Whisper-diktering på Mac som skriver i vilken app som helst

Whisper-diktering på en Mac, utan Terminal, är vad YapToText gör: en gratis Mac-app som kör Whisper Large v3 Turbo (Q5) på din Mac via whisper.cpp och skriver det du säger i vilken app som helst. Modellen följer med i hämtningen från App Store, det finns ingen Python och inget konto, och din röst lämnar aldrig din Mac.

Hämta YapToText i Mac App StoreGratis att hämta. Inget konto och inga låsta funktioner, för macOS 14 eller senare på en Mac med Apple-chip. Källkod på GitHub.

App Store-affisch med rubriken Nothing leaves your Mac, ovanför sidan AI Models i YapToText där båda modellerna är markerade Included.
Bild 1. Whisper Large v3 Turbo (Q5) är dikteringsmodellen under Your defaults, markerad Included, eftersom den följer med i hämtningen från App Store.
På den här sidan: 15 avsnitt
  1. Steg
  2. Det här är Whisper
  3. Whisper-modellen i YapToText
  4. Whisper-dikteringsappar för Mac i jämförelse
  5. Kör Whisper själv eller använd en app
  6. Välj en annan Whisper-modell
  7. Börja diktera med Whisper
  8. Öppen källkod på GitHub
  9. Om Whisper hör fel
  10. Det här kan den inte
  11. Kortversionen
  12. Guider
  13. Fler guider, på engelska
  14. Källor
  15. Frågor

Steg

  1. Installera YapToText från <span lang="en">Mac App Store</span>. Whisper Large v3 Turbo finns inuti.
  2. Tillåt mikrofonen och slå sedan på Hjälpmedel för YapToText i Systeminställningar.
  3. Klicka där du vill ha orden i vilken app som helst.
  4. Tryck på <span lang="en">Right Command</span>, prata och tryck på den igen.

Det här är Whisper

Jag byggde appen för att mina händer gör det svårt att skriva och jag behövde diktering som fungerar i alla appar. Nedan går jag igenom vad Whisper är, modellfilen, de andra apparna och koden.

Whisper är OpenAI:s modell för taligenkänning, utgiven med kod och vikter under MIT-licensen, och därför kan en gratis app ha den med sig. Whisper Large v3 Turbo är modellen som YapToText kör. OpenAI beskriver turbo som en optimerad version av large-v3 som transkriberar snabbare med minimalt sämre noggrannhet, och modellkortet på Hugging Face säger att avkodningslagren skars ned från 32 till 4.

whisper.cpp är det som gör det praktiskt på en Mac: en C- och C++-implementation med MIT-licens, vars README kallar Apple-chip en förstklassig plattform. Whisper är modellen, whisper.cpp är motorn och YapToText är appen som skriver resultatet där markören står.

Whisper-modellen i YapToText

  • Filen. Den heter ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin, är 574 MB och kommer från förrådet ggerganov/whisper.cpp på Hugging Face. Dess SHA-256 stämmer med den publicerade filen, så det är den vanliga 5-bitarsversionen, som jag inte har finjusterat, tränat om eller ändrat.
  • Varför 5-bitarsversionen. Jag valde den för minnet den sparar, eftersom den körs på ungefär en tredjedel av minnet som hela modellen behöver. Den har varit standard sedan 1.3.1. Sidan om Whisper Large v3 Turbo har mer om själva modellen.
  • Motorn. En kopia av whisper.cpp är inbyggd i appen med Metal och Accelerate, och llama.cpp finns bredvid den för städmodellen.
  • Licenserna. Modellen har MIT-licens och appen har GPL-3.0.

Det jag har justerat är allt runt modellen. Bakgrundsbrus dämpas och svagt tal höjs innan Whisper hör det, den halva sekunden innan du trycker på tangenten sparas så att de första orden inte klipps bort, brusigt ljud avkodas djupare, och påhittade talaretiketter och scenanvisningar tas bort från det som kommer tillbaka. Dina ordlistor förbereder också Whisper på dina egna ord. Modellen är orörd. Arbetet har lagts på flödet runt den.

