На 197 записа с ясна българска реч Transkriptsiya сгреши 4,3 % от думите. Whisper large-v3, отвореният модел, на който работят много безплатни инструменти, сгреши 12,1 %, тоест 2,8 пъти повече. Gemini на Google имаше 6,2 % във варианта Flash и 4,6 % във варианта Pro. Направихме теста на 14 октомври 2026 г. на седем езика; по-долу са всички резултати и точното описание на метода.

Какво означава 4,3 % грешни думи

Мярката се нарича WER (word error rate): делът на думите, които човек трябва да поправи, изтрие или добави, за да съвпадне транскрипцията с оригинала. 4,3 % означава около 4 поправки на 100 думи. Колкото по-ниско, толкова по-добре.

В българския всяко грешно окончание или член се брои като цяла грешна дума: „решението“ вместо „решение“ е една грешка, макар изречението да остава разбираемо. Затова WER при езици с богата морфология обикновено е по-висок, отколкото при английския, дори когато текстът е напълно използваем.

Резултати за български

Инструмент Грешни думи Диапазон 95 %
Transkriptsiya 4,3 % 3,5–5,2 %
Whisper large-v3 12,1 % 10,7–13,5 %
Gemini Flash 6,2 % 4,0–9,5 %
Gemini Pro 4,6 % 3,8–5,5 %

Разликата спрямо Whisper е голяма и сигурна: при всички 1000 повторни извадки (вижте метода по-долу) Whisper имаше повече грешки. Спрямо Gemini Flash имахме по-малко грешки на български. С Gemini Pro сме наравно: разликата е по-малка от неточността на измерването.

Всички седем езика

Използвахме същия метод и същия брой записи за всички езици на нашите сайтове. Дял на грешните думи, по-ниско е по-добре:

Език Записи Transkriptsiya Whisper large-v3 Gemini Flash Gemini Pro
словенски 195 8,7 % 20,2 % 8,1 % 7,5 %
хърватски 199 5,5 % 10,9 % 5,6 % 4,8 %
чешки 192 4,3 % 11,5 % 3,4 % 3,4 %
словашки 200 2,8 % 9,5 % 3,2 % 2,7 %
полски 199 3,9 % 4,9 % 3,1 % 2,5 %
румънски 200 3,1 % 8,3 % 3,9 % 2,8 %
български 197 4,3 % 12,1 % 6,2 % 4,6 %

Накратко: на шест езика Transkriptsiya прави 2–3 пъти по-малко грешки от Whisper; при полския разликата е по-малка (3,9 % срещу 4,9 %). С Gemini Flash сме наравно на словенски, хърватски и словашки, по-добри сме на български и румънски, а Flash е по-добър на чешки и полски. Gemini Pro е с около пункт по-добър на словенски, хърватски, чешки и полски, а на останалите езици сме наравно.

Сравнявайте инструментите в рамките на един език, а не езиците помежду им: словенските записи например бяха най-трудни за всички инструменти.

Какво не показва този тест

  • Записите са ясно четена реч. Един говорител, тиха стая, изречения от Уикипедия. Срещи с няколко души, телефонни разговори, шум и силен диалект дават повече грешки на всички инструменти. С колко повече, този тест не мери.
  • Числата, написани по различен начин, се броят за грешка. „2026“ и „две хиляди двадесет и шест“ са различни думи в теста. Това вдига резултата на всички инструменти еднакво.
  • Точността не е всичко. Транскрипция с отбелязани говорители, времеви маркери и субтитри SRT спестява повече работа от един пункт по-малко грешки, ако така или иначе редактирате текста.

Ако искате да знаете как се справя даден инструмент с вашите записи, вземете 2–3 минути от типичен запис, транскрибирайте ги и пребройте поправките. В Transkriptsiya първият файл до 30 минути е безплатен.

Как тествахме

  • Записи: тестовата част на набора FLEURS (Google, лиценз CC BY 4.0), в който носители на езика четат изречения от Уикипедия. За всеки език с фиксирана хеш функция избрахме около 200 записа, общо 33–41 минути звук на език. За български 197 записа, тоест 34 минути.
  • Transkriptsiya: със същите настройки като в приложението, тоест с модела ElevenLabs Scribe v2, който използваме за разпознаване на речта.
  • Whisper large-v3: отвореният модел на OpenAI, пуснат чрез faster-whisper, beam 5.
  • Gemini: през API на Google, версии gemini-3.8-flash и gemini-3.1-pro-preview.
  • Оценка: всичко с малки букви, без пунктуация, после дял на грешните думи за всички записи заедно. Диапазонът показва къде е бил резултатът в 95 % от 1000 повторни извадки от записите.
  • Дата: 14 октомври 2026 г. Някои говорители започваха изречението отначало; това дава еднакви грешки на всички инструменти.

Всички транскрипции и скриптът за повтаряне на теста са запазени при нас, така че можем да повторим теста, когато моделите се обновят.