모든 주요 AI 연구소는 이제 ASR용 오픈 소스 대규모 음성 모델을 출시했으며, 프로덕션용으로 올바른 모델을 선택하는 것이 실제 결정이 되었습니다. 이 검토는 주요 선수들을 나란히 놓습니다: OpenAI의 Whisper, Google의 USM 관련 릴리스, Meta의 MMS 및 wav2vec 2.0 계열, 그리고 Nvidia의 NeMo 제품군(Conformer, Parakeet, Canary). 목표는 음성 제품을 출시하는 팀이 실제로 중요하다고 생각하는 축에 걸친 솔직한 비교입니다 — 현실적인 오디오의 정확성, 언어 지원, 지연시간, 라이선싱, 미세 조정 인체공학, 각 스택 주변 커뮤니티 규모.

리더보드 숫자를 낭독하는 대신, 이 부분은 각 모델이 어디서 성과를 내고 어디서 조용히 실패하는지에 초점을 맞춥니다: 장형 전사, 코드 전환, 도메인 적응, 스트리밍, 그리고 대규모로 실행하는 실제 비용입니다. 또한 타임스탬프나 핫 워드 바이어싱이 필요할 때 엔드 투 엔드 Transformer 디코더와 CTC 스타일 아키텍처 간의 트레이드오프를 지적합니다. 자체 파이프라인을 위해 오픈 소스 ASR 기초 모델을 평가하고 있다면, 이 설명은 GPU 시간을 직접 벤치마킹하기 전에 견고한 시작 지도입니다.