doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit

Model

0

stars

2

commits

1

linked in READMEs

May 8, 2026

updated

4-bit
automatic-speech-recognition
mlx
mlx-whisper
nan
quantized
taigi
taiwanese-hokkien
whisper

README

Breeze-ASR-26-MLX-4bit

這是 doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX4-bit 量化版, 由 MLX fp16 checkpoint 再量化而成,適合在 Apple Silicon 上降低記憶體占用。

原始來源模型為 MediaTek-Research/Breeze-ASR-26。 這是一個以 Whisper Large-v2 為基礎微調的台語(Taigi / Taiwanese Hokkien)ASR 模型。

量化設定

  • bits: 4
  • group size: 64
  • quantization mode: MLX affine weight-only quantization

使用方式

pip install -U mlx-whisper

CLI:

mlx_whisper audio.wav --model doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit --language zh

Python:

import mlx_whisper

result = mlx_whisper.transcribe(
    "audio.wav",
    path_or_hf_repo="doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit",
    language="zh",
)
print(result["text"])

注意事項

  • 這個模型主要用於台語 ASR,但輸出偏向華語中文字。
  • 建議使用 language="zh",或省略讓模型自動偵測。
  • 若你想要最高精度,請改用 fp16 原版:doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX

Contributors

doggy8088

2 commits

doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit

Model

0

stars

2

commits

1

linked in READMEs

May 8, 2026

updated

4-bit
automatic-speech-recognition
mlx
mlx-whisper
nan
quantized
taigi
taiwanese-hokkien
whisper

README

Breeze-ASR-26-MLX-4bit

這是 doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX4-bit 量化版, 由 MLX fp16 checkpoint 再量化而成,適合在 Apple Silicon 上降低記憶體占用。

原始來源模型為 MediaTek-Research/Breeze-ASR-26。 這是一個以 Whisper Large-v2 為基礎微調的台語(Taigi / Taiwanese Hokkien)ASR 模型。

量化設定

  • bits: 4
  • group size: 64
  • quantization mode: MLX affine weight-only quantization

使用方式

pip install -U mlx-whisper

CLI:

mlx_whisper audio.wav --model doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit --language zh

Python:

import mlx_whisper

result = mlx_whisper.transcribe(
    "audio.wav",
    path_or_hf_repo="doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit",
    language="zh",
)
print(result["text"])

注意事項

  • 這個模型主要用於台語 ASR,但輸出偏向華語中文字。
  • 建議使用 language="zh",或省略讓模型自動偵測。
  • 若你想要最高精度,請改用 fp16 原版:doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX

Contributors

doggy8088

2 commits