Superwhisper 开源 0.6B 端侧 ASR 后处理模型 S1-mini
8 月 20 日，Superwhisper 发布其首个开源权重语言模型 S1-mini，并在 Hugging Face 趋势榜上快速攀升。该模型仅 0.6B（6 亿）参数，基于 Qwen3，专注于语音识别（ASR）输出的文本后处理：将口语化转写清洗为规范书面语。这是目前端侧听写与会议记录场景中一个低成本、保隐私的轻量方案，也是其受社区关注的主要原因。
已确认
- 模型 superwhisper/s1-mini 已在 Hugging Face 开源权重并登上趋势榜，基于 Transformers 架构、由 Qwen3 驱动，参数量 0.6B
- 功能覆盖 ASR 转写后处理：文本规范化及逆规范化、标点恢复、大小写纠正、数字与日期格式化，去除语气词与自我修正等口语痕迹
- 支持 100% 本地运行，已接入 Superwhisper App 提供试用；可通过 🤗 Transformers.js 在浏览器 WebGPU 环境直接运行，无需服务端
为什么重要
- 原始 ASR 转写常夹杂口语冗余，S1-mini 以极小参数量提供后处理能力，兼顾隐私（本地推理）与低资源部署门槛
- 浏览器端 WebGPU 运行路径降低了集成门槛，听写、会议记录等应用可直接在网页侧完成文本清洗
2026-08-20 ~ 2026-08-20 · 5 条相关
一手来源
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