Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
通过 WebGPU 在你的浏览器里把中文和英文语音转成文字,可以处理音频文件或实时麦克风。适合不想把音频发到服务器的人。
Confucius4-R2T2 WebGPU 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download mrfakename/confucius4-r2t2-webgpu --repo-type space --local-dir confucius4-r2t2-webgpu cd confucius4-r2t2-webgpu
Confucius4-R2T2 WebGPU 是一个静态网页,把中文和英文语音转成文字。它在你自己的显卡上运行 Confucius4-R2T2 语音识别模型,这个模型是 Qwen3-ASR-1.7B 的微调版本。一切都在你这一侧完成,页面既接受音频文件,也接受实时麦克风。
需要中文或英文语音的文字稿,并且希望音频在自己机器上处理的人。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 记者和编辑 | 把口头采访转成文字 | 一段采访录音 |
| 教育 | 语言学习者 | 把口语练习变成书面文字 | 一段中文朗读 |
| 软件 | 网页开发者 | 研究为 WebGPU 搭建的语音识别流程 | 阅读 index.html 和 worker 脚本 |
| 无障碍 | 记笔记的人 | 用麦克风实时记录讲话 | 一段简短的语音备忘 |
如果你的浏览器不支持 WebGPU,可以跳过它,因为备用路径每段音频要花几分钟。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 文件转写 | 有录音的人 | 音频文件的文字,长音频会被切成 30 秒或更短的片段 |
| 实时听写 | 演讲者和记笔记的人 | 你说话时从麦克风得到的文字 |
| 代码研究 | 开发者 | 一个可以阅读和改写的浏览器端语音流程 |
pip install -U huggingface_hub hf download mrfakename/confucius4-r2t2-webgpu --repo-type space --local-dir confucius4-r2t2-webgpu cd confucius4-r2t2-webgpu
打开 Space 页面,或者打开你副本里的 index.html,然后给它一个音频文件,或者切换到实时麦克风。第一次访问会先下载模型权重,之后才会出现文字。
| Tool | What it does |
|---|---|
| index.html | 你打开来转写音频的页面 |
| examples/ | 示例音频,包括一段中文和几段英文 |
你在支持 WebGPU 的浏览器里打开页面,载入中文示例音频。页面解码语音,并把听到的内容显示成文字。
先从 examples 文件夹里的一段示例音频开始。第一次加载很慢,因为模型权重只下载一次,之后浏览器会保存它们。
音频编码器和解码器都通过 onnxruntime-web 在 WebGPU 上运行,用的是量化后的 ONNX 导出版本,键值缓存在各步之间留在 GPU 上。贪心解码在 Web Worker 里运行。对于麦克风,它用 16 秒的滚动窗口,把已经定稿的文字当作解码前缀,并回退最后一个词元。权重通过并行的范围请求到达,存放在 Cache API 里。
通过 WebGPU 在你的浏览器里把中文和英文语音转成文字,可以处理音频文件或实时麦克风。适合不想把音频发到服务器的人。
由 mrfakename 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Confucius4-R2T2 WebGPU 是一个静态网页,把中文和英文语音转成文字。它在你自己的显卡上运行 Confucius4-R2T2 语音识别模型,这个模型是 Qwen3-ASR-1.7B 的微调版本。一切都在你这一侧完成,页面既接受音频文件,也接受实时麦克风。
适合谁:需要中文或英文语音的文字稿,并且希望音频在自己机器上处理的人。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
媒体 | 记者和编辑 | 把口头采访转成文字 | 一段采访录音
教育 | 语言学习者 | 把口语练习变成书面文字 | 一段中文朗读
软件 | 网页开发者 | 研究为 WebGPU 搭建的语音识别流程 | 阅读 index.html 和 worker 脚本
无障碍 | 记笔记的人 | 用麦克风实时记录讲话 | 一段简短的语音备忘
如果你的浏览器不支持 WebGPU,可以跳过它,因为备用路径每段音频要花几分钟。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
文件转写 | 有录音的人 | 音频文件的文字,长音频会被切成 30 秒或更短的片段
实时听写 | 演讲者和记笔记的人 | 你说话时从麦克风得到的文字
代码研究 | 开发者 | 一个可以阅读和改写的浏览器端语音流程
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download mrfakename/confucius4-r2t2-webgpu --repo-type space --local-dir confucius4-r2t2-webgpu
cd confucius4-r2t2-webgpu
如何使用:打开 Space 页面,或者打开你副本里的 index.html,然后给它一个音频文件,或者切换到实时麦克风。第一次访问会先下载模型权重,之后才会出现文字。
Tool | What it does
index.html | 你打开来转写音频的页面
examples/ | 示例音频,包括一段中文和几段英文
示例:你在支持 WebGPU 的浏览器里打开页面,载入中文示例音频。页面解码语音,并把听到的内容显示成文字。
新手与专家:先从 examples 文件夹里的一段示例音频开始。第一次加载很慢,因为模型权重只下载一次,之后浏览器会保存它们。
音频编码器和解码器都通过 onnxruntime-web 在 WebGPU 上运行,用的是量化后的 ONNX 导出版本,键值缓存在各步之间留在 GPU 上。贪心解码在 Web Worker 里运行。对于麦克风,它用 16 秒的滚动窗口,把已经定稿的文字当作解码前缀,并回退最后一个词元。权重通过并行的范围请求到达,存放在 Cache API 里。
音频来自文件或麦克风
长音频在安静处被切开
编码器和解码器在 WebGPU 上运行
文字显示在页面上
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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