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Qwen3-ASR

本地离线 · 数据不出本机
官网
Qwen（GitHub）
凭据
无需凭据
免费额度
完全免费
计费方式
本地运行，无费用
推荐场景
多语种内容的本地高质量转写

通义千问开源的语音识别模型，支持 qwen3-asr-0.6b 与 qwen3-asr-1.7b。与 FunASR、FireRedASR 一样通过内置 sherpa-onnx 原生库运行，无需额外环境。

在妙幕中配置​

  1. 「引擎」页面选中「本地多模型引擎」分组，找到 Qwen3-ASR
  2. 按精度和资源需求选择 0.6B 或 1.7B，点「下载」获取模型
  3. 任务向导「语音模型」中选择对应模型即可使用
本地多模型引擎页面：Qwen3-ASR 模型下载入口

特点与适用​

  • 0.6B int8 约 0.95GB，体积小、加载快，适合 CPU 日常转写
  • 1.7B int8 约 2.4GB，精度更高，但需要更多内存且 CPU 推理更慢
  • 1.7B 当前通过 ModelScope 逐文件下载；0.6B 还可使用 GitHub 整包源
  • 与 FunASR / FireRedASR 同分组管理，可下载多个模型按任务对比效果

常见问题​

  • 0.6B 和 1.7B 怎么选：资源有限或更看重速度时选 0.6B；更看重识别质量且能接受更高内存和耗时时选 1.7B
  • 与 FunASR / FireRedASR 怎么选：三者都可本地免费使用，语言覆盖和素材表现各有差异，建议用同一段素材实测对比
  • 时间轴粒度：无词级时间戳，长句拆分按文本比例兜底

信息更新于 2026-07。