Tek bir sorunun yanıtını arıyorduk: sizin dilinizi Whisper Large V3'ten daha doğru yazıya döken yerel bir model var mı? Bu yüzden bu modelleri FLEURS veri setinde test ettik.
FLEURS, Google'ın 102 dilde okunmuş konuşmadan oluşan veri seti. Her dilden yaklaşık 75 cümle aldık ve aynı klipleri aynı sırayla beş modele dinlettik:
- Parakeet V3
- Whisper Large V3 Turbo
- SenseVoice Small
- Whisper Small
- Qwen3-ASR 1.7B
Sonuçlar şöyle görünüyor.
Qwen3-ASR 1.7B'ye karşı Whisper Large V3 Turbo — kendi FLEURS koşumuz, tek bir M5 MacBook Air, okunmuş konuşma, kısa klipler.
| Qwen3-ASR 1.7B | Whisper Large V3 Turbo | |
|---|---|---|
| Desteklenen diller | 30 | 101 |
| Belirgin üstünlükler | Kantonca, Hintçe, Tayca, Vietnamca, Fransızca (5) | Fince, Macarca, Yunanca ve 8 dil daha (11) |
| Hız | 8.7× gerçek zaman | 2.4× gerçek zaman |
| Zirve bellek | 2.43 GiB | 1.87 GiB |
| İndirme | yaklaşık 2.5 GB | yaklaşık 1.6 GB |
Her modelin güçlü dillerinin dışına çıkıldığında doğruluk farkı küçük kalıyor.
Whisper Large V3'e karşı Qwen3-ASR: ayrıntılı karşılaştırma
30 dilin tamamı, Qwen'in en büyük galibiyetinden en büyük yenilgisine doğru sıralı. Her iki sütunda da düşük olan daha iyi.
Kendi FLEURS koşumuz, tek bir M5 MacBook Air, okunmuş konuşma. Çince, Kantonca, Japonca, Korece ve Tayca için CER, kalanlar için WER; yeşil, eşleştirilmiş %95 hata paylarının dışına taşan farkı gösteriyor.
| Dil | Qwen3-ASR 1.7B | Whisper Large V3 Turbo |
|---|---|---|
| Kantonca | 6.00 | 37.97 |
| Hintçe | 13.67 | 30.42 |
| Tayca | 5.92 | 12.95 |
| Vietnamca | 5.07 | 9.79 |
| Farsça | 26.98 | 30.03 |
| Arapça | 14.14 | 15.75 |
| Endonezce | 4.97 | 6.50 |
| Fransızca | 3.98 | 5.39 |
| Çince | 5.69 | 6.88 |
| İngilizce | 5.07 | 5.92 |
| Almanca | 3.51 | 4.10 |
| Japonca | 5.39 | 5.71 |
| Korece | 3.51 | 3.70 |
| İspanyolca | 3.60 | 3.76 |
| İtalyanca | 2.98 | 3.05 |
| Rusça | 5.98 | 5.51 |
| Portekizce | 5.64 | 4.91 |
| Makedonca | 17.81 | 16.64 |
| Malayca | 11.60 | 10.18 |
| Felemenkçe | 7.65 | 5.63 |
| Türkçe | 8.34 | 5.53 |
| Danca | 20.12 | 14.92 |
| Lehçe | 12.78 | 5.32 |
| Romence | 18.97 | 8.22 |
| Filipince | 20.44 | 9.37 |
| İsveççe | 20.04 | 8.72 |
| Çekçe | 23.92 | 11.15 |
| Yunanca | 30.20 | 12.97 |
| Fince | 26.08 | 6.54 |
| Macarca | 36.35 | 13.66 |
FLEURS test bölümünde kendi eşleştirilmiş koşumuz, revizyon 70bb2e84, dil başına yaklaşık 75 cümle, tek bir M5 MacBook Air.
