Whisper
openai/whisperRevisado pelo Radar
O que faz
O Whisper é o modelo de reconhecimento de fala da OpenAI. Ele transforma áudio falado em texto em vários idiomas, consegue detectar qual idioma está sendo falado e pode traduzir a fala para o inglês. Você o executa digitando um comando em um terminal ou por código Python, e ele roda no seu próprio computador depois que um modelo é baixado. É preciso ter Python e ffmpeg; uma placa de vídeo deixa tudo bem mais rápido, principalmente nos modelos maiores, que precisam de cerca de 5–10 GB de memória de vídeo. A precisão varia muito de um idioma para outro.
Facilidade de instalação
C · instalar 1 ou 2 ferramentas · Windows
Não há instalador: você instala o Python e o ffmpeg (o README sugere Chocolatey ou Scoop no Windows), executa pip install -U openai-whisper e depois o usa digitando comandos.
Números no GitHub
- Estrelas
- 111.654em 31 de out. de 2026
- Downloads
- —todas as versões
- Crescimento
- +310estrelas em 5 dias
Estrelas ao longo do tempo
Fatos
- Roda em
- Windows, macOS, Linux
- Você precisa instalar
- Python, FFmpeg
- Para compilar a partir do código
- Python, Placa de vídeo, FFmpeg
- Espaço em disco
- 900 MB–4,2 GB · estimativa
- Contas ou chaves
- Nenhuma
- Custo
- Grátis · Gratuito. O README diz que tanto o código quanto os pesos do modelo estão sob a licença MIT.
- Licença
- MIT (Permissiva)
- Última atualização
- 31 de ago. de 2026
Sinais de risco (2)
- InfoSem versão nova há mais de um ano
A última versão publicada no GitHub é a v20250625 (2025-06-26); o último commit foi em 2026-08-31.
revisão por IA
- InfoPode precisar do Rust para instalar
README.md: "You may need `rust` installed as well, in case tiktoken does not provide a pre-built wheel for your platform."
revisão por IA
As evidências aparecem no idioma original.
O que o Radar não conseguiu verificar
- Qual o tamanho do download do modelo e onde ele é guardado no primeiro uso
- Quão lento ele é em um computador sem placa de vídeo
- Quão preciso ele é para o seu idioma e as suas gravações (o README mostra grandes diferenças entre idiomas)
- Se o pip instala no Windows uma versão do PyTorch com suporte a placa de vídeo sem passos extras