TL;DR
| Parakeet V3 | Whisper karşılaştırması | |
|---|---|---|
| Hız | Apple Silicon'da ~60× gerçek zaman | Aynı M4 Pro'da Turbo ~14× gerçek zaman |
| Desteklenen diller | 25 | 100+ |
| İngilizce hata oranı (WER) | 6.32% | Turbo 7.83% |
| Ort. hata oranı, 25 dil (WER) | 12.0% | 12.6% |
| Halüsinasyonlar | Testlerimizde sessizlikte neredeyse hiç | Sessizlikte ortaya çıkabilir |
| En uygun | İngilizce ve Avrupa dilleri | Asya dilleri, Arapça, 100+ |
* Hız: Apple Silicon'da kendi ölçümümüz (bir podcast'te 58×, bir toplantıda 63×). İngilizce WER: Hugging Face Open ASR Leaderboard. 25 dil ortalaması: FLEURS kıyaslaması. Sessizlik davranışı bizim ürün gözlemimizdir, sıfır hata garantisi değildir.
Whisper Notes for Mac, varsayılan konuşma motoru olarak NVIDIA Parakeet TDT 0.6B kullanıyor. Apple Silicon'da gerçek zamanın kabaca 60 katı hızda çalışıyor ve Open ASR Leaderboard'a göre İngilizcede Whisper Large V3 Turbo'dan daha doğru — %6.32'ye karşı %7.83. Başka dillere ihtiyacınız varsa Whisper modelleri hâlâ mevcut.
Varsayılanı Neden Değiştirdik
Whisper harika, ama genel amaçlı bir model olarak tasarlandı. 100'den fazla dili işliyor, çeviri yapıyor, zaman damgası üretiyor — tam bir İsviçre çakısı. Bunun bedeli hız. Kelimelerin sadece bir an önce ekranda belirmesini istediğiniz İngilizce diktede fazla ağır kalıyor.
Whisper ile Fn tuşuyla sistem genelinde dikte yaparken, bir dakikalık bir konuşma tuşu bıraktıktan ancak 3–5 saniye sonra beliriyordu.
Parakeet ile aynı konuşma yaklaşık bir saniyede ya da daha kısa sürede beliriyor; beklediğinizi fark etmeyeceğiniz kadar kısa.
Parakeet V3 Ne Kadar Hızlı?
İşte kendi ölçümlerimizden iki koşu — iki motor da aynı ses dosyasında, aynı Mac'te:
| Model | 5 dakikalık İngilizce podcast (M4 Pro) |
|---|---|
| Whisper Large V3 Turbo | 20.92 sn — 14.3× gerçek zaman |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 2.91 sn — 103× gerçek zaman |
Daha küçük bir makinede de fark korunuyor. M5 Air'imizde Parakeet, 17.5 dakikalık bir toplantıyı 16.7 saniyede bitirdi; kabaca gerçek zamanın 60 katı.
Parakeet v3'ü Bu Kadar Hızlı Yapan Ne
Whisper'ın kodlayıcısı (encoder) 30 saniyelik bir ses penceresini tek seferde okur. Ardından kod çözücüsü (decoder) transkripti token token yazar ve sessizlikte bile her zaman bir şey yazması gerektiğini varsayar.
Parakeet bir transducer modelidir. Sesi önce 8× sıkıştırır, ardından her token'ı ne kadar sürdüğüyle birlikte tahmin eder; böylece her kareden tek tek geçmek yerine ileri atlayabilir. Sessizlikte bir "blank" üretir ve devam eder.
Hem hız hem de daha sakin duraklamalar buradan gelir. Bir M4 Pro'da bir saatlik sesi bir dakikanın altında bitirir; üstelik Whisper Large V3 Turbo'dan daha az parametreyle ve İngilizcede daha düşük hata oranıyla.
Kıyaslamalar: Parakeet v3 - Whisper
Düşük olan daha iyidir: Whisper Large V3'ün yarısından küçük olan Parakeet V3, üç testin hepsinde ondan en fazla bir puan uzakta kalıyor; daha büyük Seamless M4T v2 ise en düşük değerleri alıyor.
