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.

Подробнее

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