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nvidia · Transkription · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)

nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b

Sprache zu Text — Meetings, Interviews, Untertitel (Whisper-Klasse).

Andere

Größe (kompakt)2,6 GB
Kleinste Variante0,7 GB
LizenzAndere
Parameter0.6B
KategorieTranskription
Downloads (30 Tage)1,2 Mio.
Likes1k
Aktualisiertvor 1 Mon.
Erstelltvor 5 Mon.
Hersteller/Orgnvidia
Tensor-TypF32
Repo-Größe (alle Dateien)5,7 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein kleines Spracherkennungsmodell von Nvidia, das Sprache in Echtzeit in Text umwandelt. Dank Streaming-Fähigkeit eignet es sich für Live-Transkription, z. B. bei Meetings oder Telefonaten.

Stärken

Sehr kompakt mit nur 0,6 Milliarden Parametern und läuft damit auch auf bescheidenerer Hardware, Streaming in Echtzeit ist hier der klare Vorteil.

Grenzen

Bei 0,6 Mrd. Parametern muss man bei schweren Akzenten, Hintergrundgeräuschen oder Fachjargon mit Abstrichen rechnen, die Lizenz ist nicht klar als Open Source ausgewiesen.

Für wen?

Für Entwickler, die in ihre Anwendung eine Live-Transkription einbauen wollen, ohne dafür ein großes GPU-Setup zu brauchen.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).

🚀 Ollama (Ein-Klick)

Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.

ollama run hf.co/nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Schreibt mitWandelt gesprochene Sprache in Text um — Meetings, Interviews, Untertitel.
Trainings-DatenLaut Modellkarte trainiert mit: Granary, multilingual_librispeech, fleurs.
Paper / ForschungarXiv:2312.17279, arXiv:2305.05084 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz39 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Inferenz-APIBei Hugging Face direkt im Browser ausprobierbar (Inferenz-Profil vorhanden).
Mehrsprachigu. a. Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Arabisch
1 VariantenGGUF-Dateien von 0,7 GB bis 0,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Millionenfach geladen1,2 Mio. Downloads auf Hugging Face.
Gerade im TrendAktuell weit oben bei Hugging Face.
TechnikModelltyp: nemotron3_5_asr · Bibliothek: nemo

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b.q8_00,7 GB2,7 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste 0,7 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

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Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.