Mac 받아쓰기를 위한 Parakeet와 Whisper 비교: NVIDIA의 모델과 OpenAI의 모델

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Parakeet와 Whisper의 비교는 언어 대 속도로 요약됩니다. NVIDIA의 Parakeet TDT 0.6B v3는 NVIDIA가 높은 처리량을 목표로 만든 600 million 파라미터의 유럽 25개 언어용 음성 모델이고, OpenAI의 Whisper Large v3 Turbo는 모델 카드에 많은 언어가 이름으로 나열된 다국어 모델입니다. 둘 다 Mac의 받아쓰기 앱 안에서 로컬로 실행할 수 있고, 둘 다 구두점을 붙이며, 내 기기에서 실행하는 한 어느 쪽도 음성을 어디로도 보내지 않습니다.

저는 Whisper만 실행하는 무료 Mac 받아쓰기 앱 YapToText를 만들었습니다. Parakeet은 제공하지 않으니, 이어지는 내용은 이 점을 감안하고 읽어 주세요. 저는 손으로 타이핑하기가 어려워 매일 받아쓰기를 하기 때문에 이 앱을 만들었습니다. 여기 나오는 Parakeet의 사실은 NVIDIA의 모델 카드, 논문, 블로그에서, Whisper의 사실은 OpenAI의 자체 페이지에서, Mac 앱의 사실은 각 앱의 사이트에서 가져왔습니다. 이 페이지의 속도나 정확도 수치 중에 제가 측정한 것은 없습니다.

Mac App Store에서 YapToText 다운로드무료로 다운로드할 수 있습니다. 계정이 필요 없고 잠긴 기능도 없습니다. Apple Silicon이 탑재된 Mac과 macOS 14 이상이 필요합니다. 소스 코드는 GitHub에 있습니다.

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이 페이지의 내용: 14개 항목
  1. 단계
  2. 모델 둘, 만든 곳 둘
  3. 나란히 비교
  4. 속도와 정확도: 만든 곳이 측정한 것
  5. 각각이 알아듣는 언어
  6. Parakeet을 실행하는 Mac 앱, 그리고 YapToText의 위치
  7. 누가 무엇을 고르면 좋은가
    1. Parakeet이 있는 앱이 맞을 수 있는 경우
    2. Whisper가 맞을 수 있는 경우
  8. 내 목소리로 둘 다 테스트하기
    1. 1단계: 실제로 하는 말 다섯 문장 적기
    2. 2단계: Parakeet으로 받아쓰기
    3. 3단계: YapToText에서 Whisper로 받아쓰기
    4. 4단계: 내 Mac에서 속도 비교하기
  9. 각각 할 수 없는 일
    1. Parakeet TDT 0.6B v3
    2. Whisper Large v3 Turbo
  10. 요약
  11. 가이드
  12. 다른 가이드(영어)
  13. 출처
  14. 자주 묻는 질문

단계

  1. 실제로 하는 말 다섯 문장을 적습니다. 보통 틀리게 나오는 이름이 든 문장과, 받아쓰는 언어마다 한 문장을 포함합니다.
  2. Handy나 VoiceInk처럼 Parakeet V3를 제공하는 앱에서 AI 다듬기를 모두 끄고 받아쓴 다음, 고쳐야 할 단어의 수를 셉니다.
  3. 그 앱을 종료하고, 같은 문장을 YapToText에서 말하는 동안 2를 눌러 Raw Transcription으로 받아쓴 다음, 같은 방식으로 고칠 곳의 수를 셉니다.
  4. YapToText의 History에서 Show pipeline details를 클릭해 내 Mac에서 변환에 걸린 시간을 확인하고, 다른 앱과 비교합니다.

모델 둘, 만든 곳 둘

두 이름이 브랜드 이름처럼 쓰이므로, 사람들이 말하는 파일이 정확히 무엇인지 짚어 두는 것이 도움이 됩니다. Parakeet V3와 Whisper Large v3 Turbo는 지금 대부분의 Mac 받아쓰기 앱이 내놓는 두 가지 로컬 모델입니다.

