MAI-Transcribe-2转录速度接近榜首
先了解这件事
Artificial Analysis 实测显示，微软 MAI-Transcribe-2 每等待1秒可转录93.7秒音频，速度接近榜首；其词级错误删除率（WDER）为8.8%，与榜上第三梯队持平，未因提速明显落后于准确率领先者。 该机构同时推出说话人分离基准 Diarization Index，以WDER衡量转写API区分说话人的表现。测试覆盖97段、每段2至8人的对话；NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe以3.3%的WDER居首，MAI-Transcribe-2的8.8%则显示其准确率仍有差距。
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事件进展
2 个进展
- 11月14日 05:17 · 2 篇报道发布MAI-Transcribe-2转录实测AGI Hunt：微软 MAI-Transcribe-2 转录速度登顶，每秒等待可转录 93.7 秒音频
- 11月14日 05:17 · 1 篇报道推出语音转写说话人分离基准AGI Hunt：Artificial Analysis 发布说话人分离榜，NVIDIA Nemotron 3.5 以 3.3% 误差率居首
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI Hunt微软 MAI-Transcribe-2 转录速度接近榜首，每秒等待可转录 93.7 秒音频
Artificial Analysis 实测微软 MAI-Transcribe-2，每等待 1 秒可转录 93.7 秒音频，转录速度接近榜首。其 WDER（词级错误删除率）为 8.8%，与紧随前二之后的模型组持平，速度领先的同时准确率未明显掉队。
- AGI Hunt微软 MAI-Transcribe-2 转录速度登顶，每秒等待可转录 93.7 秒音频
Artificial Analysis 更新语音转文字榜单，微软 MAI-Transcribe-2 每等待 1 秒可转录 93.7 秒音频，接近榜首。该模型在说话人分离错误率和词错率方面也有表现，并具备较高性价比。
- AGI HuntArtificial Analysis 发布说话人分离榜，NVIDIA Nemotron 3.5 以 3.3% 误差率居首
Artificial Analysis 推出 Diarization Index，以 WDER 衡量 STT API 的说话人分离表现。NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 以 3.3% WDER 领先，Voxtral Small Transcribe 3 以 7.5% 排名第二。测试集覆盖 97 段 2 至 8 人对话，榜单尾部模型误差率超过 16%，最高达 20.1%。
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。