Qwen3-ASR 1.7B'nin açık ara kazandığı beş dil. Yüzde cinsinden hata oranı, Qwen'e karşı Turbo: Kantonca (6.0'a karşı 38.0), Hintçe (13.7'ye karşı 30.4), Tayca (5.9'a karşı 13.0), Vietnamca (5.1'e karşı 9.8), Fransızca (4.0'a karşı 5.4). Kantonca ve Tayca karakter üzerinden, kalanlar kelime üzerinden puanlanıyor. Üstünlüğü karakter üzerinden puanlanan dillerde: Çince, Kantonca, Japonca, Korece ve Tayca genelinde ortalaması %5.3, Turbo'nunki %13.4; kelime üzerinden puanlanan diğer yirmi beş dilde ise ortalaması %14.0, Turbo'nunki %10.2.
Whisper Large V3 Turbo'nun açık ara kazandığı on bir dil. Yüzde cinsinden hata oranı, Qwen'e karşı Turbo, hepsi kelime üzerinden puanlanmış: Macarca (36.4'e karşı 13.7), Yunanca (30.2'ye karşı 13.0), Fince (26.1'e karşı 6.5), Çekçe (23.9'a karşı 11.2), Filipince (20.4'e karşı 9.4), Danca (20.1'e karşı 14.9), İsveççe (20.0'a karşı 8.7), Romence (19.0'a karşı 8.2), Lehçe (12.8'e karşı 5.3), Türkçe (8.3'e karşı 5.5), Felemenkçe (7.7'ye karşı 5.6).
Yakın ya da başa baş olan on dört dil. İngilizce (5.1'e karşı 5.9), Almanca (3.5'e karşı 4.1), İspanyolca (3.6'ya karşı 3.8), İtalyanca (3.0'a karşı 3.1), Rusça (6.0'a karşı 5.5), Portekizce (5.6'ya karşı 4.9); Çince (5.7'ye karşı 6.9), Japonca (5.4'e karşı 5.7) ve Korece (3.5'e karşı 3.7) karakter üzerinden puanlanıyor. Ardından Arapça, Endonezce, Farsça, Malayca ve Makedonca geliyor. Buradaki her fark küçük ve %95 bandının içinde kalıyor; yani bu koşu iki modeli birbirinden ayıramıyor.
Kararı değiştiren tek satır Kantonca: %6.00'a karşı %37.97. Kantoncanın yanıtı olarak yayımladığımız SenseVoice Small ise aynı kliplerde %36.71 CER aldı. Bu okunmuş konuşma setinde ikisi de çıtayı geçemiyor, dolayısıyla eski öneri artık bu kayıtla birlikte geçerli.
Qwen3-ASR 1.7B ne kadar hızlı?
Beş motorun tamamı aynı düzenekte, tek bir makinede (M5 MacBook Air) ölçüldü; yani en azından birbirleriyle karşılaştırılabilirler.
Aynı FLEURS koşusunda her motorun kendi dilleri genelindeki medyan gerçek zaman katsayısı, tek bir M5 MacBook Air, okunmuş konuşma.
| Motor | Diller | Bu koşudaki medyan hız (kısa klipler) |
|---|---|---|
| SenseVoice Small | 6 seçenek | 161.0× |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 25 | 82.9× |
| Qwen3-ASR 1.7B | adı geçen 30 | 8.7× |
| Whisper Small | 101 | 6.4× |
| Whisper Large V3 Turbo | 101 | 2.4× |
Bunlar kısa klip düzeneğinin rakamları ve aynı motorların uzun bir kayıtta ulaştığı değerlerin altında kalıyor. Bu sütunu yalnızca motorları bu tek koşu içinde birbiriyle karşılaştırmak için okuyun, başka hiçbir şey için değil.
Aynı düzenekte Parakeet V3 ve SenseVoice Small, Qwen3-ASR'den kabaca bir büyüklük mertebesi daha hızlıydı. Kısa klipler yerine uzun dosyalarda Parakeet bir M4 Pro'da 103× gerçek zamanda, SenseVoice ise 52× ve üzerinde çalıştı — farklı seste yapılmış farklı bir ölçüm, ama işaret aynı yöne.
