智谱 Z.ai · 嵌入式与手机

GLM-ASR-Nano-2512

智谱面向中文、英文、粤语和低音量场景发布的轻量本地语音识别模型。

查看官方资料 官方源核验于 2026/08/20
参数规模厂商口径 1.5B;仓库统计约 2.26B
架构轻量语音识别 Transformer
模态语音输入、文本转写、中文、英文、粤语
上下文Tokenizer 配置上限 65,536;音频时长需按官方路径实测
Local deployment verdict

部署判断

官方 BF16 权重文件约 4.52GB;运行时还需要音频处理器、缓存和解码内存,低内存设备应优先验证量化与分段策略。

推荐起点
嵌入式与手机
常见运行时
Transformers、vLLM / SGLang 规划支持、GLM-ASR 开源仓库
许可
MIT

型号与精度版本

BF16
官方兼容 Transformers

同一模型家族中的基础、指令、推理、量化或多模态检查点用途可能完全不同。下载前应核对模型卡、提示模板、分词器、量化方法和运行时版本。

适合放进哪些本地工作流

本地会议转写
粤语客服录音
低音量语音识别
语音数字员工输入层

端侧模型更适合边界清楚、输入可控、失败可回退的任务。涉及客户承诺、财务写入、生产控制或复杂多步工具调用时,应保留云端高能力模型与人工审批作为升级路径。

进入数字员工路由前怎么测

  1. 加载测试记录具体设备、精度、运行时、上下文与首 Token 时间,避免只写“能跑”。
  2. 任务测试用脱敏企业样本测任务成功率、结构化输出和工具参数正确率。
  3. 压力测试加入长上下文、并发、热启动、内存峰值、功耗和降频观察。
  4. 治理测试验证模型许可、日志、更新、漏洞响应、人工接管与云端回退。

当前研究限制

  • 厂商 1.5B 与仓库权重统计口径不同
  • 错误率与吞吐属于厂商或榜单环境
  • 生产音频必须覆盖口音、噪声、串音与长时录音

本页是官方资料索引与企业选型分析,不构成速度、显存、质量、许可或合规承诺。社区量化与第三方运行时应作为独立供应链组件审计。