  • Parakeet TDT 0.6B v3. Hugging Face에 있는 NVIDIA의 모델 카드는 이것을 높은 처리량의 음성 텍스트 변환을 위해 설계된 600 million 파라미터의 다국어 음성 인식 모델이라고 부릅니다. Parakeet TDT 0.6B v2를 영어에서 유럽 25개 언어로 확장한 모델입니다. TDT는 Token-and-Duration Transducer의 약자로, FastConformer 인코더 뒤에 있는 디코더를 말합니다. NVIDIA는 CC BY 4.0 라이선스로 공개합니다.
  • Parakeet V2. v3의 바탕이 된 영어 전용 모델입니다. VoiceInk 문서는 영어만 받아쓸 때 Parakeet V2나 Parakeet Unified를 권합니다.
  • Whisper Large v3 Turbo. OpenAI는 Whisper를 다양한 오디오의 큰 데이터셋으로 학습한 범용 음성 인식 모델이라고 부르고, turbo를 large-v3의 최적화 버전으로 변환이 더 빠르고 정확도 저하가 최소라고 설명합니다. OpenAI는 turbo의 파라미터를 809 million개로 밝히고, Whisper의 코드와 가중치를 MIT License로 공개했습니다.
  • YapToText가 실행하는 것. Metal과 Accelerate로 빌드한 whisper.cpp로 기본 Whisper Large v3 Turbo (Q5) 파일, 574 MB를 실행합니다. 그 파일은 Mac용 Whisper 페이지에서 자세히 다룹니다.

이름에 가려진 점이 하나 있습니다. Parakeet의 모델 카드는 NVIDIA의 NeMo 툴킷으로 실행하는 방법을 설명하고, 하드웨어로 Ampere와 Hopper 같은 NVIDIA GPU 아키텍처를 나열합니다. Apple Silicon Mac에는 NVIDIA GPU가 없으므로, Parakeet을 제공하는 Mac 앱은 다른 방식으로 실행해야 하고, 그 방식은 앱의 문서가 알려 줍니다. Mac에서 Whisper는 보통 whisper.cpp를 뜻하고, README는 Apple Silicon을 일급 시민이라고 부릅니다.

나란히 비교

2026년 10월 5일에 Hugging Face의 NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 모델 카드와 OpenAI Whisper Large v3 Turbo 모델 카드에서, 그리고 2026년 10월 3일에 OpenAI의 Whisper README와 whisper.cpp의 README에서 확인했습니다.

Parakeet TDT 0.6B v3Whisper Large v3 Turbo
만든 곳NVIDIAOpenAI
크기600 million 파라미터809 million 파라미터
언어유럽 25개 언어수십 개, 모델 카드에 이름으로 나열됨. OpenAI에 따르면 성능은 언어에 따라 크게 다름
언어 고르기프롬프트 없이 자동으로 감지앱이 정하거나 감지함. YapToText는 29개 언어와 Auto-detect를 제공
구두점과 대문자모델 카드에 따르면 자동YapToText에서는 일반적인 말에 스스로 구두점을 붙임
타임스탬프모델 카드에 따르면 단어 단위와 구간 단위앱에 따라 다름. YapToText의 파일 변환 결과는 타임스탬프 없는 일반 텍스트
긴 오디오A100 80GB GPU에서 전체 어텐션으로 한 번에 최대 24분, 로컬 어텐션으로는 최대 3시간앱에 따라 다름
라이선스CC BY 4.0MIT
실행 환경NVIDIA GPU의 NVIDIA NeMo 툴킷실행할 수 있는 모든 곳. whisper.cpp는 Apple Silicon을 일급으로 취급

받아쓰기에서는 두 줄이 가장 중요합니다. 언어는 Parakeet이 내 말을 아예 알아들을 수 있는지를 정하고, 실행 환경은 어느 쪽이든 내 Mac에서 얼마나 빠르게 느껴지는지를 정합니다. Parakeet은 범위가 좁고 속도 위주로 만든 모델입니다. Whisper는 범위가 넓은 모델입니다.

