TL;DR
| Parakeet V3 | Whisper karşılaştırması | |
|---|---|---|
| Hız | Turbo'ya karşı 10×; V3'e karşı ~23× | Turbo / Large V3 taban çizgisi |
| Desteklenen diller | 25 | 100+ |
| İngilizce hata oranı (WER) | 6.32% | Turbo 7.83%; V3 7.44% |
| Ort. hata oranı, 25 dil (WER) | 12.0% | 12.6% |
| Halüsinasyonlar | Testlerimizde sessizlikte neredeyse hiç | Sessizlikte ortaya çıkabilir |
| En uygun | İngilizce ve Avrupa dilleri | Asya dilleri, Arapça, 100+ |
* Hız: Apple Silicon'da aynı 35 dakikalık ses. İngilizce WER: Hugging Face Open ASR Leaderboard. 25 dil ortalaması: FLEURS kıyaslaması. Sessizlik davranışı bizim ürün gözlemimizdir, sıfır hata garantisi değildir.
Sürüm 1.3.2'den (Doğrudan İndirme / DMG) itibaren Whisper Notes for Mac, varsayılan konuşma motoru olarak NVIDIA Parakeet TDT 0.6B ile geliyor. İngilizcede Whisper Large V3 Turbo'dan 10 kat daha hızlı ve daha doğru. Başka dillere ihtiyacınız varsa Whisper modelleri hâlâ mevcut.
Varsayılanı Neden Değiştirdik
Whisper harika, ama genel amaçlı bir model olarak tasarlandı. 100'den fazla dili işliyor, çeviri yapıyor, zaman damgası üretiyor — tam bir İsviçre çakısı. Bunun bedeli hız. Kelimelerin sadece bir an önce ekranda belirmesini istediğiniz İngilizce diktede fazla ağır kalıyor.
Beni asıl rahatsız eden şuydu: Whisper ile Fn tuşuyla sistem genelinde dikte yaparken, yaklaşık 1 dakikalık bir konuşmayı bitirmek, transkriptin belirmesi için 3-5 saniye beklemek demekti. Bu duraklama akışı bozuyor. Konuşmayı bırakıyorsunuz, bekliyorsunuz, imlece bakıyorsunuz — sesle yazmanın büyüsü ölüyor.
Parakeet bunu tamamen değiştirdi. Hız o kadar yüksek ki, konuşmayı bıraktığınız an transkript beliriyor. Konuşuyorsunuz ve kelimeler anında orada. O hissi bir kez yaşadıktan sonra — o kesintisiz, sıfır bekleme akışını — Whisper'a geri dönmek gerçekten zor.
Parakeet V3 Ne Kadar Hızlı?
Rakamlar kelimelerden daha etkili. İşte aynı Mac'te 35 dakikalık bir ses dosyasıyla gerçek dünya karşılaştırması:
| Model | 35 dk ses |
|---|---|
| Whisper Large V3 Turbo | 3 dakika |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 18 saniye |
Bu 10 kat daha hızlı demek. Ve model daha küçük olduğu için (600M'ye karşı 800M parametre), daha az bellek ve daha az pil de tüketiyor.
Parakeet v3'ü Bu Kadar Hızlı Yapan Ne
Whisper sesi, bir kitabı yüksek sesle okur gibi dinler — kelime kelime, kare kare, hiç ileri atlamadan. Sessizlik sırasında bile işlemeye devam eder, sırada ne var diye tahmin eder. Bu titiz bir yaklaşım, ama yavaş.
Parakeet temelden farklı bir yaklaşım benimsiyor. Ses sinyalini işlemeden önce 8 kat sıkıştırıyor; böylece model yalnızca önemli olanı görüyor. Sonra her bir kareyi tek tek öğütmek yerine, yalnızca hangi kelimeyi söylediğinizi değil, o kelimenin ne kadar sürdüğünü de tahmin ediyor — ve ileri atlıyor. Sessizlik mi? Tamamen atlanıyor. Uzun bir ünlü mü? Onlarca yerine tek bir tahmin.
