma ve model yükleme hariç. Bu, uygulamadaki uçtan uca gecikme değildir. Apple M5'li Mac, macOS 27.0.
Ölçülebilir bir fark bulamadık. Parakeet Ultra 74.0×, Parakeet V3 74.5× gerçek zaman hızında çalıştı; hız oranı 0.99, %95 aralığı 0.94 ile 1.06. Bu hızla bu Mac'te bir saatlik ses, iki modelde de yaklaşık 49 saniye sürüyor.
İki model aynı mimariyi ve parametre sayısını paylaşıyor, yalnızca ağırlıkları farklı; dolayısıyla hızın aynı olması beklenen sonuç. Parakeet Ultra aynı hızda daha doğru.
Arka plan gürültüsünde de iyi sonuç veriyor mu?
FLEURS temiz konuşmadan oluştuğu için gürültüyü ayrı bir testte inceledik. MUSAN derlemindeki arka plan gürültüsünü LibriSpeech'ten ve FLEURS Almanca ile İspanyolcadan alınan okunmuş cümlelere 10, 5 ve 0 dB sinyal-gürültü oranında karıştırdık: dokuz koşul, 1.320 cümle. Test, Whisper Notes'un kullandığı Core ML modeliyle bir Mac'te çalıştırıldı.
| Koşul | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | Değişim |
|---|---|---|---|
| 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 Almanca, 10 dB | %9.80 | %8.04 | −%18 |
| FLEURS Almanca, 5 dB | %13.86 | %10.55 | −%24 |
| FLEURS Almanca, 0 dB | %24.21 | %17.88 | −%26 |
| FLEURS İspanyolca, 10 dB | %11.17 | %5.46 | −%51 |
| FLEURS İspanyolca, 5 dB | %11.90 | %5.77 | −%51 |
| FLEURS İspanyolca, 0 dB | %13.43 | %6.96 | −%48 |
| Dokuz koşulun ortalaması | %11.63 | %8.02 | −%31 |
Yukarıdaki FLEURS koşusundan ayrı bir gürültü testi: yüzde olarak kelime hata oranı, koşul başına 200 LibriSpeech veya 120 FLEURS cümlesi. Buradaki hata oranları FLEURS tablosuyla karşılaştırılamaz; yalnızca göreli değişim geçerlidir.
Dokuz koşulun ortalamasında Parakeet Ultra, Parakeet V3'e göre yaklaşık %31 daha az hata yaptı ve dokuz koşulun hepsinde hata çubuklarını aşan bir farkla daha doğruydu. Almancada kazanım gürültü arttıkça büyüyor; İspanyolcada ise hatalar her seviyede yaklaşık yarı yarıya azaldı.
Dili belirtmek Parakeet'i kötüleştiriyor
Pek çok Whisper Notes kullanıcısı, Parakeet'te neden dil ayarı olmadığını sordu. Parakeet'e hangi dili beklemesi gerektiği söylenebilir; ancak Whisper Notes'ta bu, iki sürümde de modeli daha az doğru hâle getirdi. Bunu her cümleyi iki kez, bir kez otomatik dil algılamayla, bir kez de dil belirtilerek çalıştırıp ölçtük.
| Dil | Ultra, dil belirtildi | Ultra, otomatik algılama | V3, dil belirtildi | V3, otomatik algılama |
|---|---|---|---|---|
| Almanca | 5.19 | 3.72 | 6.26 | 4.69 |
| Felemenkçe | 7.89 | 6.91 | 8.58 | 7.59 |
| Slovence | 20.32 | 18.49 | 25.51 | 23.82 |
| Yunanca | 34.00 | 20.96 | 36.49 | 36.10 |
| 25 dilin tümü | 11.59 | 10.63 | 14.30 | 13.99 |
Yüzde olarak kelime hata oranı. Yeşil, her modelin kendi çiftindeki düşük değeri gösterir. Parakeet Ultra için gösterilen her fark %95 aralığının dışında; 25 dilin 18'i otomatik algılamayla daha doğruydu, hiçbiri daha kötü değildi. Parakeet V3 için aralık hesaplamadık.
Tahminimiz şu: dili belirtmek Parakeet'in daha iyi duymasını sağlamıyor. Yalnızca o dile benzemeyen kelimeleri dökümden çıkarıyor; adlar ve başka dillerden geçmiş kelimeler de çoğu zaman yanlışlıkla siliniyor. Bu yüzden Whisper Notes'ta Parakeet dili her zaman kendisi algılar. Whisper, SenseVoice ve Qwen3-ASR'de dili seçebilirsiniz; SenseVoice'ta dili seçmek hata oranını biraz düşürür.
Parakeet Ultra hangi diller için iyi?
- Letonca, Litvanca, Slovence, Maltaca, Macarca, Estonca ve Yunanca en çok kazanan diller: düşüş 4.72 ile 15.14 puan arasında.
- İngilizce, Almanca, İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce ve Felemenkçe zaten düşük hata oranına sahipti; kazanım 0.68 ile 1.01 puan arasında. Hırvatçada belirgin bir fark görülmedi.
