whisper-large-v3-turbo
公式 · BF16 · safetensors
検証済み実行環境: Transformers
| 精度 / 量子化 | 形式 | ビット | 公開元の信頼区分 | デプロイ状態 |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | safetensors | 16 | 公式 | 検証済み実行環境 |
Whisper · 汎用 · Whisper v3
Whisper Large v3 Turbo：仕様、GPU 要件、ホスティング、デプロイ
Whisper Large v3 Turbo は Whisper の音声と言語系列に属する現行バージョンで、公式リビジョンから検証されています。
総パラメータ809M
有効パラメータ該当なし / 直接比較不可
コンテキスト長該当なし / 直接比較不可
バージョン状態現行 · 現行
アーキテクチャEncoder-decoder speech transformer
モダリティ音声, テキスト
ライセンスMIT ライセンス
デプロイ状態認証済み構成でデプロイ可能
商用状態商用利用可
公開日2024-10-01
アーキテクチャ、強み、用途
Whisper Large v3 Turbo は OpenAI が公開する、セルフホスト可能な音声と言語向けリリースです。Encoder-decoder speech transformer と 0.809B を採用しています。チェックポイント、ライセンス、実行環境、ハードウェアの根拠は、検証済みの上流リビジョンに紐づいています。
Whisper Large v3 Turbo は Encoder-decoder speech transformer と 0.809B を使用します。パイプラインと設定項目は公式出典が公開した場合のみ表示します。
検証済み Encoder-decoder speech transformer
公式チェックポイント来歴
公式チェックポイント来歴
セルフホスト型の音声と言語ワークロード
管理されたモデル評価
企業デプロイ計画
検証済みチェックポイントと量子化
このバージョンに紐づく、情報源で検証済みの正確なバリアントだけを表示します。
推奨ハードウェア
掲載された実行環境と正確なチェックポイント精度だけを使用してください。算定ではパイプラインメモリ、オーバーヘッド、寸法、バッチ、安全余裕を考慮します。
推定重みメモリ1.55 GB
ランタイム負荷5 GB
安全余裕込み合計8.12 GB
推奨コストパフォーマンス
1× NVIDIA A100 SXM 80GB
80 GB 合計 VRAM · nvlink
71.88 GB 余裕 · 利用可能
USD 915 / 月最安の適合構成
1× NVIDIA L4 24GB
24 GB 合計 VRAM · pcie
15.88 GB 余裕 · 利用可能
USD 250 / 月最高性能
1× NVIDIA H200 SXM 141GB
141 GB 合計 VRAM · nvswitch
132.88 GB 余裕 · 容量限定
USD 2,345 / 月ライセンスとセルフホスティング
正確なパイプラインと精度を GPU に収める必要があります。要件は解像度、時間、バッチ、モダリティ、実行環境によって変わり、LLM の KV キャッシュ規則は適用しません。
Whisper Large v3 Turbo は MIT ライセンス で公開され、公式 URL と検証日を保持します。
商用利用可. 公式ライセンスは商用利用を許可していますが、すべての義務は引き続き適用されます。
リリース履歴
openai/whisper/whisper-large-v3-turbo @ 0e6f99cdebcbaa08b7bbfad6fb36814ecf1a857def05c15a97cb81738ea78346
よくある質問
Whisper Large v3 Turbo にはどの程度の VRAM が必要ですか？
認証済みチェックポイント、精度、実行環境、ワークロード寸法、バッチ、ドメイン固有オーバーヘッドで算定します。
Whisper Large v3 Turbo に対応するランタイムは？
transformers の公式証拠が認証されています。
Whisper Large v3 Turbo は商用利用できますか？
保存区分は商用利用可です。公式 MIT ライセンス 条件を確認してください。
公式情報源
最終検証日: 2026-08-26