App Store-affisch med rubriken It hears you through anything, som listar ljudstegen ovanför den utfällda inspelningspanelen.
Bild 2. Stegen runt den orörda modellen, från borttagning av bakgrundsbrus till tempokorrigering. Det är i det här flödet justeringen har gjorts, inte i modellfilen.

Whisper-dikteringsappar för Mac i jämförelse

Flera Mac-appar kör Whisper för direktdiktering. Det som skiljer dem åt är priset, om koden är offentlig och om de också tar en fil.

Kontrollerat 3 till 5 oktober 2026 på varje apps egna sidor. Sammanställningen av appar med öppen källkod har mer om de tre vars kod är offentlig.

AppPrisÖppen källkodTalmodellerSkriver i alla apparTranskriberar filer
YapToTextGratis, ingen betalnivåJa, GPL-3.0Whisper Large v3 Turbo (Q5) ingår; tio Whisper-modeller till, eller din egen filJaJa, som ren text
superwhisperGratisplan; Pro $8,49 i månaden, $84,99 om året eller $249,99 en gångAnges inteWhisper i gratisplanen; Parakeet, Cohere Transcribe och molnmodeller i ProJaI Pro
MacWhisperGratisversion; Pro €64 en gångAnges inteWhisperBara i versionen från macwhisper.comJa, gratis, med export av undertexter
VoiceInk7 dagars provperiod, sedan från $25 en gångJa, GPL v3Parakeet, Whisper, Apple Speech och andra; Parakeet V3 är standardJa, vid markörenJa
HandyGratis; donationer välkomnaJa, MITParakeet V3, och Whisper Small, Medium, Turbo och LargeJa, klistras in vid markörenAnges inte
SpokenlyGratis med lokala modeller; Pro $9,99 i månadenNej, dess webbplats säger att koden är proprietärWhisper och Parakeet gratis; molnmodeller via Pro eller dina egna nycklarJa, i versionen från dess webbplatsJa, med export av undertexter
HarkerGratis för lokal transkription; Premium från $5,75 i månadenAnges inteAlla Whisper-modellnivåer, enligt dess webbplatsJa, automatisk inklistringAnges inte

Sidan om alternativ till superwhisper och sidan om alternativ till MacWhisper går igenom de två mest kända, och Apples diktering mot Whisper ställer modellen mot det macOS redan har.

Kör Whisper själv eller använd en app

Du kan köra Whisper på en Mac utan någon app, och det är ett bra sätt att lära sig hur det fungerar. Så här mycket kräver varje väg av dig.

Kontrollerat 3 oktober 2026 i varje projekts egen README.

OpenAI:s whisperwhisper.cppYapToText
Installationpip install -U openai-whisper, med Python 3.8 till 3.11 och ffmpegKlona förrådet, hämta en modell med dess skript, bygg med CMakeMac App Store, med modellen inuti
Så använder du detEtt kommando i Terminal eller Python, på ljudfilerwhisper-cli på 16-bitars WAV-filer, och whisper-stream för en levande mikrofon, med SDL2En tangent i vilken app som helst, och ljudfiler på sidan Utility
Modellertiny till large, plus turboWhisper-modeller i ggml-format, även kvantiseradeLarge v3 Turbo (Q5) inuti, tio till i biblioteket, eller din egen ggml-fil
MacarAnges inteIntel och ArmApple-chip, macOS 14 eller senare
Pris och licensGratis, MITGratis, MITGratis, GPL-3.0

Att köra det själv vinner på kontroll: valfri modell, valfri flagga och även Intel-Macar, eftersom whisper.cpp anger Mac med Intel och Arm som stödda. YapToText vinner på allt efter transkriptet: det skriver i appen du är i, städar med en lokal modell om du vill, sparar en History och kräver ingen konfiguration. Det enda kommandot att komma ihåg är Right Command. Kör Whisper själv för att lära dig och pilla. Använd en app när du bara vill ha orden.