Sonuç, konuşmayı beyninizin yaptığı gibi işleyen bir model — kelimelere odaklanan, boşlukları görmezden gelen. Daha az parametreyle ve daha yüksek doğrulukla 10 kat hızlı olmasının nedeni bu.
Kıyaslamalar: Parakeet v3 - Whisper
Parakeet v3; FLEURS, CoVoST ve MLS kıyaslamalarında kendisinden 2-4 kat büyük modellere eşit ya da daha iyi performans gösteriyor
Hugging Face Open ASR Leaderboard'da Parakeet v3, yalnızca 600M parametreyle listenin başında — Whisper Large V3'ün 1.55B'sinin yarısından az:
| Model | Parametre | Ort. WER | Hız (RTFx) |
|---|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 0.6B | 6.32% | 3,333x |
| Canary 1B v2 | 1.0B | 7.15% | 749x |
| Whisper Large V3 | 1.55B | 7.44% | 146x |
| Whisper Large V3 Turbo | 0.8B | 7.83% | 350x |
Düşük WER = daha az hata. Yüksek RTFx = daha hızlı. Parakeet ikisinde de kazanıyor. 600M parametreyle listedeki en küçük model de o — bu, Apple Silicon'da asgari bellek ve pil tüketimiyle harika çalıştığı anlamına geliyor.
Çok Dilli WER: 25 Dilin Tamamı
Yukarıdaki sıralama yalnızca İngilizceyi kapsıyor. İşte tam tablo — Whisper Notes'ta bulunan üç modelin, Parakeet'in desteklediği 25 dilin tamamında FLEURS kıyaslamasıyla ölçülen karşılaştırması. Düşük WER = daha az transkripsiyon hatası. Her satırda Large V3 ile Parakeet arasındaki en iyi değer vurgulanmıştır:
| Dil | Whisper Small | Whisper Large V3 | Parakeet V3 |
|---|---|---|---|
| Bulgarca | 37.3 | 12.9 | 12.6 |
| Hırvatça | 33.4 | 11.1 | 12.5 |
| Çekçe | 37.6 | 11.3 | 11.0 |
| Danca | 32.8 | 12.6 | 18.4 |
| Felemenkçe | 16.4 | 5.6 | 7.5 |
| İngilizce | 6.1 | 4.3 | 4.9 |
| Estonca | 51.3 | 19.1 | 17.7 |
| Fince | 24.0 | 7.7 | 13.2 |
| Fransızca | 15.0 | 6.3 | 5.2 |
| Almanca | 10.2 | 4.3 | 5.0 |
| Yunanca | 30.8 | 27.0 | 20.7 |
| Macarca | 38.9 | 14.1 | 15.7 |
| İtalyanca | 9.8 | 2.3 | 3.0 |
| Letonca | 53.2 | 18.3 | 22.8 |
| Litvanca | 65.6 | 22.3 | 20.4 |
| Maltaca | 92.2 | 68.9 | 20.5 |
| Lehçe | 14.7 | 4.7 | 7.3 |
| Portekizce | 7.3 | 3.7 | 4.8 |
| Romence | 29.8 | 8.2 | 12.4 |
| Rusça | 11.4 | 4.2 | 5.5 |
| Slovakça | 33.3 | 8.4 | 8.8 |
| Slovence | 49.3 | 19.9 | 24.0 |
| İspanyolca | 5.6 | 3.1 | 3.5 |
| İsveççe | 20.8 | 7.9 | 15.1 |
| Ukraynaca | 19.3 | 6.5 | 6.8 |
| Ortalama | 29.8 | 12.6 | 12.0 |
WER (%), FLEURS üzerinde. Whisper Small verileri Radford ve ark. makalesinden; Large V3 ve Parakeet V3 verileri NVIDIA Canary-1B-v2 makalesinden.
Whisper Large V3 tek tek dillerin çoğunda önde, ancak Parakeet V3 ortalamada çok yakın (12.0%'ye karşı 12.6%), Yunanca, Fransızca, Estonca ve Maltacada önde ve Whisper Small'un ortalama hata oranını yaklaşık %60 düşürüyor. Pratik avantaj bu kombinasyonda: Large V3 düzeyinde çok dilli doğruluk, kabaca 23 kat hızda, daha küçük bir çalışma alanı ve dikte testlerimizde çok daha güvenilir sessizlik yönetimi.
