Qwen3-ASR vs Whisper en Apple Silicon

Qwen3-ASR y Whisper son buenas opciones de reconocimiento local, pero optimizan restricciones distintas. Esta página separa sus filas del benchmark general para comparar precisión, velocidad, memoria e integración.

Ambos motores están soportados: speech-swift incluye Qwen3-ASR mediante MLX y Whisper Large-v3 Turbo mediante Core ML nativo. WhisperKit aparece abajo solo como referencia externa del benchmark.

Respuesta rápida

Entre todas las filas, Qwen3-ASR 1.7B 5-bit obtiene el WER medido más bajo: 1.32%, mientras Qwen3-ASR 0.6B 5-bit logra el menor RTF, 0.014. En la comparación Whisper de 200 frases emparejadas, WhisperASR nativo es más rápido: RTF 0.077 frente a 0.084 y carga desde caché de 1.3 s frente a 7.2 s. La precisión difiere en una sola palabra (WER 1.73% frente a 1.71%) y el RSS máximo solo en 18 MB (445 frente a 427 MB).

Resultados medidos

RTF es tiempo de ejecución dividido por duración del audio: menor es más rápido. Todas las filas usan LibriSpeech test-clean y el mismo normalizador; consulta la diferencia de tamaños abajo.

EngineQuant.WER%RTFPeak RSS
Qwen3-ASR 1.7B MLX5-bit1.320.0271.92 GB
Qwen3-ASR 1.7B MLX8-bit1.520.0332.7 GB
Qwen3-ASR 0.6B MLX5-bit1.740.0141.03 GB
Qwen3-ASR 0.6B MLX8-bit1.820.0151.3 GB
WhisperKit Large-v3 TurboFP161.710.084427 MB
WhisperASR native CoreMLFP161.730.077445 MB

¿Cuál conviene elegir?

Metodología y límites

Se usa habla inglesa leída de LibriSpeech test-clean en un Apple M5 Pro con builds release. Qwen 8-bit y Whisper usan 200 frases (unos 30 minutos); Qwen 5-bit usa un subconjunto de 100 de la misma prueba.

Son resultados de estas implementaciones en esta prueba, no una clasificación multilingüe universal. Acento, ruido, segmentación, idioma, decodificación y hardware pueden cambiar el resultado. Menor WER es mejor y el RSS pico se mide por proceso separado.

Guías de implementación y datos completos