Qwen3-ASR ortada duruyor. Bu kısa klip koşusunda en yavaş motor o değildi, Whisper Large V3 Turbo'ydu; ama dilden dile diğerlerinden daha çok oynuyor: Yunancada 2.7×, Japoncada 12.4×.
Qwen3-ASR bellekte ve diskte ne kadar yer kaplıyor?
Zirve bellek, aynı FLEURS koşusunda öğe öğe gözlenen en yüksek süreç kullanımıdır; tek bir M5 MacBook Air, okunmuş konuşma, kısa klipler.
| Motor | İndirme | Bu koşudaki zirve bellek |
|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 465 MB | 0.09 GiB |
| Whisper Small | 600 MB | 0.87 GiB |
| SenseVoice Small | 827 MB | 0.95 GiB |
| Whisper Large V3 Turbo | yaklaşık 1.6 GB | 1.87 GiB |
| Qwen3-ASR 1.7B | yaklaşık 2.5 GB | 2.43 GiB |
Her iki eksende de beşlinin en ağırı Qwen3-ASR: indirmesi yaklaşık 2.5 GB, bu koşudaki zirve süreç belleği 2.43 GiB; Whisper Large V3 Turbo'da ise yaklaşık 1.6 GB ve 1.87 GiB.
8 GB bellekli bir makinede daha hafif bir yol var. Parakeet V3, 465 MB ve 0.09 GiB ile 25 dili kapsıyor; Whisper Small ise 600 MB ve 0.87 GiB ile 101 dili.
Nasıl ölçtük: FLEURS, 30 dil, tek bir Mac
Qwen3-ASR 1.7B bir MLX 8-bit derlemesi olarak, Whisper Large V3 Turbo ise Metal üzerinde whisper.cpp'nin ggml derlemesi olarak çalıştı. Veri, Google FLEURS test bölümünün 70bb2e84 revizyonu (CC-BY-4.0): 102 dilinden 83'ü, her birinden yaklaşık 75 cümle ve 15 dakika, her model için aynı klipler aynı sırayla; eşleştirilmiş karşılaştırma Qwen'in 30 dili üzerinde. Boşlukla ayrılan diller için WER, Çince, Kantonca, Japonca, Korece ve Tayca için CER kullanıldı ve ikisi hiçbir zaman tek bir sayıda birleştirilmedi; hata payları 10,000 yeniden örneklemeli, öğe düzeyinde bir bootstrap ile hesaplandı. Tek bir M5 MacBook Air, 32 GB, macOS 26.5; iki modelde de boş çıktı ya da başarısızlık yok.
FLEURS okunmuş konuşmadır; ne toplantı ne dikte. Okunmuş konuşma sıralamaları kendi testlerimizde iki kez gerçek sesin karşısında ayakta kalamadı, bu yüzden bunları uzun kayıtlara genellemiyoruz: bu tablolar bir modelin sizin diliniz için makul olup olmadığını söyler, alacağınız doğruluğu değil. Qwen3-ASR 1.7B'nin gerçek toplantı değerlendirmesi ayrı bir yazı olacak.
Whisper Large V3 yerine Qwen3-ASR kullanmalı mısınız?
Dil dil bakınca, Whisper Notes for Mac içinde bu soruyu şöyle yanıtlardık.
- Kantonca, Hintçe, Tayca, Vietnamca ya da Fransızca yazıya döküyorsanız: Qwen3-ASR 1.7B'yi seçin.
- Çince, Japonca, Korece, İngilizce, Almanca, İspanyolca ya da İtalyanca yazıya döküyorsanız: kıl payı öndeydi ve iddiamız da o kıl payıyla sınırlı. İki modelden hangisi olsa olur; Farsça, Arapça, Endonezce, Rusça, Portekizce, Makedonca ve Malayca için de durum aynı.
- Fince, Macarca, Yunanca, Çekçe, İsveççe, Danca, Lehçe, Romence, Filipince, Türkçe ya da Felemenkçe yazıya döküyorsanız: Whisper Large V3 Turbo'da kalın. On birinin hepsini açık ara kazandı.