속도와 정확도: 만든 곳이 측정한 것

Parakeet과 Whisper를 비교할 때 사람들이 인용하는 숫자는 만든 곳과 리더보드에서 나온 것이므로, 정확히 무엇을 측정했는지 적어 둡니다. 이 섹션의 모든 수치는 NVIDIA나 OpenAI의 측정이고, 제 측정이 아닙니다.

2026년 10월 5일에 arXiv의 NVIDIA 논문과 NVIDIA 블로그에서 확인했습니다.

  • NVIDIA가 측정한 정확도. NVIDIA의 논문 "Canary-1B-v2 & Parakeet-TDT-0.6B-v3"는 Hugging Face Open ASR Leaderboard의 LibriSpeech, AMI, Earnings-22 같은 테스트 세트에서 영어 음성 인식을 비교합니다. Parakeet TDT 0.6B v3의 평균 단어 오류율이 Whisper large-v3보다 낮다고 보고합니다. 단어 오류율은 모델이 틀린 단어의 비율이므로 낮을수록 좋습니다. 수치 자체는 출처 아래에 나열된 논문에 있습니다.
  • NVIDIA가 측정한 속도. 같은 표에서 Parakeet의 RTFx는 3,332.74로 Whisper large-v3보다 훨씬 높습니다. NVIDIA 블로그는 그 리더보드의 처리량을 변환한 오디오 길이를 계산 시간으로 나눈 값으로 정의하고, Parakeet v3가 거기 있는 다국어 모델 중 처리량이 가장 높다고 밝힙니다.
  • OpenAI가 측정한 Turbo. 논문의 행은 turbo가 아니라 Whisper large-v3입니다. OpenAI는 turbo의 속도를 large의 약 8배, 정확도 저하는 최소라고 평가하는데, 이는 Mac이 아니라 A100 GPU에서 측정한 값입니다.

이 숫자는 네 가지 한계를 염두에 두고 읽으세요. 영어 테스트 세트이므로 폴란드어나 일본어에 대해서는 아무것도 말해 주지 않습니다. NVIDIA의 하드웨어에서 측정한 값이고, Mac 앱은 두 모델을 Apple Silicon에서 흔히 변환된 파일로 실행하므로 속도 비율이 그대로 이어지지 않습니다. large-v3를 비교한 것이고, YapToText가 넣어 둔 5비트 turbo 파일을 비교한 것이 아닙니다. 그리고 받아쓰기는 한 사람 목소리 몇 초이지 벤치마크 녹음이 아닙니다.

지어낸 단어에 관해, NVIDIA의 논문은 환각을 줄이려고 학습 데이터에 음성이 아닌 오디오를 더했다고 밝힙니다. OpenAI의 Whisper 모델 카드는 Whisper가 실제로 말하지 않은 텍스트를 출력할 수 있다고 밝히고, 그 이유와 YapToText의 대응은 Whisper 환각 가이드에서 설명합니다. 이 점에서 두 모델을 나란히 측정한 출처는 찾지 못했으므로 어느 쪽이라고도 주장하지 않습니다.

파이프라인 세부 정보가 열린 YapToText History 항목. 원본 변환 결과, 다듬은 변환 결과, 모드, 전달 방식, 대상 앱, 걸린 시간이 보인다.
그림 1. 중요한 속도 수치는 내 Mac에서 나온 수치입니다. History는 받아쓰기마다 멈춘 뒤 텍스트가 나올 때까지의 시간을 변환, AI 다듬기, 전달로 나누어 보여 줍니다.

각각이 알아듣는 언어

대부분의 사람에게는 속도를 따지기 전에 여기서 선택이 정해집니다. Parakeet이 내 언어를 나열하지 않았다면 내 모델이 아닙니다.

