EverParakeet 1.1: локальная расшифровка речи на Mac
На странице · 4 разделов
23 октября Everpaper выпустила EverParakeet 1.1 — набор моделей, превращающих аудиозапись в текст на Mac с Apple Silicon. Доступны обычный и уменьшенные варианты для Neural Engine, а также MLX-версия. Это не готовая кнопка в приложении: для запуска опубликованы пакеты модели и инструменты для разработчиков; качество на своей записи стоит проверить отдельно.
Что изменилось 23 октября
Everpaper обновила EverParakeet до версии 1.1 и выложила файлы для локального превращения речи в текст. Исходная модель — NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3; Everpaper дополнительно настроила её на многоязычных записях и подготовила варианты для компьютеров Mac с чипом Apple. Русский входит в перечень 25 поддерживаемых языков. Это самостоятельная разработка Everpaper на базе NVIDIA, не официальный релиз NVIDIA. s1 s2
Для владельца Mac практический смысл в том, что аудио может обрабатываться на самом компьютере после загрузки модели. Но опубликованные файлы и пример запуска пока рассчитаны на человека, умеющего собрать программу: карточка Standard предлагает скачать репозиторий и собрать Swift-проект через Xcode 27. Готовый пользовательский интерфейс для этой версии из этих источников не следует. Редакция не запускала модель. s1
Какие варианты доступны
- Standard 1.1 — основной вариант с подготовленными файлами для Core AI и Core ML. Первый способ требует macOS 27, второй заявлен для macOS 15 и новее; нужен Mac с Apple Silicon. Сборка вложенной программы на Swift требует Xcode 27 или новее. s1
- Compact — более сжатый вариант для тех же способов обработки. По замерам автора он точнее Standard в среднем по тесту FLEURS на 25 языках, но хуже на длинных записях и некоторых других наборах. s3
- Mini — экспериментальный маленький вариант: автор прямо предупреждает о заметной потере точности и не рекомендует его для общего использования. s4
- MLX — отдельные веса для обработки на графическом процессоре Mac через программу parakeet-mlx. Есть также исходный полноточный пакет в форматах NeMo и Transformers. Это альтернативы, а не обязательные дополнения к Standard. s5 s6
Файлы весов и исходный код сохранены в репозиториях Hugging Face. Размер скачиваемого файла не является требованием к оперативной памяти компьютера; универсального минимума памяти для вашей записи карточки не устанавливают. s1 s3
Что говорят испытания автора
WER — доля ошибок в распознанных словах: меньше означает лучше в пределах одного и того же теста. На FLEURS для 25 языков Everpaper приводит среднюю WER 13,39% для Standard 1.1 и 12,85% для Compact; на девяти англоязычных наборах — 5,72% и 5,85% соответственно. Это замеры Everpaper, а не тест Modelium. В обучении использовалась тренировочная часть FLEURS, поэтому часть улучшения на этом тесте может не переноситься на обычные записи. С опубликованной оценкой NVIDIA напрямую сравнивать эти числа нельзя: обработка текста для подсчёта ошибок отличалась. На длинных записях Compact в авторской таблице уступает Standard и прежней версии. s1 s3
Что проверить перед использованием
Если нужен один исходный вариант, откройте карточку Standard 1.1 и сначала проверьте, подходит ли ваш Mac и готовы ли вы собирать программу через Xcode. Не принимайте цифры из теста за обещание для вашей записи: проверьте короткий фрагмент с известным текстом, особенно имена и числа. Для человека, который ищет установку в один клик, опубликованный путь пока слишком технический. s1
Модельные веса и адаптированные материалы указаны под CC BY 4.0 с требованием атрибуции. Для части файлов Swift указана отдельная лицензия BSD 3-clause Apple, остальной созданный Everpaper код обозначен в NOTICE как CC BY 4.0. Открытый доступ к весам не означает единой лицензии для всех компонентов. При распространении соблюдайте уведомления обеих сторон. s7 s8 s9
Источники
- EverPaper: EverParakeet Standard v1.1 — карточка и варианты запуска — Ревизия с коммитом EverParakeet 1.1 от 2026-10-23 15:04 UTC; заявленные требования и авторские оценки.. Получено 23.10.2026.
- NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 — исходная модель. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: Compact — карточка, оценки и ограничения. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: Mini — экспериментальный вариант. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: версия MLX. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: полноточная версия NeMo и Transformers. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: LICENSE для Standard v1.1. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: NOTICE о правах на модель и код. Получено 23.10.2026.
- EverPaper: уведомления об Apple BSD-коде. Получено 23.10.2026.