- Önemsediğiniz şey hız ya da disk alanıysa: bu motor değil. Parakeet V3 ve SenseVoice Small bir büyüklük mertebesi daha hızlıydı ve indirmenin çok küçük bir kısmına sığıyor; Whisper Small ise 600 MB içinde 101 dili 6.4× hızla kapsıyor.
- iPhone ya da Mac App Store sürümündeyseniz: motor henüz orada değil. O kanallarda Kantonca için tercih SenseVoice.
Bu, Alibaba'nın açık Qwen3-ASR modelinin Whisper Notes for Mac içindeki cihaz üstü uyarlaması: açık ağırlıklar 8-bit olarak Apple MLX'e dönüştürüldü, Mac'inizin kendi GPU'sunda çalışıyor ve hiçbir ses Alibaba'nın sunucularına gitmiyor. Doğrudan İndirme (DMG) 1.5.0'da SenseVoice'un yerini aldığı 0.6B model ile aynı model değil.
Nasıl kullanılır (Mac Doğrudan İndirme, DMG 1.6.0 ve sonrası): Ayarlar, ardından Transkripsiyon Modeli, ardından Qwen3-ASR 1.7B. Model ilk kullanımda uygulamanın içinde iniyor ve yaklaşık 2.5 GB. Apple silicon üzerinde macOS 15 veya sonrası gerekiyor, 16 GB bellek öneriliyor; uygulamanın geri kalanı macOS 14 üzerinde çalışıyor. Motor motor dil listesi dil desteği sayfamızda. Yerel CLI ve MCP sunucusu qwen, qwen3 ve qwen3-asr adlarını kabul ediyor.
Değiştirmek istemiyorsanız hiçbir şeyi değiştirmenize gerek yok: Parakeet V3 hâlâ varsayılan.
Sıkça Sorulan Sorular
Qwen3-ASR, Whisper Large V3 Turbo'dan daha mı doğru?
Dile bağlı ve bölüşüm neredeyse eşit. Whisper Notes for Mac içindeki kendi FLEURS koşumuzda, iki modelin de kapsadığı 30 dilin 15'inde Qwen3-ASR 1.7B, 15'inde Whisper Large V3 Turbo öndeydi. Qwen açık ara Kantonca (%6.00'a karşı %37.97 CER), Hintçe (%13.67'ye karşı %30.42 WER), Tayca, Vietnamca ve Fransızcada öndeydi. Turbo açık ara Fince (%6.54'e karşı %26.08 WER), Macarca, Yunanca, Çekçe, İsveççe, Danca, Lehçe, Romence, Filipince, Türkçe ve Felemenkçede öndeydi. Otuz farkın on dördü hata paylarının içinde kalıyor ve berabere okunmalı. Diliniz Qwen'in kazandığı sütundaysa ve Whisper Notes'un Mac Doğrudan İndirme (DMG) sürümünü kullanıyorsanız Qwen3-ASR'yi seçin; diğer her durumda ve Qwen'in 30 dilinin dışındaki her dil için Whisper Large V3 Turbo'yu seçin, çünkü Whisper 101 seçeneğin tamamına ulaşıyor.
Qwen3-ASR'yi iPhone'da ya da Mac App Store'dan kullanabilir miyim?
Bugün Whisper Notes'un Mac Doğrudan İndirme (DMG) sürümünde, 1.6.0'dan itibaren var. Mac App Store sürümünün yeni motorları ilerideki güncellemelerde alması planlanıyor, ancak elimizde bir tarih yok. O zamana kadar iPhone uygulamasında ve Mac App Store sürümünde üç motor ailesi bulunuyor — Whisper, Parakeet V3 ve SenseVoice — ve Qwen'in tanıdığı her dil orada Whisper tarafından da kapsanıyor. Model olarak sayarsak Mac App Store sürümü bugün dört, Doğrudan İndirme sürümü beş model sunuyor; çünkü Whisper hem Small hem Large V3 Turbo olarak geliyor. iPhone'da Kantonca gerekiyorsa orada kullanılacak motor SenseVoice.
