Речь в текст

T-one

Компактная потоковая модель Т-Банка для распознавания русской речи в телефонных разговорах. Работает в реальном времени даже без видеокарты.

Разработчик
Т-Банк, Россия
Первый выпуск
июл 2025
Последний выпуск
июл 2025
Размеры
72M
Лицензия
Можно в коммерциюApache 2.0
Русский язык
Есть
Запуск
Через свой серверРаботает и без видеокарты
Сферы
Поддержка клиентов, Финансы
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Расшифровка телефонных звонков
  • Голосовые роботы на линии
  • Контроль качества разговоров
  • Поиск по записям звонков

Где применяется

Колл-центрыБанкиСлужбы доставкиТелеком

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версий
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. T-one

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face
Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам.

Частые вопросы

Можно ли использовать T-one в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: Apache 2.0. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для T-one?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли T-one русский язык?

Да, русский язык заявлен в карточке модели.

Где скачать T-one и сколько это стоит?

Веса T-one лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Статьи по теме

Похожие модели

Речь в текстGigaAMСбер · РоссияМожно в коммерцию

Модели Сбера для распознавания русской речи, одни из самых точных для русского языка. Есть распознавание эмоций, версия v3 с пунктуацией и многоязычная версия (русский, казахский, киргизский, узбекский).

ПодробнееРечь в текстNVIDIA Parakeet / Canary / Nemotron SpeechNVIDIA · СШАКоммерция с условиями

Быстрые модели распознавания речи от NVIDIA, в том числе потоковые для работы в реальном времени. Parakeet TDT v3 и Nemotron 3.5 ASR понимают русский. Новая Nemotron 3.5 Transcribe (34B, 4.3B активных, OpenMDW 1.1) расшифровывает записи до часа на 40 языках, переводит речь, делит её по говорящим, ставит метки времени по словам и отвечает на вопросы по содержанию (вопросы только на английском); для русского доступны все задачи. Только готовые файлы, живой поток не поддерживается. Цифры авторов: 5,33% ошибок в словах на английском в открытом рейтинге Hugging Face.

Подробнее

Источник: huggingface.co/t-tech/T-one. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.