Qwen3-ASR-1.7B vs Other ASR Models：Qwen 图表的 90 个数据点

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数字

90 个点中前 10 个免费

分组	系列	数值 (WER)	来源	置信
MLS CommonVoice (CV)	Qwen3-ASR-1.7B	~8.55	估算	0.50
Fleurs-12	Qwen3-ASR-1.7B	~4.9	估算	0.50
MLC-SLM	Qwen3-ASR-1.7B	~12.74	估算	0.50
Fleurs-20	Qwen3-ASR-1.7B	~6.62	估算	0.50
Fleurs-30	Qwen3-ASR-1.7B	~12.6	估算	0.50
News-Multilingual	Qwen3-ASR-1.7B	~12.8	估算	0.50
LibriSpeech test other	Qwen3-ASR-1.7B	~3.38	估算	0.50
GigaSpeech	Qwen3-ASR-1.7B	~8.45	估算	0.50
CommonVoice	Qwen3-ASR-1.7B	~7.39	估算	0.50
Tatlim	Qwen3-ASR-1.7B	~4.5	估算	0.50

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VoxPopuli	Qwen3-ASR-1.7B	~9.15	估算	0.50
Dialog-Accented English	Qwen3-ASR-1.7B	~16.07	估算	0.50
WenetSpeech (WS) net\|meeting	Qwen3-ASR-1.7B	~4.97	估算	0.50
AISHELL-2 test	Qwen3-ASR-1.7B	~2.71	估算	0.50
SpeechIO	Qwen3-ASR-1.7B	~2.88	估算	0.50
CV-zh	Qwen3-ASR-1.7B	~5.35	估算	0.50
Elders&Kids	Qwen3-ASR-1.7B	~3.81	估算	0.50
ExtremeNoise	Qwen3-ASR-1.7B	~16.17	估算	0.50
TongueTwister	Qwen3-ASR-1.7B	~2.44	估算	0.50
Dialog-Mandarin	Qwen3-ASR-1.7B	~6.54	估算	0.50
KeSpeech	Qwen3-ASR-1.7B	~5.1	估算	0.50
Fleurs-yue	Qwen3-ASR-1.7B	~3.98	估算	0.50
CV-yue	Qwen3-ASR-1.7B	~7.57	估算	0.50
WS-yue Short\|long	Qwen3-ASR-1.7B	~8.85	估算	0.50
Dialog-Chinese Dialects	Qwen3-ASR-1.7B	~15.94	估算	0.50
M4Singer	Qwen3-ASR-1.7B	~5.98	估算	0.50
MIR-1k vocal	Qwen3-ASR-1.7B	~6.25	估算	0.50
Opencpop	Qwen3-ASR-1.7B	~3.08	估算	0.50
EntireSongs-en	Qwen3-ASR-1.7B	~14.6	估算	0.50
EntireSongs-zh	Qwen3-ASR-1.7B	~13.91	估算	0.50
MLS CommonVoice (CV)	Whisper-large-v3	~8.62	估算	0.50
Fleurs-12	Whisper-large-v3	~10.77	估算	0.50
MLC-SLM	Whisper-large-v3	~15.68	估算	0.50
Fleurs-20	Whisper-large-v3	~5.27	估算	0.50
Fleurs-30	Whisper-large-v3	~8.16	估算	0.50
News-Multilingual	Whisper-large-v3	~14.8	估算	0.50
LibriSpeech test other	Whisper-large-v3	~3.75	估算	0.50
GigaSpeech	Whisper-large-v3	~9.08	估算	0.50
CommonVoice	Whisper-large-v3	~7.69	估算	0.50
Tatlim	Whisper-large-v3	~10.29	估算	0.50
VoxPopuli	Whisper-large-v3	~28.56	估算	0.50
Dialog-Accented English	Whisper-large-v3	~28.56	估算	0.50
WenetSpeech (WS) net\|meeting	Whisper-large-v3	~15.3	估算	0.50
AISHELL-2 test	Whisper-large-v3	~4.24	估算	0.50
SpeechIO	Whisper-large-v3	~12.86	估算	0.50
CV-zh	Whisper-large-v3	~6.32	估算	0.50
Elders&Kids	Whisper-large-v3	~14.27	估算	0.50
ExtremeNoise	Whisper-large-v3	~36.11	估算	0.50
TongueTwister	Whisper-large-v3	~20.87	估算	0.50
Dialog-Mandarin	Whisper-large-v3	~20.73	估算	0.50
KeSpeech	Whisper-large-v3	~26.87	估算	0.50
Fleurs-yue	Whisper-large-v3	~4.98	估算	0.50
CV-yue	Whisper-large-v3	~11.36	估算	0.50
WS-yue Short\|long	Whisper-large-v3	~15.62	估算	0.50
Dialog-Chinese Dialects	Whisper-large-v3	~16.05	估算	0.50
M4Singer	Whisper-large-v3	~16.77	估算	0.50
