Voxtral-Mini 4B Realtime: локальная транскрипция речи с задержкой <500ms | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
04 Фев 2026 • Инструмент

Voxtral-Mini 4B Realtime: Как запустить сверхбыструю транскрипцию речи с задержкой <500ms локально

Как запустить Mistral Voxtral-Mini 4B Realtime для сверхбыстрой транскрипции речи локально на своем компьютере. Сравнение с Whisper, инструкция по установке и н

Пятьсот миллисекунд — это много или мало?

Представьте, что вы говорите с голосовым ассистентом. Произносите фразу, ждете. Пауза. Еще пауза. Наконец, ответ. Вам знакомо это раздражение? Проблема не в медленном LLM (хотя и в нем тоже), а в первом звене цепи — распознавании речи. Классические модели вроде Whisper требуют полный аудиофрагмент, обрабатывают его несколько секунд. Для реального времени это неприемлемо.

Mistral AI в феврале 2026 года выкатила Voxtral-Mini 4B Realtime. Не очередной инкрементальный апдейт, а архитектурный прорыв. Модель работает в стриминговом режиме, обрабатывает аудио по мере поступления, выдает текст с задержкой меньше 500 миллисекунд. На обычном компьютере. Без облаков.

Важно: Voxtral-Mini 4B Realtime — это не просто обновленная версия прошлогодних моделей. Это полностью переработанная архитектура, оптимизированная именно для низколатентного стриминга. Если вы пробовали Whisper в реальном времени через хаки — забудьте. Это другой уровень.

Что внутри черного ящика?

Четыре миллиарда параметров — звучит много, но для современных GPU это скромно. RTX 4090 справляется без квантования. Архитектура — трансформер, но с хитрой препроцессинг-частью, которая разбивает аудиопоток на чанки по 500 мс и передает их в модель до того, как пользователь закончил говорить.

Поддерживает 12 языков: английский, русский, китайский, испанский, французский, немецкий, итальянский, португальский, польский, голландский, греческий, турецкий. Русский работает отлично — тестировал на записях подкастов с разными акцентами.

Характеристика Значение
Задержка (latency) <500 мс
Размер модели 4B параметров
Память GPU ~8 ГБ FP16
Поддерживаемые языки 12, включая русский
Формат аудио 16kHz, моно

Whisper vs Voxtral: небо и земля для реального времени

OpenAI Whisper — король оффлайн-транскрипции. Берет файл, молча думает 10 секунд, выдает идеальный текст. Но попробуйте сделать из него реальный стриминг — получается костыль на костыле. Нужно нарезать аудио на перекрывающиеся сегменты, подавать в модель, потом склеивать результаты и бороться с артефактами.

Voxtral-Mini создан для стриминга с нуля. Архитектура предполагает, что аудио приходит потоком. Модель не ждет конца фразы — начинает выдавать текст почти сразу. Задержка в 500 мс — это не маркетинг, а реальные измерения на чистой речи. В шумной обстановке чуть больше, но все равно в разы быстрее любого Whisper-based решения.

💡
Если вам нужна транскрипция записанных файлов — берите Whisper. Если нужен живой диалог с ассистентом, субтитры в реальном времени или диктовка — Voxtral-Mini не имеет альтернатив среди открытых моделей на начало 2026 года.

Собираем голосового ассистента на одной видеокарте

Вот где Voxtral-Mini раскрывается полностью. Представьте цепочку: микрофон → Voxtral-Mini (STT) → локальная LLM (например, голосовой ассистент на DGX Spark) → TTS модель. Задержка каждого звена складывается. Если STT тянет 3 секунды, вся цепочка превращается в мучительное ожидание.

С Voxtral-Mini вы укладываетесь в 500 мс на распознавание плюс 1-2 секунды на генерацию ответа LLM. Это уже похоже на человеческий диалог. Не идеально, но терпимо.

1 Установка — пять минут работы

Mistral выложила модель на Hugging Face. Никаких сложных зависимостей — только стандартные библиотеки. У вас должен быть Python 3.10+ и CUDA 12.x (для NVIDIA) или ROCm 6.x (для AMD).

pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers sounddevice numpy

2 Базовый скрипт для тестирования

Создайте файл voxtral_demo.py. Вот минимальный рабочий код:

import torch
import torchaudio
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor
import sounddevice as sd
import numpy as np

# Загружаем модель и процессор
model_id = "mistral-ai/Voxtral-Mini-4B-Realtime"
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# Перемещаем на GPU если есть
if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

# Настройки аудио
sample_rate = 16000
chunk_duration = 0.5  # 500 ms

print("Говорите в микрофон. Для выхода нажмите Ctrl+C")

def audio_callback(indata, frames, time, status):
    """Коллбек для обработки аудиочанков"""
    audio_np = indata[:, 0]  # Берем первый канал
    inputs = processor(audio_np, sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt")
    
    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.to("cuda") for k, v in inputs.items()}
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs)
    
    text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
    if text.strip():
        print(f"Распознано: {text}")

# Запускаем захват аудио
with sd.InputStream(callback=audio_callback,
                    channels=1,
                    samplerate=sample_rate,
                    blocksize=int(sample_rate * chunk_duration)):
    sd.sleep(1000000)  # Бесконечно (почти)

Внимание: Этот код демонстрационный. В production нужно добавить обработку ошибок, буферизацию, нормализацию громкости и, возможно, VAD (Voice Activity Detection) чтобы не транскрибировать тишину.