- Ukraynaca, Çekçe, Estonca, Macarca, Litvanca ve Slovakça: FLEURS koşularımızda Parakeet Ultra artık Whisper Large V3 Turbo modelinden daha düşük hata oranına sahip.
- Bu 25 dilin dışındaki diller, örneğin Çince, Japonca, Korece, Arapça ve Hintçe: Çince, Kantonca, Japonca ve Korece için SenseVoice Small, dil listemizdeki diğer diller için Whisper kullanın; Mac'te Whisper Large V3 Turbo, iPhone'da Whisper Small.
Parakeet Ultra nedir?
| Geliştiren | Moondream |
| Temel model | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| Yayın tarihi | 22 Eylül 2026 |
| Boyut | 0.6 milyar parametre; temel modelle aynı mimari ve tokenizer; Mac uygulamasında yaklaşık 600 MB |
| Diller | Parakeet V3 ile aynı 25 Avrupa dili |
| Eğitim verisi | Yayımlanmadı |
| Lisans | CC BY 4.0; model sayfası: moondream/parakeet-ultra |
| Çalıştığı yer | Cihazınızda, çevrimdışı, Apple Neural Engine üzerinde; Fluid Inference'ın Core ML dönüşümü olarak |
| Whisper Notes'ta | Yerleşik, ayrıca indirme gerekmez: web sitemizden indirilen Mac uygulamasında 1.6.4 sürümünden, iPhone uygulamasında 1.8.9 sürümünden itibaren. Ayarlar'da Mac'te “Parakeet”, iPhone'da “Parakeet V3” olarak görünür. |
Dönüştürülmüş ağırlıkları Moondream'in yayımladığı sürümle tensör tensör karşılaştırdık; dönüştürme hassasiyeti içinde aynılar. Moondream, NVIDIA ve Fluid Inference, Whisper Notes'u resmî olarak onaylamış değildir.
Nasıl test ettik
Tüm sayılar Whisper Notes içinde uçtan uca ölçüldü; ham modeli başka bir yerde çalıştırmak farklı sonuçlar verebilir. Google FLEURS test kümesini kullandık: 25 dil, 3.976 cümle; önceki testlerimizle aynı cümleler ve aynı puanlama. Kelime hata oranı bir dildeki tüm kelimeler üzerinden birlikte hesaplanıyor, %95 aralıkları cümlelerin yeniden örneklenmesiyle elde ediliyor ve her şey Apple M5'li bir Mac'te çalıştı. Dil belirtildiğinde de sonuç aynı (%14.30'dan %11.59'a); ayrı bir FLEURS örnekleminde de Moondream'in model kartında bildirilen %17.8'lik düşüşün aynısını ölçtük.
FLEURS, 30 saniyeden kısa kliplerden oluşan temiz okunmuş konuşmadır; toplantılar, uzak mikrofon kayıtları, belirgin aksanlar ve uzun kayıtlar kapsanmıyor. iPhone aynı modeli kullanıyor ve ayrıca test edilmedi.
Sık Sorulan Sorular
Parakeet Ultra mı Parakeet V3 mü: hangisi daha doğru?
Parakeet Ultra. Whisper Notes'ta 25 FLEURS dilinde kelime hata oranı %10.63 (Parakeet Ultra) ve %13.99 (Parakeet V3) oldu; bu yaklaşık %24 daha az hata demek. 24 dilde daha doğruydu, hiçbir dilde daha kötü değildi. En büyük kazanımlar Yunancada %36.10'dan %20.96'ya ve Letoncada %30.25'ten %20.70'e oldu.
Parakeet Ultra, Parakeet V3'ten daha mı yavaş?
Hayır. Apple M5'li bir Mac'te 74.0× gerçek zaman hızında çalıştı, Parakeet V3 ise 74.5×; hız oranı 0.99, %95 aralığı 0.94 ile 1.06. Bu, iki modelde de bir saatlik ses için yaklaşık 49 saniye demek.
Parakeet Ultra hangi dilleri destekliyor?
Parakeet V3 ile aynı 25 Avrupa dilini: Bulgarca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Estonca, Fince, Fransızca, Almanca, Yunanca, Macarca, İtalyanca, Letonca, Litvanca, Maltaca, Lehçe, Portekizce, Rumence, Rusça, Slovakça, Slovence, İspanyolca, İsveççe ve Ukraynaca. Çince, Kantonca, Japonca ve Korece için Whisper Notes SenseVoice Small sunar; diğer diller için Whisper.
Parakeet Ultra'yı nasıl kullanabilirim?
Whisper Notes'taki yerleşik Parakeet modeli odur: web sitemizden indirilen Mac uygulamasında 1.6.4 sürümünden, iPhone uygulamasında 1.8.9 sürümünden itibaren. Ayrıca bir şey indirmeniz gerekmez; konuşmayı cihazınızda çevrimdışı yazıya döker.
Deneyin
Parakeet Ultra artık Whisper Notes'ta yerleşik. Aşağıdaki düğmelerle iPhone uygulamasını App Store'dan, Mac uygulamasını web sitemizden indirebilirsiniz. Sorularınız mı var? support@whispernotes.app adresine e-posta gönderin.
iOS için indir