VibeVoice-ASR-BitNet 实测：AIGCPanel 上 CPU 实时转写
微软把语音识别模型从 4.
62GB 压到 1.
58GB，AIGCPanel 把它做成了一键运行包。
过去想在本地跑出能用的中文转写，常见路径要么上显卡，要么花半天折腾 Python 和 CUDA。
纯 CPU 的方案不是没有，但大多在速度和准确率之间做过妥协。
VibeVoice-ASR-BitNet 是微软开源的另一个答案：模型 1.
58GB，纯 CPU 推理，支持中英法意.
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微软把语音识别模型从 4.
62GB 压到 1.
58GB，AIGCPanel 把它做成了一键运行包。
过去想在本地跑出能用的中文转写，常见路径要么上显卡，要么花半天折腾 Python 和 CUDA。
纯 CPU 的方案不是没有，但大多在速度和准确率之间做过妥协。
VibeVoice-ASR-BitNet 是微软开源的另一个答案：模型 1.
58GB，纯 CPU 推理，支持中英法意.
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