Vill du köra det själv har guiden till lokal Whisper whisper.cpp-kommandona och vad varje modell kostar i diskutrymme och minne.

För inspelningar i stället för direktdiktering tar sidan om transkribering av ljudfiler upp sidan Utility, och sidan om alternativ till MacWhisper jämför YapToText med MacWhisper. Jämförelsesidan ställer superwhisper, Wispr Flow, MacWhisper och VoiceInk bredvid varandra.

Välj en annan Whisper-modell

Sidan AI Models har ett Dictation Model Library med tio Whisper-modeller till, var och en hämtad en gång från Hugging Face och körd på din Mac. Appens egen tumregel är att större modeller hör bättre och att mindre modeller är snällare mot batteri och minne. Under Your own models kan du lägga till vilken whisper.cpp GGML .bin-fil som helst. Appen känner igen den utifrån själva filen och avvisar allt annat.

Guiden till lokal Whisper har tabellen över modeller med vad var och en kostar i diskutrymme och minne, och guiden till AI-modeller och energiguiden handlar om hur du väljer en och byter när du kör på batteri.

Sidan AI Models i YapToText: Whisper Large v3 Turbo (Q5) och Phi-3.5 Mini Instruct markerade Included, modellbiblioteket nedanför.
Bild 3. Dictation Model Library: varje Whisper-modell visar sina stjärnor för noggrannhet och hastighet, sina språk, sin storlek och en hämtningsknapp.

Börja diktera med Whisper

Det finns inget att ställa in utöver två behörigheter. Installera appen, tillåt mikrofonen och Hjälpmedel, klicka där orden ska stå och tryck på Right Command.

Hämtningen från App Store är ungefär 2,9 GB eftersom båda modellerna följer med, så den dikterar utan Wi-Fi från första start. Homebrew-versionen har inga modeller inuti, så hämta en talmodell före din första diktering. Installationssidan har båda vägarna, och guiden till första dikteringen går igenom varje steg med vad du ska se.

Öppen källkod på GitHub

Koden finns på GitHub på github.com/ryleighnewman/YapToText, under GPL-3.0. Du kan läsa exakt hur ljudet når Whisper och vad som händer med texten efteråt, öppna ett issue eller bygga appen själv med Xcode 26 eller senare. Varje rad är offentlig, så du behöver aldrig lita på mitt ord om vart din röst tar vägen.

Terminal: Hämta källkoden och öppna den i Xcode.

git clone https://github.com/ryleighnewman/YapToText.git
open YapToText/YapToText.xcodeproj

Det som händer: Xcode öppnar projektet. Välj schemat YapToText och tryck på Command R. Appen byggs i sandlåda, på samma sätt som när den levereras, men utan modellerna, så hämta en talmodell på sidan AI Models före din första diktering.

Ett ärligt glapp: källkoden på GitHub och Homebrew-versionen kan ligga en version efter App Store-versionen. Vad är nytt listar varje version.

Om Whisper hör fel

  1. Lär den dina ord. Lägg till namn och termer på sidan Dictionaries. De förbereder Whisper och rättar inte bara dess utdata. Guiden till ordlistor visar hur.
  2. Ställ in ditt språk. Listan Language på sidan AI Models börjar på din Macs systemspråk. Sidan om språk listar alla 29.
  3. Åtgärda mikrofonen. Bluetooth-mikrofoner har telefonkvalitet, så välj Macens egen mikrofon i väljaren Input i menyradens panel. Appen varnar också när rummet eller fläktarna är för höga för att den ska kunna höra dig.
  4. Prova en större modell. Whisper Large v3, eller Q8-versionen av Turbo, ger en större hämtning och långsammare körningar, och stjärnbetygen på sidan AI Models visar avvägningen.
Sidan Dictionaries i YapToText: föreslagna rättelser som thursday till Thursday, och ordlistan General med iPhone och Wi-Fi.
Bild 4. Sidan Dictionaries. Poster som iPhone och Wi-Fi rättar hur orden skrivs, och de förbereder också Whisper på att lyssna efter dem.