NVIDIA의 모델 카드가 나열한 25개는 불가리아어, 크로아티아어, 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 에스토니아어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 그리스어, 헝가리어, 이탈리아어, 라트비아어, 리투아니아어, 몰타어, 폴란드어, 포르투갈어, 루마니아어, 러시아어, 슬로바키아어, 슬로베니아어, 스페인어, 스웨덴어, 우크라이나어입니다. YapToText의 Language 선택기에 있는 29개 언어와 겹치는 모습은 다음과 같습니다.

  • 둘 다 있음. 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 그리스어, 헝가리어, 이탈리아어, 폴란드어, 포르투갈어, 루마니아어, 러시아어, 슬로바키아어, 스페인어, 스웨덴어, 우크라이나어.
  • YapToText 선택기에만 있음. 아랍어, 중국어, 히브리어, 힌디어, 인도네시아어, 일본어, 한국어, 노르웨이어 보크몰, 태국어, 튀르키예어, 베트남어.
  • Parakeet v3에만 있음. 불가리아어, 크로아티아어, 에스토니아어, 라트비아어, 리투아니아어, 몰타어, 슬로베니아어. Whisper의 모델 카드에는 일곱 개가 모두 나열되어 있지만 YapToText의 선택기에는 없고, 저는 선택기가 나열한 것만 주장합니다.

둘 이상의 언어로 받아쓸 때는 차이가 두 가지 더 드러납니다. Parakeet은 언어를 스스로 감지합니다. YapToText는 받아쓰기마다 선택기나 Auto-detect로 언어 하나를 정하고, 바꾸면 다음 받아쓰기부터 적용됩니다. 언어를 앱이나 단축키에 연결하는 방법은 언어 가이드에 있습니다.

Parakeet을 실행하는 Mac 앱, 그리고 YapToText의 위치

많은 Mac 받아쓰기 앱이 이제 Whisper와 나란히 Parakeet을 제공하고, 이 사이트의 비교 페이지가 이미 어느 앱인지 추적합니다. 지금 Mac에서 Parakeet을 쓰고 싶다면 YapToText가 아니라 이런 앱 중 하나로 쓰게 됩니다.

2026년 10월 3일에 각 앱의 사이트, 문서, 저장소에서 확인했습니다.

앱ParakeetWhisper가격
VoiceInk설정할 때 기본으로 Parakeet V3. 영어만이면 Parakeet V2 또는 Parakeet Unified있음7일 체험 후 Mac 한 대에 한 번 $25
Spokenly로컬 Parakeet 모델, 무료있음, 무료로컬 모델은 무료. Pro는 월 $9.99
superwhisperPro에서만있음, 무료 플랜에서무료 플랜. Pro는 월 $8.49
HandyParakeet V3Small, Medium, Turbo, Large무료, MIT 라이선스
OpenWhispr있음, 로컬 모델 중에있음무료 로컬 받아쓰기
FluidVoice있음, Nemotron도 있음있음무료, GPL-3.0
YapToText없음Large v3 Turbo (Q5)가 내장, 라이브러리에 열 개 더무료

자세한 페이지는 VoiceInk 비교, Spokenly 비교, superwhisper 비교, 그리고 Handy, OpenWhispr, FluidVoice를 다루는 오픈 소스 받아쓰기 앱 정리입니다.

YapToText 쪽에서는 모델 선택이 AI Models 페이지에 있습니다. Dictation Model Library에는 내장 모델 외에 Whisper 모델 열 개가 있고, Your own models 아래의 Add Model은 whisper.cpp .bin이나 llama.cpp .gguf 파일만 받고 나머지는 거부합니다. 그래서 Parakeet 파일은 불러올 수 없습니다. 모든 모델과 앱이 보여 주는 크기는 AI 모델 가이드에 있습니다.

