22 вересня 2026 року Moondream випустила Parakeet Ultra — донавчену версію NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 з тією самою архітектурою і тими самими 600 мільйонами параметрів. За даними картки моделі Moondream, середня частота помилок у словах на FLEURS для 25 мов знижується з 11,62 % до 9,55 %, тобто помилок стає приблизно на 17,8 % менше. Ми хотіли з’ясувати: наскільки Parakeet Ultra точніший за Parakeet V3 на практиці, якщо дивитися на кожну мову окремо?
Раніше ми вже вимірювали Parakeet V3, Whisper, Qwen3-ASR і SenseVoice на фіксованому наборі речень FLEURS у нашому порівнянні Apple SpeechAnalyzer і Whisper; у порівнянні Qwen3-ASR і Whisper той самий набір використано для 30 мов. Цього разу ми прогнали на ньому Parakeet Ultra. Цифри наші власні, виміряні в Whisper Notes на одному Mac, і ми наводимо їх без прикрас.
Наскільки Parakeet Ultra точніший?
Ми прогнали обидві моделі на тестовій частині FLEURS: 25 мов, які підтримує Parakeet, 3 976 прочитаних уголос речень, 12,55 години аудіо. Кожне речення транскрибовано так, як модель насправді працює в Whisper Notes.
| Мова | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| Англійська | 6,89 % | 5,89 % |
| Німецька | 4,69 % | 3,72 % |
| Нідерландська | 7,59 % | 6,91 % |
| Іспанська (Латинська Америка) | 4,73 % | 3,77 % |
| Французька | 5,66 % | 4,95 % |
| Польська | 8,02 % | 6,34 % |
| Російська | 6,99 % | 5,72 % |
| Українська | 6,59 % | 5,11 % |
| Фінська | 13,72 % | 10,03 % |
| Італійська | 3,33 % | 2,48 % |
| Португальська (Бразилія) | 6,37 % | 5,69 % |
| Шведська | 16,18 % | 13,12 % |
| Чеська | 13,70 % | 10,85 % |
| Литовська | 24,50 % | 18,00 % |
| Латиська | 30,25 % | 20,70 % |
| Грецька | 36,10 % | 20,96 % |
| Естонська | 20,12 % | 15,40 % |
| Словацька | 11,84 % | 8,58 % |
| Румунська | 13,74 % | 9,54 % |
| Данська | 19,22 % | 15,68 % |
| Угорська | 18,78 % | 13,63 % |
| Болгарська | 14,05 % | 12,28 % |
| Хорватська | 13,37 % | 12,49 % |
| Словенська | 23,82 % | 18,49 % |
| Мальтійська | 24,46 % | 19,19 % |
| Усі 25 мов | 13,99 % | 10,63 % |
Частота помилок у словах: що менше, то краще. Зеленим: Parakeet Ultra точніший, і різниця виходить за межі 95-відсоткового інтервалу. Хорватська: явної різниці немає. Наше власне вимірювання в Whisper Notes на Mac з Apple M5.
Загалом по всіх 25 мовах частота помилок у словах знизилася з 13,99 % до 10,63 %, тобто помилок стало приблизно на 24 % менше: раніше помилковим було приблизно кожне сьоме слово, тепер — кожне дев’яте. Parakeet Ultra виявився точнішим у 24 мовах і в жодній не поступився.
У яких мовах виграш найбільший?
Частота помилок у словах за мовами: Parakeet V3 сірим, Parakeet Ultra зеленим, за спаданням зниження у відсоткових пунктах. Джерело: наше власне вимірювання в Whisper Notes, тестова частина FLEURS.
Найбільше точність зросла там, де Parakeet V3 був найслабшим: латиська знизилася з 30,25 % до 20,70 %, литовська — з 24,50 % до 18,00 %, словенська — з 23,82 % до 18,49 %, мальтійська — з 24,46 % до 19,19 %. Найбільше в Whisper Notes знизилася грецька — з 36,10 % до 20,96 %, — але вона й далі має найвище значення з 25. Найпоширеніші мови стартували з нижчих значень і виграли менше: від 0,68 до 1,27 відсоткового пункту для англійської, німецької, іспанської, французької, італійської, португальської, нідерландської та російської, причому в кожній різниця й далі більша за похибку.
Parakeet Ultra працює повільніше?
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| Швидкість обробки | 74,5× реального часу | 74,0× реального часу |
| Завантаження моделі, медіана | 0,10 с | 0,10 с |
200 фрагментів FLEURS, перші вісім для кожної мови, 37,2 хвилини аудіо. Кожен фрагмент проганяли на обох моделях поспіль, чергуючи, яка йде першою. Враховано лише час обробки рушієм, без запуску процесу й завантаження моделі; це не наскрізна затримка в застосунку. Mac з Apple M5, macOS 27.0.
