Все сравнения

DeepSeek V4 vs MAI-Transcribe-1 — сравнение бенчмарков

DeepSeek V4
DeepSeek
MAI-Transcribe-1
Microsoft
Ничья

DeepSeek V4 и MAI-Transcribe-1 — инструменты разных категорий. DeepSeek V4 — языковая модель для текста и кода, MAI-Transcribe-1 — специализированный транскрибатор речи Microsoft.

Бенчмарки

MMLU
DeepSeek
88
MAI-Transcribe-1
0
HumanEval
DeepSeek
82
MAI-Transcribe-1
0
WER (ниже = лучше, %)
DeepSeek
0
MAI-Transcribe-1
4.2
Латентность (мс)
DeepSeek
0
MAI-Transcribe-1
320
Средний балл: DeepSeek 42.5vsMAI-Transcribe-1 81.1

* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.

DeepSeek V4
DeepSeek

Ожидаемая флагманская open-source модель от DeepSeek. 1 трлн параметров (MoE, ~37 млрд активных), контекст 1 млн токенов, архитектура Engram для условной памяти. Первая фронтирная модель на чипах Huawei Ascend без NVIDIA. Предварительные бенчмарки: SWE-bench 80%+, HumanEval 90%. Ожидаемая цена — в 20–50 раз дешевле западных аналогов. Полный релиз ожидается в апреле 2026.

Тарифы, обзор, бенчмарки →
MAI-Transcribe-1
Microsoft

Модель распознавания речи Microsoft. 25 языков включая русский. В 2.5 раза быстрее Azure Fast. Лучший WER на FLEURS, обгоняя Whisper, GPT-Transcribe и Gemini Flash-Lite. Аудиофайлы до 200 МБ.

Тарифы, обзор, бенчмарки →

Вопросы и ответы

Что такое MAI-Transcribe-1?+
MAI-Transcribe-1 — модель транскрипции речи от Microsoft, конкурент Whisper от OpenAI и Google Speech-to-Text. Оптимизирована для точного распознавания речи с низкой задержкой.
Умеет ли DeepSeek V4 транскрибировать аудио?+
Нет, DeepSeek V4 — исключительно текстовая и кодовая модель без возможности обработки аудио. Для транскрипции нужны специализированные модели.
Можно ли совместить DeepSeek и MAI-Transcribe?+
Да: MAI-Transcribe-1 конвертирует речь в текст, DeepSeek V4 анализирует, суммаризирует и обрабатывает результат. Эффективная связка для обработки встреч и интервью.
На каких языках работает MAI-Transcribe-1?+
MAI-Transcribe-1 поддерживает более 100 языков включая русский, демонстрируя высокую точность. WER на русской речи составляет около 6-8%, что является хорошим результатом.