YapToText의 AI Models 페이지. Whisper Large v3 Turbo (Q5)와 Phi-3.5 Mini Instruct에 Included 표시가 있고, 아래에 모델 라이브러리가 있다.
그림 2. YapToText의 Dictation Model Library에는 Whisper 모델만 있고 Tiny (English)부터 Large v3까지, 내려받기 전에 각각의 크기가 보입니다.

누가 무엇을 고르면 좋은가

제 앱이 답이 아닌 경우에도 솔직하게, 제가 고른다면 이렇게 고르겠습니다. 모델은 언어로 먼저 고르고 Mac의 속도로 두 번째로 고르세요.

Parakeet이 있는 앱이 맞을 수 있는 경우

  • 유럽 언어로만 받아씁니다. 특히 그중에 불가리아어, 크로아티아어, 에스토니아어, 라트비아어, 리투아니아어, 몰타어, 슬로베니아어가 있다면 그렇습니다. YapToText의 선택기에는 없는 언어들입니다.
  • 가장 크게 느끼는 것이 속도입니다. NVIDIA는 처리량을 목표로 만들었고 논문의 수치도 그쪽을 가리킵니다. 믿기 전에 내 Mac에서 직접 측정하세요.
  • 유럽 언어를 자주 바꿔 가며 씁니다. Parakeet은 언어를 스스로 감지하므로 바꿀 선택기가 없습니다.
  • 파일에서 단어 타임스탬프를 원합니다. 모델 카드에는 단어 단위 타임스탬프가 나와 있지만, 실제로 보이는지는 앱에 따라 다릅니다.

Whisper가 맞을 수 있는 경우

  • 유럽 밖의 언어로 받아씁니다. 일본어, 중국어, 한국어, 힌디어, 아랍어, 히브리어, 태국어, 베트남어, 인도네시아어, 튀르키예어, 노르웨이어 보크몰은 YapToText의 선택기에 있고 Parakeet v3의 목록에는 없습니다.
  • 크기를 고르고 싶습니다. Whisper는 Tiny부터 Large까지 있어서 정확도를 배터리와 메모리와 맞바꿀 수 있습니다. Energy 페이지의 Switch models with the power source는 배터리일 때 더 가벼운 모델을 실행하게도 해 줍니다.
  • 설정할 것 없이 쓰고 싶습니다. YapToText의 App Store 버전은 Whisper가 안에 들어 있고 처음 실행할 때부터 오프라인으로 동작합니다.
  • 직접 실행하고 싶습니다. whisper.cpp는 Intel과 Apple Silicon Mac을 지원 대상으로 나열하고, 로컬 Whisper 가이드에 명령이 있습니다.

번역은 받아쓰기에서 선택을 정하는 요소가 아닙니다. YapToText는 Whisper에게 변환만 시키고, OpenAI도 turbo는 어차피 번역용으로 학습되지 않았다고 밝힙니다. Whisper를 Mac 자체의 엔진과 비교하고 있다면 Apple 받아쓰기와 Whisper 비교에서 그 조합을 다룹니다.

내 목소리로 둘 다 테스트하기

공정한 테스트는 내 목소리, 내 문장, 내 Mac으로 하는 것뿐입니다. 십오 분 정도면 됩니다. 다듬기 모델에게 공이나 잘못이 돌아가지 않도록 원본끼리 비교하세요.

1단계: 실제로 하는 말 다섯 문장 적기

  • 할 일: 매주 보내는 문장을 고르되, 보통 틀리게 나오는 이름이 들어간 문장을 하나 이상 넣고, 받아쓰는 언어마다 한 문장씩 넣습니다.
  • 확인: 속도가 자연스럽도록 한 번 소리 내어 읽어 봅니다.