Вимірної різниці ми не знайшли. Parakeet Ultra працював зі швидкістю 74,0× реального часу, Parakeet V3 — 74,5×; співвідношення швидкостей 0,99, 95-відсотковий інтервал від 0,94 до 1,06. За такої швидкості година аудіо на цьому Mac обробляється приблизно за 49 секунд на будь-якій із моделей.
Дві моделі мають однакову архітектуру й кількість параметрів і відрізняються лише вагами, тож однакова швидкість цілком очікувана. Parakeet Ultra точніший за тієї самої швидкості.
Чи зберігається виграш за фонового шуму?
FLEURS — це чисте мовлення, тому шум ми перевірили окремим тестом. Ми домішали фоновий шум із корпусу MUSAN до прочитаних уголос речень із LibriSpeech та з німецької й іспанської частин FLEURS за співвідношення сигнал/шум 10, 5 і 0 дБ: дев’ять умов, 1 320 речень, прогін на Mac з тією самою моделлю Core ML, яку використовує Whisper Notes.
| Умова | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | Зміна |
|---|---|---|---|
| LibriSpeech test-other, 10 дБ | 4,72 % | 3,87 % | −18 % |
| LibriSpeech test-other, 5 дБ | 5,71 % | 4,86 % | −15 % |
| LibriSpeech test-other, 0 дБ | 9,91 % | 8,75 % | −12 % |
| FLEURS (німецька), 10 дБ | 9,80 % | 8,04 % | −18 % |
| FLEURS (німецька), 5 дБ | 13,86 % | 10,55 % | −24 % |
| FLEURS (німецька), 0 дБ | 24,21 % | 17,88 % | −26 % |
| FLEURS (іспанська), 10 дБ | 11,17 % | 5,46 % | −51 % |
| FLEURS (іспанська), 5 дБ | 11,90 % | 5,77 % | −51 % |
| FLEURS (іспанська), 0 дБ | 13,43 % | 6,96 % | −48 % |
| Середнє за дев’ятьма | 11,63 % | 8,02 % | −31 % |
Окремий тест із шумом, а не прогін FLEURS вище: частота помилок у словах у відсотках, 200 речень LibriSpeech або 120 речень FLEURS на кожну умову. Ці значення не можна порівнювати з таблицею FLEURS; переноситься лише відносна зміна.
У середньому за дев’ятьма умовами Parakeet Ultra помилявся приблизно на 31 % рідше, ніж Parakeet V3, і був точнішим в усіх дев’яти, з різницею, більшою за похибку. У німецькій виграш зростає разом із шумом, а в іспанській помилок стало приблизно вдвічі менше на кожному рівні.
Якщо вказати мову, Parakeet працює гірше
Багато користувачів Whisper Notes питали, чому в Parakeet немає налаштування мови. Parakeet можна повідомити, яку мову очікувати, але в Whisper Notes від цього він ставав менш точним — в обох версіях. Ми перевірили це, прогнавши кожне речення двічі: один раз з автоматичним визначенням мови, другий — із явно вказаною мовою.
| Мова | Ultra, мову вказано | Ultra, автовизначення | V3, мову вказано | V3, автовизначення |
|---|---|---|---|---|
| Німецька | 5,19 | 3,72 | 6,26 | 4,69 |
| Нідерландська | 7,89 | 6,91 | 8,58 | 7,59 |
| Словенська | 20,32 | 18,49 | 25,51 | 23,82 |
| Грецька | 34,00 | 20,96 | 36,49 | 36,10 |
| Усі 25 мов | 11,59 | 10,63 | 14,30 | 13,99 |
Частота помилок у словах у відсотках. Зеленим позначено менше значення в парі стовпців кожної моделі. Для Parakeet Ultra кожна показана різниця виходить за межі 95-відсоткового інтервалу: у 18 із 25 мов автовизначення дало точніший результат, у жодній — менш точний. Для Parakeet V3 інтервали ми не обчислювали.
Наше припущення: вказування мови не допомагає Parakeet краще чути. Воно лише прибирає з транскрипції слова, не схожі на цю мову, а імена та запозичені слова часто видаляються помилково. Тому Parakeet у Whisper Notes завжди визначає мову сам; у Whisper, SenseVoice і Qwen3-ASR мову можна вибрати, і в SenseVoice вибір мови дає трохи нижчу частоту помилок.
Для яких мов підходить Parakeet Ultra?
- Латиська, литовська, словенська, мальтійська, угорська, естонська та грецька виграють найбільше — від 4,72 до 15,14 відсоткового пункту.