MIR-1k vocal	Whisper-large-v3	~11.87	估算	0.50
Opencpop	Whisper-large-v3	~7.93	估算	0.50
EntireSongs-en	Whisper-large-v3	~32.84	估算	0.50
EntireSongs-zh	Whisper-large-v3	~34.86	估算	0.50
MLS CommonVoice (CV)	GLM-ASR-Nano-2512	~13.32	估算	0.50
Fleurs-12	GLM-ASR-Nano-2512	~19.4	估算	0.50
MLC-SLM	GLM-ASR-Nano-2512	~34.93	估算	0.50
Fleurs-20	GLM-ASR-Nano-2512	~16.08	估算	0.50
Fleurs-30	GLM-ASR-Nano-2512	~20.05	估算	0.50
News-Multilingual	GLM-ASR-Nano-2512	~24.83	估算	0.50
LibriSpeech test other	GLM-ASR-Nano-2512	~3.56	估算	0.50
GigaSpeech	GLM-ASR-Nano-2512	~9.37	估算	0.50
CommonVoice	GLM-ASR-Nano-2512	~11.36	估算	0.50
Tatlim	GLM-ASR-Nano-2512	~6.15	估算	0.50
VoxPopuli	GLM-ASR-Nano-2512	~12.12	估算	0.50
Dialog-Accented English	GLM-ASR-Nano-2512	~23.85	估算	0.50
WenetSpeech (WS) net\|meeting	GLM-ASR-Nano-2512	~11.62	估算	0.50
AISHELL-2 test	GLM-ASR-Nano-2512	~2.85	估算	0.50
SpeechIO	GLM-ASR-Nano-2512	~2.93	估算	0.50
CV-zh	GLM-ASR-Nano-2512	~5.95	估算	0.50
Elders&Kids	GLM-ASR-Nano-2512	~4.17	估算	0.50
ExtremeNoise	GLM-ASR-Nano-2512	~17.04	估算	0.50
TongueTwister	GLM-ASR-Nano-2512	~3.47	估算	0.50
Dialog-Mandarin	GLM-ASR-Nano-2512	~6.61	估算	0.50
KeSpeech	GLM-ASR-Nano-2512	~5.27	估算	0.50
Fleurs-yue	GLM-ASR-Nano-2512	~4.98	估算	0.50
CV-yue	GLM-ASR-Nano-2512	~13.2	估算	0.50
WS-yue Short\|long	GLM-ASR-Nano-2512	~9.74	估算	0.50
Dialog-Chinese Dialects	GLM-ASR-Nano-2512	~7.56	估算	0.50
M4Singer	GLM-ASR-Nano-2512	~7.88	估算	0.50
MIR-1k vocal	GLM-ASR-Nano-2512	~6.56	估算	0.50
Opencpop	GLM-ASR-Nano-2512	~3.8	估算	0.50
EntireSongs-en	GLM-ASR-Nano-2512	~12.18	估算	0.50
EntireSongs-zh	GLM-ASR-Nano-2512	~23.99	估算	0.50

下载这张图的数据

Max 订阅者可以通过 API 取同样的数据。 API 文档

JSONagent skill 文件

API · Max

用 API 调用这张图

Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：2a874c7278d4。

查看 Max 套餐 API 文档

	路径	返回	套餐
GET	`/api/v1/charts/2a874c7278d4`	标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接	开放
GET	`/api/v1/charts/2a874c7278d4/data`	每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV	Max
GET	`/api/v1/charts/2a874c7278d4/render?view=1`	本页使用的只读绘图视图	开放
POST	`/mcp`	工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用	Max

curlMax

curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/2a874c7278d4/data \
  -H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

Claude CodeMax

claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。

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常见问题

这些数字有多准？

它们由两遍独立读图估算得出，置信度 0.50（0 到 1）。图上印着的数字读得准，从坐标轴读出的值可能有几个百分点的偏差。

这些数据可以直接用吗？

这些数字描述的是 Qwen 发布的图表。图片、版式和样式归他们所有。使用数字时请注明发布者，图片请用你自己的数据来做。

怎么拿到文件？

JSON、CSV 和 agent skill 文件在本页的邮箱解锁区。原型里它们是静态文件：/api/charts/2a874c7278d4.json 和 /api/charts/2a874c7278d4.skill.md。

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