الذكاء الاصطناعي
Cohere تطلق نموذج Transcribe الصوتي مفتوح المصدر
أطلقت شركة Cohere نموذج Transcribe، وهو نموذج مفتوح المصدر للتعرف التلقائي على الكلام، وتدّعي أنه يتفوق على العديد من المنافسين في لوحة صدارة Hugging Face.
يوم الخميس، أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات Cohere نموذج Transcribe، مما يمثل دخولها الأول إلى سوق النماذج الصوتية. Transcribe هو نموذج مفتوح المصدر للتعرف التلقائي على الكلام (ASR) مصمم لمهام مثل تدوين الملاحظات وتحليل الكلام. بُني النموذج بـ 2 مليار معلمة، وهو مصمم للعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المخصصة للمستهلكين، مما يسمح للمستخدمين الذين يرغبون في استضافة النظام ذاتياً بالقيام بذلك. ووفقاً لـ Cohere، يتفوق Transcribe على العديد من النماذج المنافسة في لوحة صدارة Hugging Face Open ASR، حيث حقق متوسط معدل خطأ في الكلمات (WER) قدره 5.42، وهو أقل من أي نموذج آخر في المعيار. وفي التقييمات البشرية التي قيّمت دقة النسخ والتماسك وسهولة الاستخدام، حقق Transcribe متوسط معدل فوز بنسبة 61٪ على هذه النماذج الأخرى. قارنت Cohere نموذج Transcribe بعدة نماذج منافسة على لوحة الصدارة:
- Zoom Scribe v1
- IBM Granite 4.0 1B
- ElevenLabs Scribe v2
- Qwen3-ASR-1.7B Speech
يدعم النموذج حالياً 14 لغة: الإنجليزية، والفرنسية، والألمانية، والإيطالية، والإسبانية، والبرتغالية، واليونانية، والهولندية، والبولندية، والصينية، واليابانية، والكورية، والفيتنامية، والعربية. وفيما يتعلق بسرعة المعالجة، يمكن لـ Transcribe معالجة 525 دقيقة من الصوت في دقيقة واحدة، وهو معدل مرتفع لفئته من النماذج. ومع ذلك، فإن للنموذج قيوداً ملحوظة؛ فعند نسخ اللغات البرتغالية والألمانية والإسبانية، تراجع أداء Transcribe خلف منافسيه.
تعتزم Cohere دمج Transcribe في منصتها لتنسيق وكلاء المؤسسات، North. كما تتيح الشركة النموذج مجاناً عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بها، وسيكون متاحاً على Model Vault، وهي منصة الاستدلال المُدارة الخاصة بـ Cohere. يأتي هذا الإطلاق وسط طلب متزايد على تطبيقات تدوين الملاحظات والإملاء مثل Granola وWispr Flow. ومن الناحية المالية، ورد أن Cohere كانت تحقق إيرادات متكررة سنوية (ARR) بقيمة 240 مليون دولار في عام 2025. وقد أشار الرئيس التنفيذي للشركة، Aidan Gomez، إلى أن الشركة قد تطرح أسهمها للاكتتاب العام “قريباً”.
لماذا يهم
تشير خطوة Cohere نحو التعرف على الكلام مفتوح المصدر إلى سعيها للاستحواذ على الطلب المتزايد على أدوات تدوين الملاحظات والإملاء الآلي، مما يشكل تحدياً مباشراً للاعبين الراسخين في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.