Sessizlikte Neden Daha Az Halüsinasyon Görüyor
Whisper'ı dikte için kullandıysanız, sessizlikte halüsinasyon gördüğünüz olmuştur — cümleler tekrarlanır, kelimeler uydurulur ya da durup dururken "Subtitles by Amara.org" çıkıverir. Bunun nedeni, Whisper'ın otoregresif kod çözücüsünün, yazıya dökülecek hiçbir şey olmasa bile her zaman metin üretmeyi beklemesi.
Parakeet'in dönüştürücü (transducer) mimarisi, bir metin belirteci üretmeye zorlanmak yerine boş çıktı verebilir. Sistem genelinde dikte testlerimizde bu, bir duraklamayı tekrarlanan veya alakasız metinle doldurma olasılığını Whisper'a göre çok daha düşük kılıyor. Yine de bir konuşma modeli; doğru iddia "hiçbir zaman" değil, "daha düşük olasılık".
Parakeet'in Desteklediği Diller
Parakeet v3, 25 dili destekliyor: Bulgarca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Estonca, Fince, Fransızca, Almanca, Yunanca, Macarca, İtalyanca, Letonca, Litvanca, Maltaca, Lehçe, Portekizce, Romence, Rusça, Slovakça, Slovence, İspanyolca, İsveççe ve Ukraynaca.
Bu, Avrupa'nın büyük bölümünü kapsıyor; ancak Çince, Japonca, Korece, Arapça veya Hintçe (ve Türkçe) kapsam dışında. Çince, Japonca, Korece ve Kantonca için SenseVoice'u seçin; Arapça, Hintçe, Türkçe ve Parakeet kümesi dışındaki diğer diller için Whisper Large V3 Turbo'yu kullanın.
Model seçici: Parakeet V3 (varsayılan), SenseVoice Small, Whisper Small ve Whisper Large V3 Turbo — hepsi yerel olarak çalışıyor
Whisper Notes'ta Model Seçici
Modeller arasında geçiş yapmak için Ayarlar'ı açın:
- Parakeet V3 (varsayılan) — En hızlısı; İngilizce ve Avrupa dilleri için en iyisi
- SenseVoice Small — Çince, Japonca, Korece ve Kantonca için en hızlısı
- Whisper Small — Hafif, 100'den fazla dil
- Whisper Large V3 Turbo — 100'den fazla dille geniş kapsam
Tüm modeller Mac'inizde %100 yerel olarak çalışır. İnternet yok, bulut yok, hiçbir veri cihazınızdan çıkmaz.
Peki Ya Parakeet V2?
Daha önce V2 kullandıysanız, aradaki farkı merak ediyor olabilirsiniz. V2 yalnızca İngilizce bir modeldi — ve İngilizce doğruluğu aslında V3'ten bir tık daha iyi (%6.05'e karşı %6.32 WER). V3, o küçücük farkı 25 dil desteğiyle takas ediyor. İkisi de Whisper'dan belirgin biçimde daha doğru.
| Parakeet V2 | Parakeet V3 | Whisper Large V3 | |
|---|---|---|---|
| İngilizce WER | 6.05% | 6.32% | 7.44% |
| Diller | Yalnızca İngilizce | 25 | 100+ |
Kısacası: yalnızca İngilizceye ihtiyacınız varsa V2 de V3 de harika. Whisper Notes'ta varsayılan V3, çünkü çok dilli destek çoğu kullanıcı için önemli — ve İngilizce doğruluk farkı ihmal edilebilir.
Peki Ya WhisperKit?
WhisperKit, Argmax'ın Whisper modellerini Apple cihazlarında çalıştırmak için geliştirdiği açık kaynaklı Swift çerçevesidir. Bir geliştirici araç setidir, son kullanıcı uygulaması değil — ve Parakeet'i değil (o NVIDIA'nın model ailesi), Whisper'ı çalıştırır. WhisperKit tarzı cihaz üzerinde transkripsiyonu kendiniz Swift yazmadan istiyorsanız, Whisper Notes aynı fikri hazır bir uygulama olarak paketliyor: Parakeet V3, Whisper Large V3 Turbo ve SenseVoice, hepsi Mac ve iPhone'da yerel olarak çalışıyor.
