Salesforce представила новую модель преобразования речи в текст, и она сейчас является лучшим вариантом с открытыми весами.
SOV-Transcribe-1 занимает первое место среди моделей речь-в-текст с открытыми весами и седьмое место в общем рейтинге по индексу AA-WER (Word Error Rate) от Artificial Analysis. Это ставит компанию CRM выше нескольких AI-лабораторий, вся сущность которых — создание моделей.
Модель показала уровень ошибок на уровне 2,3% по индексу. Этот результат поместил её на седьмое место из 44 оценённых моделей — в эту группу входят проприетарные системы от компаний, которые не публикуют свои веса.
Что действительно было выпущено Salesforce
Salesforce представила SOV-Transcribe-1 12 ноября 2026 года. Веса доступны на Hugging Face, поэтому организации могут загрузить модель и запустить её на своей собственной инфраструктуре.
Ближайшими конкурентами с открытым весом являются Voxtral Small от Mistral AI и Nemotron 3.5 Transcribe от NVIDIA. Оба показали результат 2,8% по индексу AA-WER.
SOV-Transcribe-1 также показал лучшие результаты на двух конкретных тестовых наборах в рамках оценки. Он показал WER 4,1% на Earnings22 и 1,5% WER на VoxPopuli.
На AA-AgentTalk, другом компоненте оценки, модель показала 1,8%.
Большая модель, меньший след на практике
Под капотом SOV-Transcribe-1 имеет общее количество параметров 26,6 миллиарда. В любой момент активны только 4,6 миллиарда из них.
Результаты исследования показали, что скорость хост-эндпоинта модели примерно в 60 раз выше, чем у традиционных систем.
Подход к суверенному ИИ
Модель входит в инициативу Salesforce Sovereign AI. Она интегрирована с Missionforce — усилиями компании по предоставлению безопасных и контролируемых ИИ-решений для корпоративных и государственных клиентов.
Missionforce была запущена примерно на год раньше — в сентябре 2025 года. Ее фокус — государственные и задачи национальной безопасности, рынок, где никто не радуется отправке конфиденциального аудио на чужой сервер.
Модель с открытыми весами можно развернуть внутри собственной среды агентства. Для организаций с жесткими правилами контроля данных и соответствия требованиям это часто не предпочтение, а необходимость.