Det här kan den inte

  • Intel-Macar. YapToText kräver Apple-chip och macOS 14 eller senare, och inget utlovas för Intel-Macar.
  • Undertexter och talare. Filtranskription ger ren text, utan tidsstämplar, utan undertexter och utan talaretiketter.
  • Översättning. Den skriver det du sa på det språk du sa det på, och OpenAI anger att turbomodellen inte är tränad för översättning.
  • Alla språk lika bra. OpenAI säger att Whispers prestanda varierar mycket beroende på språk.

Sidan om offlinediktering tar upp vad som fungerar med Wi-Fi avstängt.

Kortversionen

  • Whisper. Det är OpenAI:s taligenkänningsmodell med MIT-licens. YapToText kör Large v3 Turbo (Q5), den orörda whisper.cpp-filen på 574 MB.
  • Lokalt. Den körs på din Mac via whisper.cpp med Metal, utan Terminal och utan konto.
  • Överallt. Orden hamnar vid din markör i vilken app som helst, gratis.

Det är Whisper, på din Mac, som skriver där du är. Om Whisper hör fel på något det inte borde, öppna ett issue på GitHub. Jag läser alla.

Hämta YapToText i Mac App StoreGratis att hämta. Inget konto och inga låsta funktioner, för macOS 14 eller senare på en Mac med Apple-chip. Källkod på GitHub.

Vem som skriver. Ryleigh Newman utvecklar programvara, har svårt att skriva på tangentbord och dikterar varje dag med YapToText, appen som den här webbplatsen handlar om. Sidan är översatt från engelska. Appens gränssnitt och resten av webbplatsen är på engelska. Mer om projektet, på engelska.

Guider

Fler guider, på engelska

Källor

Frågor

Finns det en Whisper-app för Mac?

Ja. YapToText är en gratis Mac-app som kör Whisper Large v3 Turbo på din Mac och skriver i vilken app som helst. Det finns fler, och jämförelsesidan på den här webbplatsen ställer flera bredvid varandra.

Kan man köra Whisper lokalt på en Mac?

Ja. whisper.cpp kör Whisper på en Mac och är optimerat för Apple-chip, och OpenAI:s eget paket körs från Python. YapToText paketerar whisper.cpp och modellen i en App Store-app, så den körs lokalt utan några inställningar.

Är Whisper gratis?

Ja. OpenAI släppte Whispers kod och modellvikter under MIT-licensen. YapToText, som kör det, är också gratis, utan betalnivå.

Fungerar Whisper offline på en Mac?

Ja, när det körs lokalt. YapToTexts App Store-version har modellen med, så den transkriberar utan internetanslutning. Nätverket används bara när du själv startar en modellhämtning.

Vilken Whisper-modell är bäst för en Mac?

Large v3 Turbo (Q5) är den som YapToText levererar, på 574 MB, eftersom den körs på ungefär en tredjedel av minnet som hela modellen behöver. Större modeller hör bättre och mindre är lättare, så biblioteket låter dig välja.

Fungerar Whisper på Intel-Macar?

Ja, om du kör whisper.cpp själv, för dess README listar Mac med Intel och Arm som stödda. YapToText kräver Apple-chip och macOS 14 eller senare, och inget utlovas för Intel-Macar.

Kör Whisper på en M4-Mac?

Ja. YapToText kör Whisper på vilken Mac med Apple-chip som helst och macOS 14 eller senare, och Apple-chip omfattar M-serien, M4 inräknad. Det kräver ingen Python och ingen Terminal.

Hur installerar jag Whisper på en Mac?

Det enklaste är en app som levererar det. YapToText från Mac App Store innehåller Whisper Large v3 Turbo (Q5), så det blir ingen Python, ingen Terminal och ingen separat modellhämtning. Homebrew-versionen installerar appen med ett kommando, och du hämtar modellen från dess sida AI Models.