Whisper large v3
7900°
openai | model de vorbire | licență Apache-2.0 | 23.0 GB ca torrent. Motor principal pentru recunoașterea vorbirii. Oglindă completă a openai/whisper-large-v3 (safetensors + pt + tf + flax). Whisper este un model de ultimă generație pentru recunoașterea automată a vorbirii (ASR) și traducerea vorbirii, propus în lucrarea Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision de Alec Radford și colaboratorii săi de la OpenAI. Antrenat pe >5M ore de date etichetate, Whisper demonstrează o capacitate puternică de generalizare pe multe seturi de date și domenii în regim zero-shot.
Ghiduri pentru acest model
Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job
Ce este The Hugging Bay? Un index oglindă pentru modele open și cum să verifici un download cu hash-urile sale
Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat
Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)
Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notele căpitanului
Note din 2026-10-13
Whisper Large v3 este modelul emblematic OpenAI pentru recunoaștere automată a vorbirii și traducere vocală, antrenat pe peste cinci milioane de ore de audio etichetat. Scara sa îi conferă o generalizare zero-shot puternică peste limbi, accente și domenii, fără fine-tuning. Dacă ai nevoie de transcriere sau traducere fiabilă imediat, acesta este reperul după care se măsoară celelalte.
Cunoscut pentru
- Generalizare zero-shot puternică peste limbi, accente și audio zgomotos.
- Gestionează atât transcrierea, cât și traducerea vorbirii în text într-un singur model.
- Antrenat pe peste cinci milioane de ore de date etichetate — neobișnuit de mare pentru un model vocal.
- Disponibil în multiple formate de greutăți: safetensors, PyTorch, TensorFlow și Flax.
- Licență Apache 2.0 — permisivă pentru uz comercial și cercetare.
Atenție la
- Modelul are 23 GB, deci planifică hardware-ul corespunzător înainte de descărcare.
- Greutățile deschise sunt disponibile, dar indicatorul open_weights aici este fals — verifică sursa torrentului înainte de utilizare.
Cel mai bun pentru
Sugestii de încercat
Transcriere ședință înregistrată
Atașez un fișier audio cu o ședință de echipă de o oră înregistrată prin apel video. Transcrie integral, păstrând schimbările de vorbitor acolo unde le poți identifica, și semnalează orice segmente cu audio neclar.
Tradu un clip în limbă străină
Atașez un clip audio scurt dintr-un buletin de știri în franceză. Transcrie originalul în franceză și apoi oferă o traducere în engleză, păstrând cele două versiuni clar separate.
Transcriere vorbire tehnică cu accent
Acest audio este o prelegere înregistrată despre fabricarea semiconductoarelor, susținută de un vorbitor non-nativ de engleză într-o sală zgomotoasă. Transcrie cât mai exact, păstrând terminologia tehnică.
Compară cu
- GPT-4o (2024-11-20)Model doar APIcontext de 128,000 tokeni · $2.50/M intrare, $10.00/M ieșire
- GPT-4oModel doar APIcontext de 128,000 tokeni · $2.50/M intrare, $10.00/M ieșire
- GPT-4o (2024-05-13)Model doar APIcontext de 128,000 tokeni · $5.00/M intrare, $15.00/M ieșire
- GPT Audio MiniModel doar APIcontext de 128,000 tokeni · $0.60/M intrare, $2.40/M ieșire
Mai multe modele text de la openai
Întrebări frecvente
- Pot rula Whisper Large v3 local?
- Da — greutățile sunt distribuite sub licență Apache 2.0 și modelul complet (formatele safetensors, PyTorch, TensorFlow și Flax) este disponibil ca torrent de 23 GB, deci implementarea locală este simplă dacă ai hardware-ul necesar.
- Ce limbi suportă Whisper Large v3?
- Whisper a fost antrenat pe audio multilingv la scară largă și gestionează transcrierea și traducerea pentru o gamă largă de limbi în mod zero-shot; producătorul nu a publicat o listă definitivă a limbilor pe această pagină.
- Cum diferă Whisper Large v3 de versiunile anterioare Whisper?
- OpenAI nu a publicat un diff detaliat aici, dar Large v3 este nivelul superior actual al familiei Whisper — versiunea implicită în majoritatea benchmark-urilor și integrărilor care citesc performanța Whisper.
Verdictul căpitanuluiAlegerea implicită pentru muncă serioasă de recunoaștere vocală: licență permisivă, multiple formate de greutăți și acoperire zero-shot pe care modelele ASR mai mici rar o egalează.
Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #77 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Tendința de popularitate a whisper large v3
Scor de căldură, ultimele 12 luni
Scor de popularitate
7,900°
Săptămâna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Luna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Ultimul an
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
7,000°
Prag minim
Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.
+900°
Seederi torrent
1 persoane continuă să ofere greutățile prin torrent sau oglinzi găzduite. Servirea unui fișier costă bandă reală și arată că greutățile sunt încă dorite, așa că fiecare seeder contează ca 1,000 descărcări în termenul descărcărilor.
Arată detalii
Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 7,900°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.
- 1Începe de la prag.De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.7,000°total curent
- 2Adaugă descărcările.1,000 echivalente de descărcări în total, de la Seederi torrent. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.+900°7,900°total curent
- =Scorul de căldură.Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.7,900°
Glosar: termenii folosiți aici
- Scor de căldură
- Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
- Prag
- 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
- Echivalente descărcări
- Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
- Scară logaritmică
- Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
- Aprecieri
- Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
- Rata de adoptare
- Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
- Măsurat și estimat
- Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
- Seeder
- Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
- AI Horde
- O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
- Site-uri de generare
- Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
- Tokeni OpenRouter
- Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model complet (checkpoint)
- Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
- LoRA și embedding
- Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
- Familie și greutăți
- Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
- Vârstă
- Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
- Boost de familie
- Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
- Scor de rezervă
- Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
- Nou! (perioadă de grație)
- Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
- Tendință
- Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
- Model tipic
- Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.
Rulează local
Cum să instalezi
Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job
13 Oct 2026
Torrente
openai/whisper-large-v3
flax_model.msgpack
pytorch_model.fp32-00001-of-00002.bin
model.fp32-00001-of-00002.safetensors
pytorch_model.bin
model.safetensors
pytorch_model.fp32-00002-of-00002.bin
model.fp32-00002-of-00002.safetensors
Torrentele sunt partajate peer to peer de către seederi; ModelTrends.ai nu găzduiește fișiere. Deschide linkul magnet cu un client BitTorrent și compară suma de control a fișierului finalizat cu cea de pe listare.
Whisper large v3 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.
Răsfoiește după familia de modele
Modele Text / LLM
434
Modele Anima
528
Modele Chroma
19
Modele Fibo
2
Modele Flux
1,496
Modele Flux 2 / Klein
1,239
Modele Flux 3
3
Modele Moss
3
Modele Iris
1
Modele MiniMax H3
364
Modele Hunyuan
204
Modele Ideogram
20
Modele Krea2
717
Modele Qwen
20
Modele Qwen2
47
Modele Ltx2
153