# Whisper Large v3

Éditeur : OpenAI (États-Unis). Poids ouverts. Licence : Apache 2.0.

En bref : 24e sur 39 en transcription en français ; 30e sur 51 en transcription en anglais (Artificial Analysis) (ex æquo à valeur égale) ; 36e sur 53 en transcription en anglais (Open ASR).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/whisper-large-v3/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Troisième version du grand modèle Whisper d'OpenAI, pour la transcription multilingue et la traduction vers l'anglais, publiée avec ses poids. Elle reprend l'architecture précédente, ajoute le cantonais et a été entraînée sur 1 million d'heures annotées faiblement et 4 millions d'heures pseudo-annotées. (lu sur https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md)

- Sortie : 6 novembre 2023 (lu sur la page de l'éditeur, https://github.com/openai/whisper/discussions/1762)
- Taille : 1,55 milliard de paramètres (lu sur la page de l'éditeur, https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : 99 langues, dont le français.
- Évaluées par nos sources : français et anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; évalué, 24e sur 39 en transcription en français (6,24 %).
- Source des langues annoncées : https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md, https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3

## Ses classements

- Transcription en français : 24e sur 39, taux d'erreur par mot 6,24 % ; vitesse : RTFx 340 : transcrit 340 secondes d'audio par seconde de calcul ; par jeu de test : Common Voice 9,97 %, FLEURS 4,84 %, MLS 3,90 %. Source : Open ASR Leaderboard, Hugging Face, https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard (relevé du 19 octobre 2026, version du 17 octobre 2026).
- Transcription en anglais, indice AA-WER : 30e sur 51, taux d'erreur par mot 4,07 % ; prix : 1,15 $ pour 1 000 minutes de parole ; par jeu de test : AA-AgentTalk 3,44 %, Earnings22 7,00 %, VoxPopuli 2,41 %. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/speech-to-text/models/whisper (relevé du 19 octobre 2026).
- Transcription en anglais, Open ASR : 36e sur 53, taux d'erreur par mot 7,16 % ; vitesse : RTFx 470 : transcrit 470 secondes d'audio par seconde de calcul ; par jeu de test : AMI-Cleaned 13,63 %, Earnings22-Cleaned-AA-chunked 7,99 %, Gigaspeech-Cleaned 8,35 %, LS Clean 1,56 %, LS Other 3,52 %, Private (conversational) 15,13 %, Private (scripted) 3,61 %, SPGISpeech 2,71 %, URGENT24 13,73 %, Voice Arena Monsoon 3,95 %, Voxpopuli-AA-Cleaned 4,53 %. Source : Open ASR Leaderboard, Hugging Face, https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard (relevé du 19 octobre 2026, version du 17 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en français : [Soniox v5 Async](https://quelleia.com/voix/modeles/soniox-v5-async/), 23e (6,21 %), juste devant
- Transcription en français : [Whisper Large v3 Turbo](https://quelleia.com/voix/modeles/whisper-large-v3-turbo/), 25e (6,73 %), juste derrière
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Solaria-1](https://quelleia.com/voix/modeles/solaria-1/), 30e (4,07 %), juste devant
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Amazon Transcribe](https://quelleia.com/voix/modeles/amazon-transcribe/), 32e (4,12 %), juste derrière
- Transcription en anglais, Open ASR : [Phonon-2](https://quelleia.com/voix/modeles/fermionresearch-phonon-2/), 35e (6,87 %), juste devant
- Transcription en anglais, Open ASR : [Fun-ASR-Nano-2512-hf](https://quelleia.com/voix/modeles/funaudiollm-fun-asr-nano-2512-hf/), 37e (7,24 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Hugging Face (hf-audio) : openai/whisper-large-v3
- Artificial Analysis : Whisper Large v3

## Liens

- Page de l'éditeur : https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3
- Les poids sur Hugging Face : https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3

## Pages lues

- https://github.com/openai/whisper/discussions/1762 (« jongwook Nov 6, 2023 Maintainer We're pleased to announce the latest iteration of Whisper, called large-v3 . »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md (« The Whisper large-v3 model was trained on 1 million hours of weakly labeled audio and 4 million hours of pseudo-labeled »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md (« | large-v3 | 1550 M »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3/raw/main/README.md (« language: - en - zh - de - es - ru - ko - fr »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3 (« Safetensors 99 languages whisper audio hf-asr-leaderboard Eval Results arxiv: 2212.04356 License: apache-2.0 »), 17/10/2026