Hugging Face Open ASR Leaderboard'da Parakeet v3, 600M parametreyle İngilizcede ortalama %6.32 WER elde ediyor — Whisper Large V3'ün 1.55B'sinin yarısından az:
| Model | Parametre | Ort. WER | Hız (RTFx) |
|---|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 0.6B | 6.32% | 3333x |
| Canary 1B v2 | 1.0B | 7.15% | 749x |
| Whisper Large V3 Turbo | 0.8B | 7.83% | 350x |
Düşük WER = daha az hata. Yüksek RTFx = daha hızlı. Parakeet ikisinde de önde ve 600M parametreyle üçü arasında en küçüğü; bu yüzden Apple Silicon'da fazla bellek gerektirmeden iyi çalışıyor.
Çok Dilli WER: 25 Dilin Tamamı
Yukarıdaki sıralama yalnızca İngilizceyi kapsıyor. İşte tam tablo — Whisper Notes'ta bulunan üç modelin, Parakeet'in desteklediği 25 dilin tamamında FLEURS kıyaslamasıyla ölçülen karşılaştırması. Düşük WER = daha az transkripsiyon hatası. Her satırda Large V3 ile Parakeet arasındaki en iyi değer vurgulanmıştır:
| Dil | Whisper Small | Whisper Large V3 | Parakeet V3 |
|---|---|---|---|
| Bulgarca | 37.3 | 12.9 | 12.6 |
| Hırvatça | 33.4 | 11.1 | 12.5 |
| Çekçe | 37.6 | 11.3 | 11.0 |
| Danca | 32.8 | 12.6 | 18.4 |
| Felemenkçe | 16.4 | 5.6 | 7.5 |
| İngilizce | 6.1 | 4.3 | 4.9 |
| Estonca | 51.3 | 19.1 | 17.7 |
| Fince | 24.0 | 7.7 | 13.2 |
| Fransızca | 15.0 | 6.3 | 5.2 |
| Almanca | 10.2 | 4.3 | 5.0 |
| Yunanca | 30.8 | 27.0 | 20.7 |
| Macarca | 38.9 | 14.1 | 15.7 |
| İtalyanca | 9.8 | 2.3 | 3.0 |
| Letonca | 53.2 | 18.3 | 22.8 |
| Litvanca | 65.6 | 22.3 | 20.4 |
| Maltaca | 92.2 | 68.9 | 20.5 |
| Lehçe | 14.7 | 4.7 | 7.3 |
| Portekizce | 7.3 | 3.7 | 4.8 |
| Romence | 29.8 | 8.2 | 12.4 |
| Rusça | 11.4 | 4.2 | 5.5 |
| Slovakça | 33.3 | 8.4 | 8.8 |
| Slovence | 49.3 | 19.9 | 24.0 |
| İspanyolca | 5.6 | 3.1 | 3.5 |
| İsveççe | 20.8 | 7.9 | 15.1 |
| Ukraynaca | 19.3 | 6.5 | 6.8 |
| Ortalama | 29.8 | 12.6 | 12.0 |
WER (%), FLEURS üzerinde. Whisper Small verileri Radford ve ark. makalesinden; Large V3 ve Parakeet V3 verileri NVIDIA Canary-1B-v2 makalesinden.
Whisper Large V3 tek tek dillerin çoğunda önde, ancak Parakeet V3 ortalamada çok yakın (12.0%'ye karşı 12.6%), bunların yedisinde önde (en belirgin olarak Maltaca ve Yunancada) ve Whisper Small'un ortalama hata oranını yaklaşık %60 düşürüyor. Pratik avantaj bu kombinasyonda: Large V3 düzeyinde çok dilli doğruluk, Apple Silicon'da gerçek zamanın kabaca 60 katı hızda, daha küçük bir çalışma alanı ve dikte testlerimizde çok daha güvenilir sessizlik yönetimi.
