🤖 Российские ИИ-модели по распознаванию русской речи показали более высокую точность, чем зарубежные решения OpenAI и Nvidia. В тестировании MWS AI использовалось более 12 тыс. размеченных аудиозаписей общей продолжительностью около 38 часов, включая записи с акустическим шумом и фоновой речью. Средний показатель ошибок GigaAM от "Сбера" составил 7,4% против 15,8% у Nvidia Parakeet и 25,5% у Nvidia Nemotron. На шумных записях разрыв оказался еще заметнее: WER GigaAM составил 18%, у Nvidia Parakeet - 33%, а у Whisper от OpenAI - 62%. Второе место по точности заняла российская разработка Vosk от Alpha Cephei. По оценке MWS AI, результаты показывают, что отечественные модели уже обладают достаточной точностью для применения в основных специализированных бизнес-сценариях в ключевых отраслях российской экономики.