Tether AI QVAC TranscribePsy Modeli Kullanıma Sunuldu

Tether AI Research, akıllı gözlükler ve insansı robotlar için yeni ses tanıma modeli QVAC TranscribePsy'ı duyurdu. Model, 254 milyon parametreli çok dilli ses tanıma yeteneğiyle doğrudan cihaz üzerinde çalışıyor ve iPhone 17 Pro Max’te 10 dakikalık sesi 1,65 saniyede yazıya dönüştürebiliyor. Bültene göre model, gizlilik odaklı sesli yapay zekâ uygulamalarının geliştirilmesini destekliyor.

Öne Çıkan Bilgiler

QVAC TranscribePsy Hangi Cihazlarda Çalışıyor?

Model, akıllı telefonlar, akıllı gözlükler ve insansı robotlarda tamamen cihaz üzerinde çalışmak üzere tasarlandı. Bluetooth veya Wi‑Fi üzerinden bağlanan akıllı gözlüklerden gelen sesler gerçek zamana yakın biçimde işlenebiliyor.

Ses kayıtlarını bulut sunucularına göndermeden çevrimdışı olarak işleyebilmesi, kullanıcı verilerinin gizliliğini korurken düşük gecikmeli etkileşim imkanı sağlıyor. Bu özellik, özellikle hassas veri içeren tıbbi görüşmeler ve hukuki mülakatlarda kritik bir avantaj sunuyor.

TranscribePsy Neden Önemli?

Model, Open ASR Leaderboard’da %8,02, Multilingual LibriSpeech’te %6,58 ve Common Voice’ta %21,56 kelime hata oranı (WER) elde ederek çok dilli ses tanıma doğruluğunda öne çıkıyor.

Apple Core ML sürümü, iPhone 17 Pro Max’te 10 dakikalık sesi 1,65 saniyede yazıya dönüştürürken rakip Core ML modeline göre disk alanının yarısından azını ve 1,7 kat daha az belleği kullandı. Bu verimlilik, cihaz kaynaklarının diğer görevler için serbest kalmasını sağlıyor.

TranscribePsy Hangi Dillerde Destekleniyor?

Model, dizüstü bilgisayarlarda 25 Avrupa dilini destekleyerek geniş bir çok dillilik sunuyor. Telefon sürümü ise 8 Avrupa diline odaklanarak mobil platformlarda da çok dilli kullanım imkanı tanıyor.

Bu dil kapsamı, sesli çeviri, çok dilli belge analizi ve uluslararası uygulamalarda entegrasyon için temel bir altyapı oluşturuyor. QVAC ekosistemi içinde VisionPsy, TranslatePsy‑Nano ve MedPsy gibi diğer modellerle birlikte çalışarak ses‑metin dönüşümünü daha kapsamlı bir hizmet haline getiriyor.

Tether AI Research Kimdir?

Tether AI Research, cihaz üzerinde çalışan kompakt ve verimli yapay zekâ modelleri geliştiren bir araştırma birimidir. QVAC projesi kapsamında ses, metin, görüntü ve video işleme yeteneklerini birleştiren bir ekosistem oluşturmayı hedefliyor.

QVAC, açık, merkeziyetsiz ve uyarlanabilir zekâ sistemleri geliştirmeye odaklanan Tether Data’nın yapay zekâ araştırma girişimidir. TranscribePsy, Apache 2.0 lisansı altında yayımlanarak araştırma ve eğitim amaçları için açık kaynaklı bir çözüm sunuyor.

İlgili haberler

• xAI Grok Voice 3.0 Duyuruldu 14 Ekim 2026
• HPE, 6. Nesil AMD EPYC Destekli ProLiant Sunucuları Tanıttı
• Halkbank Ürün ve Hizmetlerini ChatGPT Üzerinden Erişime Açtı

Sektör Profesyonelleri İçin Çıkarımlar

• 254 milyon parametreli model: Model, 254 milyon parametreye sahip olduğu için doğrudan cihaz üzerinde çalışabilecek kadar kompakt bir yapı sunuyor.
• İşlemci performansı 2,6 kat ve 5,7 kat daha hızlı: Altı akıllı telefonda yapılan testlerde TranscribePsy, kendisinden sonra gelen modele kıyasla 2,6 kat, Whisper‑small modeline kıyasla ise 5,7 kat daha hızlı çalıştı.
• 25 Avrupa dili ve 8 telefon dili: Model, dizüstü bilgisayarlarda 25 Avrupa dilini, telefonlarda ise 8 Avrupa dilini destekleyerek çok dilli senaryolara uygun bir altyapı sağlıyor.

Sıkça Sorulan Sorular

QVAC TranscribePsy ne zaman duyuruldu?

Model, Ekim 2026’da Tether AI Research’in basın bülteninde duyuruldu.

Model kaç parametreye sahip?

TranscribePsy 254 milyon parametre içeriyor.

Model hangi cihazlarda çalışıyor?

Akıllı telefonlar, akıllı gözlükler ve insansı robotlarda çalışıyor.

Model hangi dilleri destekliyor?

Dizüstü bilgisayarlarda 25 Avrupa dili, telefonlarda ise 8 Avrupa dili destekleniyor.

Modelin WER oranları nelerdir?

Open ASR Leaderboard %8,02, Multilingual LibriSpeech %6,58 ve Common Voice %21,56 olarak raporlanmıştır.

Kaynak: Tether AI Research basın açıklaması.