La società di intelligenza artificiale aziendale Cohere ha lanciato giovedì il suo primo modello vocale: Transcribe è un modello di riconoscimento vocale automatico open supply che può essere utilizzato per attività come prendere appunti e analizzare il parlato.
Relativamente leggero con soli 2 miliardi di parametri, il modello è pensato per l’uso con GPU di livello shopper per coloro che desiderano ospitarlo autonomamente. Attualmente supporta 14 lingue: inglese, francese, tedesco, italiano, spagnolo, portoghese, greco, olandese, polacco, cinese, giapponese, coreano, vietnamita e arabo.
Cohere afferma che Transcribe batte modelli come Zoom Scribe v1, IBM Granite 4.0 1B, ElevenLabs Scribe v2 e Qwen3-ASR-1.7B Speech on la classifica Hugging Face Open ASRottenendo un tasso medio di errore di parola (WER) di 5,42, inferiore a qualsiasi altro modello sul benchmark.
La società afferma che Transcribe ha avuto un tasso di successo medio del 61% rispetto advert altri modelli quando i valutatori umani hanno valutato le sue trascrizioni per accuratezza, coerenza e usabilità. Tuttavia, il modello rimase indietro rispetto ai suoi rivali quando dovette trascrivere portoghese, tedesco e spagnolo.
Cohere afferma che Transcribe può elaborare 525 minuti di audio in un minuto, un valore elevato per la sua classe di modello.
L’azienda prevede di integrare Transcribe nella sua piattaforma di orchestrazione degli agenti aziendali, Norde sta rendendo disponibile il modello tramite il suo API gratuitamente. Il modello sarà disponibile anche su Volta del modellola piattaforma di inferenza gestita di Cohere.
I modelli di riconoscimento vocale stanno diventando sempre più popolari man mano che cresce la domanda di app per prendere appunti e dettare come Granola e Wispr Stream.
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San Francisco, California
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13-15 ottobre 2026
All’inizio di quest’anno, secondo quanto riferito da Cohere detto agli investitori che stava generando entrate ricorrenti annuali di 240 milioni di dollari nel 2025, e il suo CEO, Aidan Gomez, ha affermato che la startup potrebbe diventare pubblica “presto”.