Sessizlikte Neden Daha Az Halüsinasyon Görüyor
Whisper'ı dikte için kullandıysanız, sessizlikte halüsinasyon gördüğünüz olmuştur — cümleler tekrarlanır, kelimeler uydurulur ya da durup dururken "Subtitles by Amara.org" çıkıverir. Bunun nedeni, Whisper'ın otoregresif kod çözücüsünün, yazıya dökülecek hiçbir şey olmasa bile her zaman metin üretmeyi beklemesi.
Parakeet'in dönüştürücü (transducer) mimarisi, bir metin belirteci üretmeye zorlanmak yerine boş çıktı verebilir. Sistem genelinde dikte testlerimizde bu, bir duraklamayı tekrarlanan veya alakasız metinle doldurma olasılığını Whisper'a göre çok daha düşük kılıyor. Yine de bir konuşma modeli; doğru iddia "hiçbir zaman" değil, "daha düşük olasılık".
Parakeet'in Desteklediği Diller
Parakeet v3, 25 dili destekliyor: Bulgarca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Estonca, Fince, Fransızca, Almanca, Yunanca, Macarca, İtalyanca, Letonca, Litvanca, Maltaca, Lehçe, Portekizce, Romence, Rusça, Slovakça, Slovence, İspanyolca, İsveççe ve Ukraynaca.
Bu, Avrupa'nın büyük bölümünü kapsıyor; ancak Çince, Japonca, Korece, Arapça veya Hintçe (ve Türkçe) kapsam dışında. Çince, Japonca, Korece ve Kantonca için SenseVoice'u seçin; Arapça, Hintçe, Türkçe ve Parakeet kümesi dışındaki diğer diller için Whisper Large V3 Turbo'yu kullanın. Belirli bir dili hangi motorun desteklediğini görmek için Whisper, Parakeet V3 ve SenseVoice'un desteklediği diller sayfamıza bakın.
Parakeet V3 yerleşik ve seçili; Whisper Small ve Whisper Large V3 Turbo isteğe bağlı indirmelerdir ve onlar da cihazda çalışır.
Whisper Notes'ta Model Seçici
Modeller arasında geçiş yapmak için Ayarlar'ı açın:
- Parakeet V3 (varsayılan) — En hızlısı; İngilizce ve Avrupa dilleri için en iyisi
- SenseVoice Small — Çince, Japonca, Korece ve Kantonca için en hızlısı
- Whisper Small — Hafif, 100'den fazla dil
- Whisper Large V3 Turbo — 100'den fazla dille geniş kapsam
Tüm modeller Mac'inizde %100 yerel olarak çalışır. İnternet yok, bulut yok, hiçbir veri cihazınızdan çıkmaz.
Peki Ya Parakeet V2?
Daha önce V2 kullandıysanız, aradaki farkı merak ediyor olabilirsiniz. V2 yalnızca İngilizce bir modeldi — ve İngilizce doğruluğu aslında V3'ten bir tık daha iyi (%6.05'e karşı %6.32 WER). V3, o küçücük farkı 25 dil desteğiyle takas ediyor. İkisi de Whisper'dan belirgin biçimde daha doğru.
| Parakeet V2 | Parakeet V3 | Whisper Large V3 Turbo | |
|---|---|---|---|
| İngilizce WER | 6.05% | 6.32% | 7.83% |
| Diller | Yalnızca İngilizce | 25 | 100+ |
Kısacası: yalnızca İngilizceye ihtiyacınız varsa V2 de V3 de harika. Whisper Notes'ta varsayılan V3, çünkü çok dilli destek çoğu kullanıcı için önemli — ve İngilizce doğruluk farkı ihmal edilebilir.
Peki Ya WhisperKit?
WhisperKit, Argmax'ın Whisper modellerini Apple cihazlarında çalıştırmak için geliştirdiği açık kaynaklı Swift çerçevesidir. Bir geliştirici araç setidir, son kullanıcı uygulaması değil — ve Parakeet'i değil (o NVIDIA'nın model ailesi), Whisper'ı çalıştırır. WhisperKit tarzı cihaz üzerinde transkripsiyonu kendiniz Swift yazmadan istiyorsanız, Whisper Notes aynı fikri hazır bir uygulama olarak paketliyor: Parakeet V3, Whisper (Mac'te Large V3 Turbo, iPhone'da Small) ve SenseVoice, hepsi Mac ve iPhone'da yerel olarak çalışıyor.
