IT之家 7 月 4 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（7 月 3 日）发布博文，对比测试了苹果系统的全新转录 API，认为该 API 在速度上优于 OpenAI 的 Whisper 模型，但在准确性上仍有一定差距。
IT之家注：该媒体使用一段 9to5Mac Daily 的播客音频测试，长度为 7 分 31 秒，对比了苹果的新转录 API、OpenAI 的 Whisper Large v3 Turbo（通过 MacWhisper 应用）和英伟达的 Parakeet v2 模型。
测试平台为 M2 Pro 芯片的 MacBook Pro 笔记本，配备了 16GB 内存，使用 Metric: cer 和 Metric: wer 两款 Hugging Face Spaces 来分析实际的字符错误率（CER）和单词错误率（WER）。
结果显示，Parakeet v2 的转录时间最短，仅为 2 秒，但 CER 和 WER 较高；Whisper Large V3 Turbo 的准确性最高，但转录时间长达 40 秒；苹果的模型在速度上接近 Parakeet，但准确性优于后者。
| 模型 | 转录时间 | 字符错误率 | 单词错误率 |
| Parakeet v2 | 2 seconds | 5.8% | 12.3% |
| Whisper Large V3 Turbo | 40 seconds | 0.2% | 1.5% |
| Apple | 9 seconds | 1.9% | 10.3% |
该媒体还使用了 ChatGPT、Claude 和 Gemini 为基线来计算 CER 和 WER。结果显示，每个模型的性能都有所不同，但 Whisper 在准确性上仍领先。
ChatGPT (o4-mini-high)
| 模型 | 转录时间 | 字符错误率 | 单词错误率 |
| Parakeet v2 | 2 seconds | 6.0% | 12.3% |
| Whisper Large V3 Turbo | 40 seconds | 0.4% | 1.4% |
| Apple | 9 seconds | 2.1% | 10.2% |
Claude (Sonnet 4)
| 模型 | 转录时间 | 字符错误率 | 单词错误率 |
| Parakeet v2 | 2 seconds | 8.4% | 11.0% |
| Whisper Large V3 Turbo | 40 seconds | 0.1% | 1.0% |
| Apple | 9 seconds | 3.5% | 8.2% |
Gemini (2.5 Pro)
| 模型 | 转录时间 | 字符错误率 | 单词错误率 |
| Parakeet v2 | 2 seconds | 7.6% | 12.3% |
| Whisper Large V3 Turbo | 40 seconds | 0.3% | 0.4% |
| Apple | 9 seconds | 3.4% | 5.3% |
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