Cactus 发布 16.9MB 端侧 ASR 模型 Whistle
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Cactus 发布 16.9MB 端侧 ASR 模型 Whistle
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AI 综述
2026年10月6日，Cactus Compute 在 r/LocalLLaMA 发布端侧语音识别模型 Whistle，定位为面向超小型设备的 ASR 模型。据发布信息，Whistle 为 55m 参数（36m 激活），经 CQ2bit 量化后文件仅 16.9MB，支持英语、德语、法语、西班牙语、意大利语、荷兰语和波兰语。在 LibriSpeech 基准上，其 test-clean WER 为 4.31、test-other 为 10.49，对比 Whisper base 的 4.9 和 11.0；发布方称其文件体积约为 Whisper base（145.3MB）的九分之一、速度约六倍。平台支持方面，发布方称覆盖十七个平台，包括 macOS、x86-64/ARM64/ARMv7/RISC-V/MIPS32 上的 Linux、Windows x64 与 ARM、Android、iOS、watchOS、tvOS，以及浏览器 WebAssembly 和 WASI 组件。上述参数、基准与平台信息均来自发布方自述。
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最新进展10月6日 01:27
Cactus 发布 16.9MB 语音识别模型 Whistle报道时间线
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10月6日
- r/LocalLLaMACactus 发布 16.9MB 语音识别模型 Whistle
Cactus Compute 发布 ASR 模型 Whistle，55m 参数（36m 激活）、CQ2bit 量化后仅 16.9MB，在 LibriSpeech test-clean 上 WER 为 4.31、test-other 为 10.49，对比 Whisper base 的 4.9 和 11.0，文件体积约为其九分之一、速度约六倍。
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