2단계: Parakeet으로 받아쓰기

  • 할 일: 무료인 Handy나 설정할 때 기본으로 Parakeet V3를 내려받는 VoiceInk처럼 Parakeet V3를 제공하는 앱에서 Parakeet V3를 고르고, 앱이 제공하는 AI 다듬기는 모두 끕니다. 다섯 문장을 메모에 대고 말합니다.
  • 확인: 고쳐야 할 단어의 수를 세고, 그다음 받아쓰기 키에 하나의 앱만 반응하도록 그 앱을 종료합니다.

3단계: YapToText에서 Whisper로 받아쓰기

  • 할 일: Mac App Store에서 YapToText를 받습니다. 메모를 클릭하고 Right Command를 탭한 뒤, 말하는 동안 Raw Transcription인 2를 누르고, 같은 문장을 말하고 다시 탭합니다.
  • YapToText: 다듬기 모델이 개입하지 않고 Whisper가 들은 그대로 입력합니다.
  • 확인: 같은 방식으로 고칠 곳의 수를 셉니다. 실행한 뒤 첫 받아쓰기는 모델을 불러오느라 잠깐 기다리므로, 두 번째 받아쓰기의 시간을 재세요.

4단계: 내 Mac에서 속도 비교하기

  • 할 일: YapToText에서 History를 열고, 받아쓴 항목을 찾아 Show pipeline details를 클릭합니다.
  • YapToText: 멈춘 뒤 텍스트가 나올 때까지의 시간을 변환, AI 다듬기, 전달로 나누어 보여 줍니다.
  • 확인: 변환 줄이 내 Mac에서 Whisper가 걸린 시간입니다. 다른 앱이 같은 문장을 입력하는 데 걸린 시간과 견주어 보세요.

Whisper가 이름을 계속 놓치면 결정하기 전에 Dictionaries 페이지에 추가해 보세요. 항목마다 단어로 Whisper를 미리 준비시키고 철자도 고쳐 줍니다.

각각 할 수 없는 일

Parakeet TDT 0.6B v3

  • 25개 밖의 언어를 알아듣는 것. 일본어, 중국어, 아랍어, 힌디어 등은 목록에 없습니다.
  • Mac에서 혼자 실행되는 것. 모델 카드는 NVIDIA GPU의 NVIDIA NeMo 툴킷을 설명하므로, Mac에서는 앱을 통해 쓰게 됩니다.
  • YapToText 안에서 실행되는 것. YapToText는 Whisper 모델만 실행하고, Add Model은 whisper.cpp나 llama.cpp 파일이 아닌 것은 거부합니다.

Whisper Large v3 Turbo

  • 모든 언어를 똑같이 알아듣는 것. OpenAI는 성능이 언어에 따라 크게 달라진다고 밝힙니다.
  • 번역하는 것. OpenAI는 turbo가 번역용으로 학습되지 않았다고 밝힙니다.
  • 단어를 절대 지어내지 않는다고 약속하는 것. OpenAI의 모델 카드는 말하지 않은 텍스트를 출력할 수 있다고 밝히고, 그래서 YapToText가 이를 막는 장치를 둡니다.
  • Intel Mac에서 YapToText를 실행하는 것. YapToText에는 Apple Silicon과 macOS 14 이상이 필요하지만, whisper.cpp 자체는 Intel Mac을 지원합니다.

어느 모델도 모든 것을 하지는 않습니다. 받아쓰는 느낌은 모델을 둘러싼 앱이 정합니다. 저는 어느 모델도 벤치마크로 돌려 보지 않았고, 어떤 모델의 정확도 퍼센트도 공개하지 않습니다.

요약

  • Parakeet. 처리량을 목표로 만든 NVIDIA의 600 million 파라미터 유럽 25개 언어 모델이고, CC BY 4.0입니다.
  • Whisper. OpenAI의 MIT 라이선스 모델로, turbo 모델 카드에 수십 개 언어가 있고 크기는 Tiny부터 Large까지입니다.
  • 수치. NVIDIA의 논문은 영어 테스트 세트에서 Parakeet을 Whisper large-v3보다 앞에, 처리량에서는 훨씬 앞에 둡니다. NVIDIA의 측정이고, 제 측정이 아닙니다.
  • Mac에서. VoiceInk, Spokenly, superwhisper Pro, Handy, OpenWhispr, FluidVoice가 Parakeet을 제공합니다. YapToText는 Whisper만 실행합니다.

