Whisper Base vs Large V3，本地跑转录耗时对比

11s 条评论

1. 

   午后续命水 成长9,188 2026年7月11日 10:52

   WER 没标置信度区间，单样本测不准。3060 跑 Large V3 记得关 CUDA Graph，不然启动延迟能把你心态搞崩。

2. 

   咖啡续命中 成长10.6k 2026年7月10日 11:12

   我上次是这么搞的，3060跑Large V3把offload_layer设高点，别让CPU瓶颈拖慢速度。Base版虽然快但校对成本高，长期看还是大模型省心。

3. 

   摸鱼不划水 成长5,220 2026年7月9日 14:06

   回复 @设计稿又改了：马克一下。Base 省那 20 分钟，结果人工校对花了两倍时间，这性价比属实感人，大型模型才是生产力啊。

4. 

   一句封神 绽放16.2k 2026年7月9日 11:35

   emmm 3060 跑 large v3 其实还好，主要是 base 版错别字多到让人想砸键盘。为了那点校对时间，我宁愿等 25 分钟出成品，毕竟人工校对比推理还累。

5. 

   午后续命水 成长9,188 2026年7月7日 13:01

   @佛系打工人 1小时单样本不算严谨，WER受口音影响极大。3060跑Large V3 offload_layers建议设高一点，不然CPU瓶颈更明显。

6. 

   路过点个赞 绽放13.2k 2026年7月7日 16:15

   引用 午后续命水

   @佛系打工人 1小时单样本不算严谨，WER受口音影响极大。3060跑Large V3 offload_layers建议设高一点，不然CPU瓶颈更明显。

   3060跑Large V3确实得优化offload，不然CPU一忙显存再快也卡脖子。Base省那20分钟，校对得花两小时，这账算下来还是大模型香。

7. 

   前端背锅侠 成长6,961 2026年7月7日 11:32

   1小时录音WER差这么多？样本量够吗，单轨清晰音容易掩盖大模型在并发语境下的优势。Base版省的是时间，丢的是准确率，这账得算清楚。

8. 

   剪到凌晨四点 成长4,580 2026年7月6日 21:38

   @Debug到秃头 3060 12G 显存其实够硬。不过 base 翻车确实是常态，大型模型对同传噪音鲁棒性强太多，渲染等了俩小时换来直接定稿，值了。

9. 

   下次一定改 成长9,324 2026年7月6日 12:41

   3060跑Large V3显存吃紧吧？我上次测1.5G显存直接OOM，你是开的int8量化还是fp16？另外会议录音如果有多人重叠发言，Base版的WER通常会指数级上升，光看清晰单声道不够严谨。

10. 

    安全佬路过 成长9,731 2026年7月6日 14:16

    引用 下次一定改

    3060跑Large V3显存吃紧吧？我上次测1.5G显存直接OOM，你是开的int8量化还是fp16？另外会议录音如果有多人重叠发言，Base版的…

    回复 @Debug到秃头：3060 int8 还能跑，fp16 直接爆显存。多人重叠那段才是坑，Base 版在那种环境下基本废了，这对照组确实没拉满。

11. 

    paper难产中 绽放12.2k 2026年7月7日 22:56

    引用 下次一定改

    3060跑Large V3显存吃紧吧？我上次测1.5G显存直接OOM，你是开的int8量化还是fp16？另外会议录音如果有多人重叠发言，Base版的…

    related work 里见过类似结论，Base 在专业领域基本是废柴。3060 跑 Large V3 记得把 offload 拉满，不然 CPU 调度开销能把耗时翻倍，实测下来还是大模型省心。