Clasificador en tiempo real
Todos los modelos en tiempo real. El mismo audio. Puntuados en capacidad de respuesta, estabilidad y precisión — los ejes que importan cuando las palabras aparecen mientras hablas.
1
Modelos Evaluados
1
Total de Benchmarks
11
Idiomas Evaluados
14 jul 2026
Última Actualización
01
Flux
27.2
290 ms TTFP
3050.0% flicker
0 ms drain
98.41% WER
compuesto ponderado
50%
Precisión
WER frente a transcripciones de referencia, transmitido en vivo
25%
Capacidad de respuesta
Tiempo mediano hasta el primer parcial
20%
Estabilidad
Con qué frecuencia se revisan los parciales anteriores antes de finalizar
5%
Latencia de cola
Tiempo de vaciado del último fragmento tras detenerse el audio
cómo se mide la capacidad de respuesta
TTFP
Tiempo hasta el Primer Parcial
Qué tan rápido el modelo empieza a mostrar palabras (menor es mejor)
Flicker
Parpadeo
Con qué frecuencia cambian las palabras parciales anteriores antes de finalizar la transcripción (menor es mejor)
Cadence
Cadencia
Con qué frecuencia el modelo actualiza su transcripción parcial — contexto descriptivo, no puntuado
RTF
Factor de Tiempo Real
Se lee ≈1.0 para un modelo en tiempo real bien comportado, ya que el audio se transmite a ritmo real — no es una métrica de 'menor siempre es mejor' como el factor de velocidad por lotes
Un solo endpoint, todos los proveedores. Fija el líder o deja que enrutemos automáticamente al mejor modelo según tu presupuesto de precisión y latencia.