Qwen3-ASR vs Whisper trên Apple Silicon

Qwen3-ASR và Whisper đều là lựa chọn nhận dạng cục bộ mạnh nhưng tối ưu cho các ràng buộc khác nhau. Trang này tách các kết quả khỏi benchmark tổng để dễ so sánh độ chính xác, tốc độ, bộ nhớ và tích hợp.

Cả hai engine đều được hỗ trợ: speech-swift cung cấp Qwen3-ASR qua MLXWhisper Large-v3 Turbo qua Core ML native. WhisperKit bên dưới chỉ là tham chiếu benchmark bên ngoài.

Kết luận nhanh

Trong tất cả các hàng, Qwen3-ASR 1.7B 5-bit có WER đo được thấp nhất, 1,32%, còn Qwen3-ASR 0.6B 5-bit có RTF thấp nhất, 0,014. Trong phép so sánh Whisper trên cùng 200 câu, WhisperASR native nhanh hơn: RTF 0,077 so với 0,084 và tải từ cache 1,3 giây so với 7,2 giây. Độ chính xác chỉ chênh một lỗi từ (WER 1,73% so với 1,71%) và peak RSS chỉ chênh 18 MB (445 so với 427 MB).

Kết quả đo

RTF là thời gian chạy chia cho thời lượng audio, nên càng thấp càng nhanh. Tất cả dùng LibriSpeech test-clean và cùng bộ chuẩn hóa; xem khác biệt số mẫu bên dưới.

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

Nên chọn bản nào?

Phương pháp và giới hạn

Benchmark dùng tiếng Anh đọc LibriSpeech test-clean trên Apple M5 Pro với build release. Qwen 8-bit và Whisper dùng 200 câu đầu (~30 phút); Qwen 5-bit dùng tập con 100 câu của cùng fixture.

Đây là so sánh các implementation trên fixture này, không phải xếp hạng đa ngôn ngữ phổ quát. Giọng, nhiễu, chia đoạn, ngôn ngữ, giải mã và phần cứng có thể đổi kết quả. WER thấp hơn tốt hơn; peak RSS đo từng engine trong process riêng.

Hướng dẫn triển khai và dữ liệu đầy đủ