Tüm yerel seçenekleri mi karşılaştırıyorsunuz? Cihaz üzerinde çalışan her konuşmadan metne model — Whisper varyantları, Parakeet V3, SenseVoice ve Voxtral — Whisper modelleri karşılaştırma sayfamızda yan yana inceleniyor. Whisper'ın kendisine mi yenisiniz? Whisper Transkripsiyon Rehberi ile başlayın — modelin ne olduğu, çalıştırmanın her yolu ve maliyeti.
Sıkça Sorulan Sorular
Parakeet V3, Whisper'dan daha mı iyi?
İngilizce ve Avrupa dilleri için çoğu zaman evet. 35 dakikalık testimizde Parakeet, Whisper Turbo'dan 10 kat hızlıydı; Open ASR Leaderboard, Parakeet için %6.32, Turbo için %7.83 İngilizce WER bildiriyor. Whisper yine de çok daha fazla dili kapsıyor: Parakeet'in 25 diline karşı 100'den fazla.
Parakeet V3 hangi dilleri destekliyor?
Parakeet V3, 25 dili destekler: Bulgarca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Estonca, Fince, Fransızca, Almanca, Yunanca, Macarca, İtalyanca, Letonca, Litvanca, Maltaca, Lehçe, Portekizce, Romence, Rusça, Slovakça, Slovence, İspanyolca, İsveççe ve Ukraynaca. Türkçe bu listede yok — Türkçe için Whisper kullanın.
Parakeet V3'ü Mac'te çalıştırabilir miyim?
Evet. Whisper Notes for Mac, Parakeet V3'ü varsayılan motor olarak sunar. Apple Silicon'da %100 yerel çalışır — internet yok, bulut yok, hiçbir veri cihazınızdan çıkmaz. Denemek için ücretsiz deneme DMG'sini indirin.
Parakeet V3 de Whisper gibi halüsinasyon görür mü?
Sessizlik testlerimizde çok daha seyrek, ama hiçbir konuşma modeli "asla" iddiasını hak etmez. Parakeet duraklamalarda boş çıktı verebilir; Whisper'ın otoregresif kod çözücüsü ise girdi sessizken tekrarlanan cümlelere veya alakasız metne daha yatkındır.
Parakeet V2 mi V3 mü — hangisini kullanmalıyım?
Parakeet V2 yalnızca İngilizcedir ve İngilizce doğruluğu bir tık daha iyidir (%6.05'e karşı %6.32 WER). V3, o küçücük farkı 25 Avrupa diliyle takas eder ve Whisper Notes'ta varsayılandır. Yalnızca İngilizce yazıya döküyor ve son yüzde kesrinin peşinde koşuyor değilseniz, V3'ü kullanın.
Parakeet V3 Japonca, Çince veya Korece destekliyor mu?
Hayır — 25 dilinin tamamı Avrupa dilleri. Çince, Japonca, Korece veya Kantonca için Whisper Notes, SenseVoice'u (CJK'da Whisper'dan 52 kat hızlı) ve Whisper modellerini içerir. Hepsi hem Mac hem iPhone'da çevrimdışı çalışır.
Parakeet V3 ne kadar büyük?
600 milyon parametre — 465 MB'lık bir indirme; Mac derlememizde yazıya dökerken yaklaşık 800 MB bellek kullanıyor. Whisper Large V3 Turbo ise yaklaşık 1.6 GB'lık bir indirme ve aynı uygulamada kabaca 1.6 GB bellek kullanıyor.
Deneyin
Parakeet v3, Mac sürümünde şimdi mevcut — en yeni DMG'yi indirmeniz yeterli. Güncelleme: Parakeet artık en yeni iOS sürümünde de kullanılabilir.
Soru veya geri bildirim mi var? support@whispernotes.app adresine yazın.
iOS için indir