待验证60% 置信基准精确时间
在LibriSpeech test-clean基准上，Whisper large-v3的WER已降至2%左右，接近甚至部分超越人类标注者（约4-5%）
2
来源数
60%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/13
首次发现
有效期至：2026/10/11
来源
语音转文字总出错？混乱录音转录优化实战指南
redditr/LanguageTechnology2026/7/11
相关事实
待验证Whisper已迭代至large-v3版本（2023年11月），在Fleurs基准测试上的平均词错误率（WER）降至约10%以下78% 相似待验证在SWE-Bench Multilingual测试中，HY3得分75.8，略微落后于DeepSeek V4 Pro的76.260% 相似待验证Whisper large-v3 是目前精度最高的版本，约15亿参数，采用 MIT License60% 相似待验证腾讯官方自测数据宣称混元3几乎在每个领域都超过DeepSeek-V4-Pro，仅MCP相关测试项略逊60% 相似待验证Mistral 3.8B 指令模型使用 Q4 量化和 llama.cpp 原生调用时，综合 Score 从 27.3% 提升到 78.3%，区别仅在于是否有 Forge 护栏58% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/497314API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/497314MCP
get_claim(id=497314)