Çince, Japonca ve Korece için Qwen3-ASR mi SenseVoice mu?
Doğrulukta yakınlar, hızda aralarında uçurum var. FLEURS koşumuzda Qwen3-ASR Çincede %5.69 CER, Japoncada %5.39 ve Korecede %3.51 aldı; SenseVoice Small aynı kliplerde %7.06, %6.85 ve %7.82 aldı. O koşuda SenseVoice medyan 161× gerçek zamanda çalıştı, Qwen ise 8.7×; indirmesi 827 MB, Qwen'inki yaklaşık 2.5 GB; ayrıca SenseVoice hem iPhone'da hem de iki Mac sürümünde mevcut. Kantonca yazıya dökmüyorsanız SenseVoice'u seçin: Kantoncada Qwen3-ASR %6.00 CER alırken SenseVoice %36.71 aldı ve aradaki fark beklemeye değecek kadar büyük.
Qwen3-ASR 1.7B'nin sistem gereksinimleri neler?
macOS 15 veya sonrasını çalıştıran bir Apple silicon Mac, 16 GB bellek önerisi ve model için yaklaşık 2.5 GB disk alanı. Bu, macOS 14 ve sonrasında çalışan Whisper Notes for Mac'in geri kalanından daha yüksek bir gereksinim. Kıyaslama koşumuzda model 2.43 GiB süreç belleğine kadar çıktı; beş motorun en yükseği. 8 GB bellekli bir Mac'te Whisper Small aynı 101 dillik listeyi 600 MB içinde, Parakeet V3 ise 25 Avrupa dilini 465 MB içinde kapsıyor.
Qwen3-ASR kullanırken ses Mac'imden çıkıyor mu?
Hayır. Alibaba, Qwen3-ASR'yi DashScope'un Real-time ve FileTrans API'leri üzerinden bir bulut hizmeti olarak da sunuyor; orada ses onların sunucularına yükleniyor. Whisper Notes bunları kullanmıyor. Açık ağırlıkları Mac'inizin GPU'sunda MLX 8-bit model olarak yerelde çalıştırıyor; hesap yok, API anahtarı yok ve ağ kapalıyken de transkripsiyon çalışıyor. Uygulamadaki her motor ailesi için, her kanalda bu geçerli.
Bu rakamlar neden kendi kayıtlarımda aldığım doğrulukla örtüşmüyor?
Çünkü FLEURS kısa, temiz, okunmuş konuşmadır; sizin kayıtlarınız değil. Bizim koşumuz açık bir veri seti üzerinde yapılmış bir kalibrasyon: dil başına yaklaşık 75 cümle, tek bir M5 MacBook Air ve her model için aynı klipler. Bir modelin bir dil için makul olup olmadığını sormakta işe yarar; bir toplantıda, gürültülü seste, aksanlı konuşmada ya da iki saatlik bir dosyada alacağınız doğruluğun tahmini değildir.
Deneyin
Qwen3-ASR 1.7B, Whisper Notes for Mac 1.6.0 ve sonrasında yalnızca Doğrudan İndirme (DMG) sürümünde. Ayarlar, ardından Transkripsiyon Modeli. Ücretsiz deneme 10,000 kelimeyi kapsıyor; kendi dilinizi baştan sona geçirmeye ve yukarıdaki tablolara itiraz etmeye yeter.
Rakamlarımızın deneyiminizle örtüşmediği bir dil bulursanız mac@whispernotes.app adresine yazın. Tüm sürüm notları: whispernotes.app/changelog.
Yukarıdakilerin tamamının kaynağı: Google FLEURS test bölümünün 70bb2e84 revizyonundaki koşumuz, Qwen3-ASR 1.7B model kartı ve dil desteği sayfamızdaki motor bazlı dil tablosu — o tablo uygulamanın kendi kaynak kodundan üretiliyor.
macOS için indir