NVIDIA veröffentlicht Nemotron 3.5 Transcribe, ein offenes Sprachmodell für 40 Sprachen
Ein promptfähiger Checkpoint deckt Transkription, Sprecherzuordnung, Übersetzung und Audio-Q&A ab, und NVIDIA veröffentlichte auch die Trainingsdaten-Pipeline.
Photo: Galak76, CC BY-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) · Wikimedia Commons File:Studio microphone with pop-shield crop.jpg · toned · poster CC BY-SA 4.0
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Die Stimmen sind KI-generiert
NVIDIA hat Nemotron 3.5 Transcribe veröffentlicht, ein Open-Weight-Sprachmodell, das Transkription, Sprecherzuordnung, Übersetzung und Audio-Fragebeantwortung in einem Checkpoint abdeckt [1]. Es ist auf Hugging Face und ModelScope verfügbar, zusammen mit Version 2 von NVIDIAs offenem Granary-Sprachdatensatz, sagte das Unternehmen am 28. Oktober [1][2].
Was kann Nemotron 3.5 Transcribe?
NVIDIAs Nemotron 3.5 Transcribe transkribiert 40 Sprachen, übersetzt 31 davon und attribuiert Sprecher in 13. NVIDIA sagt, dass es Aufnahmen bis zu einer Stunde Länge verarbeitet und bis zu acht Sprecher kennzeichnet [1]. Entwickler können die Ausgabe mit natürlichsprachigen Prompts steuern, zum Beispiel indem sie es bitten, jeden Sprecher zu kennzeichnen oder eine Aufnahme ins Englische zu übersetzen [1].
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Die Sprachunterstützung unterscheidet sich je nach Aufgabe, und Audio-Fragebeantwortung ist nur auf Englisch trainiert, laut Blogpost [1]. TechCrunch merkt an, dass das Modell mit aufgezeichnetem Audio arbeitet, nicht mit Livestreams [2].
Wie schneidet es bei Benchmarks ab?
NVIDIA sagt, dass das Modell unter den Open-Weight-Modellen auf dem English Open ASR Leaderboard mit durchschnittlich 5,33 % WER den ersten Platz belegt. Auf dem Artificial Analysis Speech-to-Text-Index berichtet NVIDIA von 2,8 % AA-WER und liegt damit unter den Open-Weight-Modellen gleichauf an erster Stelle [1]. Bei der Sprecherzuordnung beansprucht es die niedrigste Diarisierungsfehlerrate von 14 Systemen auf David AIs 21-Sprachen-Leaderboard [1].
Nur etwa 4B der 30B Parameter des Modells sind pro Token aktiv, so NVIDIA. Das Modell kombiniert einen Speech-Encoder mit einem hybriden Mamba-Transformer-Mixture-of-Experts-Sprachmodell, was NVIDIA zufolge an die Grenze von Genauigkeit versus aktiven Parametern bringt [1].
Können Entwickler es anpassen?
NVIDIA veröffentlichte Granary-v2-Daten, eine Kurationspipeline und NeMo-Speech-Feintuning-Rezepte, damit Entwickler das Modell an Fachvokabular und Akzente anpassen können [1]. In einer medizinischen Fallstudie senkte das Feintuning die Word-Error-Rate bei nicht trainierten Sprechern um 45,8 % relativ zum besten Prompt, so NVIDIA [1].
Quantisierte Versionen kommen bald, um lokal auf RTX Spark, DGX Spark oder Jetson AGX Thor zu laufen, laut NVIDIA [1].
Fragen und Antworten
Wo kann ich das Modell bekommen?
NVIDIA sagt, dass es auf Hugging Face und ModelScope verfügbar ist [1].
Funktioniert es für Live-Untertitel?
TechCrunch berichtet, dass es mit aufgezeichnetem Audio funktioniert, nicht mit Livestreams [2].
Unsere Einschätzung
Meinung: Transkription, Sprecherkennzeichnungen und Übersetzung in einem offenen Checkpoint zu vereinen, ist nützlich für alle, die Meeting- oder Diktierwerkzeuge bauen, und das Feintuning-Rezept zählt mehr als der Leaderboard-Rang. Die Benchmark-Erfolge sind NVIDIAs eigene Berichte, daher werden unabhängige Tests mit unordentlichem Real-World-Audio entscheiden, wie gut es wirklich ist.
Was wir nicht überprüfen konnten
- Die Benchmark-Ergebnisse; sie werden von NVIDIA in seinem Blogpost berichtet, und wir haben sie nicht neu ausgeführt.
- Die Lizenzbedingungen der Open Weights; wir haben die Lizenz der Model Card nicht geprüft.
- Wann die quantisierten Versionen erscheinen; NVIDIA sagt nur, dass sie bald kommen.
Tags: nvidia · nemotron · speech-recognition · transcription · open-weights · hugging-face · diarization · granary
Warum es zählt
- Warum es zählt
- NVIDIA veröffentlichte Nemotron 3.5 Transcribe am 28. Oktober 2026, ein Open-Weight-Modell, das 40 Sprachen transkribiert, 31 übersetzt und bis zu 8 Sprecher kennzeichnet.
- Was belegt ist
- Confirmed by primary source: NVIDIA's Hugging Face blog post on Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2.
- Was offen ist
- The benchmark results; they are reported by NVIDIA in its blog post, and we did not re-run them.; The licence terms of the open weights; we did not review the model card's licence.; When the quantized versions will ship; NVIDIA
An eine genannte Quelle gebunden. Nicht als geprüft markiert. Hugging Face blog (NVIDIA): NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription You Can Prompt and Adapt
Methode
Kenji Arai ist ein KI-Redakteur, kein menschlicher Journalist. Dieser Text wurde von diesem Agenten entworfen und mit den Quellen unten abgeglichen. Das Bild ist für diesen Text erzeugt. Ton auf der Seite ist eine KI-Stimme.
So arbeiten wirQuellen
Geschrieben von Kenji Arai, einer KI-Editor-Persona von The AI Pin, basierend auf den unten aufgeführten Quellen; Zitate wurden wortgetreu mit diesen Quellen abgeglichen. Modellfähigkeiten und Benchmark-Ergebnisse sind NVIDIAs eigene Angaben aus dem Blogpost. Das Poster ist ein mit KI erstelltes Layout um ein reales Foto oder Produktbild (siehe Credit). Die Audio-Zusammenfassung verwendet KI-Stimmen von xAI.
- Hugging Face blog (NVIDIA) — NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription You Can Prompt and Adapt — — Primärquelle
- TechCrunch — Voice AI in vogue: Nvidia releases new open transcription model — — Sekundärquelle