AI-modeller
Tillbaka
Cactus
Cactus Modell Öppna vikter

Whistle

Cactus öppna taligenkänningsmodell på bara 16,9 MB som skriver ut tal på sju språk direkt på en enhets processor, utan grafikkort, och delar motor med Needle.

  • Tal till text
  • Kör lokalt
Felfrekvens, storlek och hastighet: Whistle mot Whisper och Moonshine 1 / 4

Felfrekvens, storlek och hastighet: Whistle mot Whisper och Moonshine [2]

Om Whistle[1][2][3][4]

Whistle är en öppen modell för tal till text från Cactus, gjord för mobiler, bärbara prylar, robotar, smarta hem, bilar och mikrokontroller. Hela modellen är en fil på 16,9 MB och körs på vanlig processor utan grafikkort och utan andra beroenden. Den förstår engelska, tyska, franska, spanska, italienska, nederländska och polska och känner själv av vilket språk som talas.

Utöver vanlig utskrift ger Whistle tidsstämplar för varje ord och kan strömma ljud live. Man kan också ge den en lista med namn och fackord som den ska gynna, så att till exempel produktnamn blir rätt. Tystnad och jämnt brus ger tom text i stället för påhittade meningar, men Cactus påpekar att musik och andra ljud ändå kan bli text, så en röstaktivering bör sitta före en mikrofon som alltid är på.

Modellen använder samma motor, filformat och komprimering som Cactus agentmodell Needle. Samma program kan därför ladda båda modellerna och i ett enda anrop göra om ett talat ljudklipp till verktygsanrop i en app. Enligt Cactus är Whistle mycket mindre och snabbare än OpenAI:s Whisper base (145,3 MB) och Moonshine tiny v2 (41,9 MB), och har lägre felfrekvens på flera engelska test, medan Whisper base är bättre på några andra.

Vikterna ligger på Hugging Face under Apache 2.0, och den installeras med Python-paketet cactus-needle.

Det viktigaste[1][2]

  • Hela modellen är 16,9 MB, jämfört med 145,3 MB för Whisper base och 41,9 MB för Moonshine tiny v2.
  • Skriver ut sju språk: engelska, tyska, franska, spanska, italienska, nederländska och polska.
  • Enligt Cactus 11,1 ms till första ordet för ett 10 sekunders klipp på en Apple M4 Pro, mot 73,2 ms för Whisper base.
  • Enligt Cactus lägre felfrekvens än Whisper base på bland annat LibriSpeech, SPGISpeech och Earnings-22, men högre på TED-LIUM, AMI och MLS.
  • Kör i samma motor som Needle, så tal kan bli verktygsanrop i ett enda steg.

Källor

  1. [3]
    Gemini 4 Argon, GPT 6.1 Sol, Dots, Claude Sonnet 5.5, Flux 3: AI NEWS ↗
    AI Search Nyhetsbrev aisearch.substack.com
    Publicerad 4 okt 2026 Läst 25 okt 2026
  2. [4]
    Gemini 4, GPT 6.1, Plasma conjecture, Napoleon code solved, OpenAI Dots, Claude Sonnet 5.5: AI NEWS ↗
    AI Search Video youtube.com
    Publicerad 3 okt 2026 Läst 25 okt 2026
  3. [1]
    Whistle: Speech to Text in 16.9 MB ↗
    Cactus Officiell sida cactuscompute.com
    Publicerad 2 okt 2026 Läst 25 okt 2026
  4. [2]
    Cactus-Compute/whistle ↗
    Cactus (Hugging Face) Modellkort huggingface.co
    Publicerad 30 sep 2026 Läst 25 okt 2026

Historik

  1. 25 okt 2026
    Tillagd i listan efter AI Search (video 2026-10-03). [4]

Vår bedömning

Inte bedömd än. Alla kan ändra.

Kommentarer

Inga kommentarer än. Skriv gärna vilket projekt den kan passa i.

⌘/Ctrl + Enter

Mer från Cactus