유럽 언어와 순수한 속도라면 Parakeet을, 그 밖의 모든 언어와 모델이 안에 들어 있는 무료 앱이라면 Whisper를 가리킵니다.

내 목소리로 둘 다 테스트해 봤는데 여기 적힌 내용이 발견한 것과 다르면 GitHub에 이슈를 남겨 주세요. 모두 읽습니다.

Mac App Store에서 YapToText 다운로드무료로 다운로드할 수 있습니다. 계정이 필요 없고 잠긴 기능도 없습니다. Apple Silicon이 탑재된 Mac과 macOS 14 이상이 필요합니다. 소스 코드는 GitHub에 있습니다.

글쓴이 소개. Ryleigh Newman은 소프트웨어를 개발합니다. 손으로 타이핑하기가 어려워서, 이 사이트에서 소개하는 앱인 YapToText로 매일 받아쓰기를 합니다. 이 페이지는 영어에서 번역한 것입니다. 앱의 화면과 사이트의 다른 페이지는 영어로 되어 있습니다. 프로젝트 더 알아보기(영어).

가이드

다른 가이드(영어)

출처

자주 묻는 질문

Parakeet이 Whisper보다 나은가요?

언어에 따라 다릅니다. NVIDIA의 논문은 영어 테스트 세트에서 Parakeet TDT 0.6B v3가 Whisper large-v3보다 평균 단어 오류율이 낮고 처리량이 훨씬 높다고 보고하지만, Parakeet v3는 유럽 25개 언어를 다루는 반면 Whisper의 turbo 모델 카드에는 수십 개가 더 나열되어 있습니다. 내 문장으로 둘 다 테스트해 보세요.

Mac에서 Parakeet을 쓸 수 있나요?

네, 받아쓰기 앱을 통해서입니다. VoiceInk, Spokenly, Handy, OpenWhispr, FluidVoice가 Parakeet 모델을 제공하고, superwhisper는 Pro에서 제공합니다. YapToText는 제공하지 않고 Whisper만 실행합니다.

Parakeet V3는 어떤 언어를 지원하나요?

NVIDIA의 모델 카드는 유럽 25개 언어를 나열합니다. 불가리아어, 크로아티아어, 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 에스토니아어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 그리스어, 헝가리어, 이탈리아어, 라트비아어, 리투아니아어, 몰타어, 폴란드어, 포르투갈어, 루마니아어, 러시아어, 슬로바키아어, 슬로베니아어, 스페인어, 스웨덴어, 우크라이나어입니다. 언어는 자동으로 감지합니다.

Parakeet이 Whisper보다 빠른가요?

NVIDIA의 측정으로는 그렇습니다. 논문은 Parakeet TDT 0.6B v3의 RTFx를 3,332.74로 밝히는데, NVIDIA가 자체 하드웨어에서 측정한 이 값은 Whisper large-v3보다 훨씬 높습니다. 어느 쪽이든 내 Mac에서 어떻게 느껴지는지는 앱에 따라 다르므로, 몇 번 받아쓰면서 직접 시간을 재 보세요.

YapToText는 Parakeet을 지원하나요?

아니요. YapToText는 기본으로 Whisper Large v3 Turbo (Q5)를 실행하고, 라이브러리에 Whisper 모델 열 개를 더 제공하며, Add Model 버튼은 whisper.cpp와 llama.cpp 파일만 받습니다.

Parakeet은 무료이고 공개되어 있나요?

NVIDIA는 Parakeet TDT 0.6B v3를 Hugging Face에 CC BY 4.0 라이선스로 공개합니다. Whisper의 코드와 가중치는 MIT License입니다.