- Англійська, німецька, іспанська, французька, італійська, португальська та нідерландська і раніше мали низьку частоту помилок і виграють від 0,68 до 1,01 відсоткового пункту. У хорватській явної різниці немає.
- Українська, чеська, естонська, угорська, литовська та словацька: у наших прогонах FLEURS Parakeet Ultra тепер має нижчу частоту помилок, ніж Whisper Large V3 Turbo.
- Мови поза цими 25, як-от китайська, японська, корейська, арабська та гінді: для китайської, кантонської, японської та корейської використовуй SenseVoice Small, для решти мов із нашого списку мов — Whisper: Whisper Large V3 Turbo на Mac і Whisper Small на iPhone.
Що таке Parakeet Ultra?
| Розробник | Moondream |
| Базова модель | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| Випуск | 22 вересня 2026 року |
| Розмір | 0,6 млрд параметрів, та сама архітектура й той самий токенізатор, що й у базової моделі; близько 600 MB усередині застосунку для Mac |
| Мови | Ті самі 25 європейських мов, що й у Parakeet V3 |
| Дані для навчання | Не опубліковано |
| Ліцензія | CC BY 4.0; сторінка моделі: moondream/parakeet-ultra |
| Де працює | На твоєму пристрої, офлайн, на Apple Neural Engine, у вигляді конвертації Core ML від Fluid Inference |
| У Whisper Notes | Вбудована, окремо завантажувати не треба: у застосунку для Mac, завантаженому з нашого сайту, з версії 1.6.4, у застосунку для iPhone — з версії 1.8.9. У налаштуваннях вона називається «Parakeet» на Mac і «Parakeet V3» на iPhone. |
Ми порівняли сконвертовані ваги з релізом Moondream тензор за тензором: вони збігаються в межах точності конвертації. Це не означає, що Moondream, NVIDIA чи Fluid Inference рекомендують Whisper Notes.
Як ми тестували
Усі цифри виміряно від початку до кінця в Whisper Notes, тому вихідна модель, запущена в іншому середовищі, може дати інші результати. Ми використали тестову частину Google FLEURS: 25 мов, 3 976 речень — ті самі речення й той самий підрахунок, що й у наших попередніх тестах. Частоту помилок у словах обчислено за всіма словами мови разом, 95-відсоткові інтервали отримано повторною вибіркою речень, усе запускалося на Mac з Apple M5. Якщо натомість вказувати мову, висновок той самий (з 14,30 % до 11,59 %), а на окремій вибірці FLEURS ми отримали те саме зниження на 17,8 %, яке наведено в картці моделі Moondream.
FLEURS — це чисте мовлення, прочитане вголос, у фрагментах коротших за 30 секунд, тому зустрічі, запис здалеку, сильний акцент і довгі записи тут не охоплено; iPhone використовує ту саму модель, і окремо його не тестували.
Поширені запитання
Parakeet Ultra чи Parakeet V3: що точніше?
Parakeet Ultra. На 25 мовах FLEURS у Whisper Notes його частота помилок у словах становила 10,63 % (Parakeet Ultra) проти 13,99 % (Parakeet V3) — приблизно на 24 % менше помилок; він точніший у 24 мовах і в жодній не поступається. Найбільше покращилися грецька, з 36,10 % до 20,96 %, і латиська, з 30,25 % до 20,70 %.
Parakeet Ultra повільніший за Parakeet V3?
Ні. На Mac з Apple M5 він працював зі швидкістю 74,0× реального часу проти 74,5× у Parakeet V3; співвідношення швидкостей 0,99, 95-відсотковий інтервал від 0,94 до 1,06. Це приблизно 49 секунд на годину аудіо для будь-якої з моделей.
Які мови підтримує Parakeet Ultra?
Ті самі 25 європейських мов, що й Parakeet V3: болгарська, хорватська, чеська, данська, нідерландська, англійська, естонська, фінська, французька, німецька, грецька, угорська, італійська, латиська, литовська, мальтійська, польська, португальська, румунська, російська, словацька, словенська, іспанська, шведська та українська. Для китайської, кантонської, японської та корейської Whisper Notes пропонує SenseVoice Small, для інших мов — Whisper.
Як користуватися Parakeet Ultra?
Це вбудована модель Parakeet у Whisper Notes: у застосунку для Mac, завантаженому з нашого сайту, починаючи з версії 1.6.4, і в застосунку для iPhone починаючи з версії 1.8.9. Окремо нічого завантажувати не треба, а транскрипція відбувається офлайн на твоєму пристрої.
Спробуй
Parakeet Ultra тепер вбудовано у Whisper Notes. Кнопки нижче ведуть до застосунку для iPhone в App Store і до застосунку для Mac на нашому сайті. Є запитання? Пиши на support@whispernotes.app.
Завантажити для iOS