Tüm yerel seçenekleri mi karşılaştırıyorsunuz? Cihaz üzerinde çalışan her konuşmadan metne model — Whisper varyantları, Parakeet V3, SenseVoice ve Voxtral — Whisper modelleri karşılaştırma sayfamızda yan yana inceleniyor. Whisper'ın kendisine mi yenisiniz? Whisper Transkripsiyon Rehberi ile başlayın — modelin ne olduğu, çalıştırmanın her yolu ve maliyeti.
Sıkça Sorulan Sorular
Parakeet V3, Whisper'dan daha mı iyi?
İngilizce ve Avrupa dilleri için çoğu zaman evet. Open ASR Leaderboard, Parakeet için %6.32, Turbo için %7.83 İngilizce WER bildiriyor; kendi M4 Pro testimizde ise Parakeet 103× gerçek zaman hızında, Turbo 14.3× hızında çalıştı. Whisper yine de çok daha fazla dili kapsıyor: diliniz Parakeet'in 25 dili arasında değilse Turbo'yu seçin.
Parakeet V3 hangi dilleri destekliyor?
Parakeet V3, 25 dili destekler: Bulgarca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Estonca, Fince, Fransızca, Almanca, Yunanca, Macarca, İtalyanca, Letonca, Litvanca, Maltaca, Lehçe, Portekizce, Romence, Rusça, Slovakça, Slovence, İspanyolca, İsveççe ve Ukraynaca. Türkçe bu listede yok — Türkçe için Whisper kullanın.
Parakeet V3'ü Mac'te çalıştırabilir miyim?
Evet. Whisper Notes for Mac, Parakeet V3'ü varsayılan motor olarak sunar. Apple Silicon'da %100 yerel çalışır — internet yok, bulut yok, hiçbir veri cihazınızdan çıkmaz. Whisper Notes for Mac'i indirip deneyin — haftada 5.000 kelime ücretsiz.
Parakeet V3 de Whisper gibi halüsinasyon görür mü?
Sessizlik testlerimizde çok daha seyrek, ama hiçbir konuşma modeli "asla" iddiasını hak etmez. Parakeet duraklamalarda boş çıktı verebilir; Whisper'ın otoregresif kod çözücüsü ise girdi sessizken tekrarlanan cümlelere veya alakasız metne daha yatkındır.
Parakeet V2 mi V3 mü — hangisini kullanmalıyım?
Parakeet V2 yalnızca İngilizcedir ve İngilizce doğruluğu bir tık daha iyidir (%6.05'e karşı %6.32 WER). V3, o küçücük farkı 25 Avrupa diliyle takas eder ve Whisper Notes'ta varsayılandır. Yalnızca İngilizce yazıya döküyor ve son yüzde kesrinin peşinde koşuyor değilseniz, V3'ü kullanın.
Parakeet V3 Japonca, Çince veya Korece destekliyor mu?
Hayır — 25 dilinin tamamı Avrupa dilleri. Çince, Japonca, Korece veya Kantonca için Whisper Notes, bu dillerde seçtiğiniz ve 52× gerçek zaman ya da üzerinde çalışan SenseVoice'u ve Whisper modellerini içerir. Hepsi hem Mac hem iPhone'da çevrimdışı çalışır.
Parakeet V3 ne kadar büyük?
600 milyon parametre — 465 MB'lık bir indirme; her iki Mac derlemesindeki en küçük model. Whisper Large V3 Turbo ise aynı uygulamada yaklaşık 1.6 GB'lık bir indirme; yalnızca Mac'in doğrudan indirilen sürümünde bulunan Qwen3-ASR 1.7B (Beta) ise yaklaşık 2.5 GB.
Deneyin
Parakeet V3, iPhone ve Mac'te Whisper Notes'un varsayılan motorudur.
Soru veya geri bildirim mi var? support@whispernotes.app adresine yazın.
iOS için indir