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Cactus 发布16.9MB超小型ASR模型Whistle
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先了解这件事
AI 综述
Cactus Compute 在 Reddit r/LocalLLaMA 发布了端侧语音识别模型 Whistle。该模型体积仅 16.9MB，参数量 55m、激活 36m。在 LibriSpeech test-clean 基准上，Whistle 的词错误率（WER）为 4.31，优于 Whisper base 的 4.9，同时体积小约 9 倍、速度快约 6 倍。目前事件仅有这一则报道，暂无后续进展或回应信息。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月6日 01:27
Cactus 发布16.9MB ASR模型Whistle，WER 4.31优于Whisper base且更小更快。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)Cactus 发布 16.9MB 端侧语音识别模型 Whistle
Cactus Compute 发布超小设备 ASR 模型 Whistle，仅 16.9MB（55m 参数、36m 激活），在 LibriSpeech test-clean 上 WER 4.31，优于 Whisper base 的 4.9，体积小 9 倍、速度快 6 倍。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。