MODEL VARLIĞI
Muse Voice Transcribe 1.0
Muse Voice Transcribe, Meta Model API'sindeki tek konuşma tanıma modelidir; ses girdisini metne çevirir ve hem gerçek zamanlı akış hem dosya tabanlı transkripsiyon destekler. Dokümantasyona göre konuşmacı atfı (speaker attribution) ve konuşma sırası algılama (turn detection) yapar ve 25 dili destekler. Fiyatı işlenen ses saati başına 0,18 USD'dir; Meta bunu kendi tanıtım sayfasında "lider akışlı transkripsiyon" olarak konumlandırır. Karşılaştırma için SpaceXAI'nin konuşmadan metne kademesi REST'te saatte 0,10 USD, akışta 0,20 USD'dir — yani Muse Voice Transcribe akışlı kullanımda daha ucuz, tek seferlik dosya işlemede daha pahalıdır.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Meta
- Model tipi
- Ses (konuşma tanıma)
- Modaliteler
- ses · metin
- Açık ağırlık
- Yok
- Lisans
- Tescilli
- Yönetilen API
- Var
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- Gerçek zamanlı akışlı ve dosya tabanlı transkripsiyon
- Akışlı konuşmacı ayrıştırma (streaming speaker diarization)
- Tur düzeyinde zaman damgası (turn-level timestamps) ve ses etkinliği algılama
- Kod değiştirmeli (code-switching) 25 değerlendirilmiş dil
- İşlenen ses saati başına 0,18 USD
- 128 eşzamanlı akış ve saatte 16.000 akış kapasitesi
Sınırlılıklar
- Yalnızca metin üretir; sesli yanıt (text-to-speech) veya konuşmadan konuşmaya desteği yoktur
- 25 dille sınırlıdır; desteklenen dillerin listesi ve dil başına doğruluk oranı yayımlanmamıştır
- 128 eşzamanlı akış sınırı, büyük çağrı merkezi yüklerinde kota artırımı gerektirir
- Yayın tarihi ve sürüm geçmişi Meta'nın duyuru kanallarında bulunamamıştır
- Kelime hata oranı (WER) gibi doğruluk ölçümü yayımlanmamıştır
Tipik kullanım alanları
- Toplantı ve görüşme transkripsiyonu
- Çağrı merkezi kaydı ve konuşmacı ayrıştırma
- Canlı altyazı ve erişilebilirlik
- Ses arşivlerinin aranabilir metne dönüştürülmesi
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.