|
Корпоративная ИИ-компания Cohere в четверг представила свою первую голосовую модель: Transcribe - это модель автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом, которую можно использовать для таких задач, как создание заметок и анализ речи.
Относительно легкая, всего с 2 миллиардами параметров, модель предназначена для использования с графическими процессорами потребительского класса для тех, кто хочет самостоятельно ее разместить. В настоящее время он поддерживает 14 языков: английский, французский, немецкий, итальянский, Испанский, португальский, греческий, голландский, польский, китайский, японский, корейский, вьетнамский и арабский.
Коэр говорит, что Transcribe превосходит такие модели, как Zoom Scribe v1, IBM Granite 4.0 1B, ElevenLabs Scribe v2 и Qwen3-ASR-1.7B, в таблице лидеров Hugging Face Open ASR, достигая среднего уровня ошибок в словах (WER), равного 5,42, что ниже, чем у любой другой модели в тесте.
Компания утверждает, что Transcribe в среднем на 61% превзошла другие модели, когда специалисты-специалисты оценивали ее транскрипцию на предмет точности, согласованности и удобства использования. Однако модель отстала от своих конкурентов, когда ей пришлось транскрибировать португальский, немецкий и испанский языки.
Коэр говорит, что Transcribe может обрабатывать 525 минут аудио за минуту, что является высоким показателем для своего класса моделей.
Компания планирует интегрировать Transcribe в свою платформу для управления корпоративными агентами North и делает модель доступной через свой API бесплатно. Модель также будет доступна на Model Valut , платформе управляемого логического вывода Cohere.
Модели распознавания речи становятся все более популярными по мере роста спроса на приложения для создания заметок и диктовки, такие как Granola и Wispr Flow .
Ранее в этом году компания Cohere, по сообщениям , сообщила инвесторам, что в 2025 году ее годовой доход составит 240 миллионов долларов, а ее генеральный директор Эйдан Гомес, как сообщается, заявил, что стартап может стать публичным “скоро” .