3 Оптимизация для продакшена

Чистый код выше будет работать, но не оптимально. Вот что нужно добавить:

  • Квантование INT8: Уменьшает потребление памяти в 2 раза с минимальной потерей качества. Используйте model = model.to(torch.int8)
  • Кэширование внимания: Для стриминга критически важно. Включите use_cache=True в generate()
  • Специфичный словарь: Если ваш ассистент работает в узкой области (медицина, программирование), добавьте промпт с терминами

Где это взлетит, а где упадет

Voxtral-Mini — не серебряная пуля. У нее есть свои границы применимости.

Идеально для:

  • Голосовых ассистентов (как в сборке на одной видеокарте)
  • Живых субтитров для стримов и встреч
  • Диктовки текста (аналог OnIt для Mac, но быстрее)
  • Многопользовательских чатов с голосом

Не подойдет для:

  • Транскрипции длинных записей (здесь Whisper все еще лучше и точнее)
  • Работы на слабом железе (нужна хотя бы GTX 1080 или эквивалент)
  • Распознавания редких языков или диалектов

А что с альтернативами?

На рынке есть несколько игроков, но каждый со своими тараканами.

NVIDIA Riva — монстр от NVIDIA, работает быстрее всех. Но это проприетарный фреймворк, который требует специфичных оптимизаций под их железо. И стоит денег в продакшене.

OpenAI Whisper Realtime API — облачное решение, задержка около 700 мс. Качество отличное, но вы платите за каждый запрос и зависите от интернета. Для локального приложения — не вариант.

Silero V3 — легкая и быстрая, но только для русского языка. Если нужна мультиязычность — не подходит.

AssemblyAI, Rev.ai — облачные API, хорошее качество, но латентность от 1 секунды и выше плюс цена.

Voxtral-Mini занимает уникальную нишу: открытая модель, мультиязычная, работающая локально с задержкой меньше 500 мс. Конкурентов в этой комбинации параметров на февраль 2026 года просто нет.

💡
Если вы разрабатываете голосовой интерфейс и задумывались о локальном STT — сейчас лучшее время начать. Voxtral-Mini достаточно зрелая для продакшена, но еще не обросла сложными зависимостями как более старые фреймворки.

Типичные грабли, на которые наступают все

Первый запуск — и ничего не работает. Знакомо? Вот список проблем, которые встретятся 90% разработчиков:

  1. Неправильная частота дискретизации. Модель ожидает 16 kHz. Если подать 44.1 kHz, получите мусор. Используйте torchaudio.transforms.Resample
  2. Шум в микрофоне. Без шумоподавления модель пытается транскрибировать фоновые звуки. Добавьте простой VAD или пороговый фильтр по громкости
  3. Потребление памяти растет. В стриминговом режиме нужно очищать кэш внимания. Используйте model.config.use_cache = True и следите за памятью
  4. Задержка скачет. На Windows с драйверами Realtek бывают проблемы с буферизацией аудио. Переключитесь на ASIO или WASAPI в exclusive mode

Что дальше? Прогноз на 2026-2027

Mistral показала, что можно делать open-source модели с латентностью как у проприетарных решений. Что будет дальше?

Скорее всего, увидим:

  • Еще более легкие версии (1-2B параметров) для мобильных устройств
  • Интеграцию с аппаратными ускорителями вроде AMD Ryzen AI (по аналогии с LFM2 для транскрипции встреч)
  • End-to-end голосовые модели, где STT+LLM+TTS работают как единый пайплайн
  • Специализированные версии для конкретных доменов: медицина, юриспруденция, программирование

Самое интересное — это потенциальная конвергенция с многопользовательскими AI-чатами. Представьте голосовой Discord, где каждый участник говорит на своем языке, а все остальные слышат перевод в реальном времени. Технически это уже возможно.

Главный барьер сейчас — не качество распознавания (оно уже на уровне человека для чистого аудио), а интеграция в существующие приложения. Большинство разработчиков все еще думают в парадигме «записать → отправить в API → получить текст». Нужно переучиваться на стриминговый подход.

Начните с простого: возьмите демо-скрипт из статьи, запустите, поговорите с собой. Потом добавьте VAD, потом подключите к LLM. Через неделю у вас будет прототип голосового ассистента, который не заставляет вас ждать. Это того стоит.

←
На главную