AI 评测与排行榜,分别告诉你什么
分清评测基准、一次评测运行与排行榜,用它们回答各自适合的问题。
LLM Stats
Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech - a parallel speech dataset in 102 languages built on FLoRes-101 with approximately 12 hours of speech supervision per language for tasks including ASR, speech language identification, translation and retrieval. Scores are shown as speech recognition accuracy (1 - word error rate), so higher is better.
本站保留来源报告的结果,不代表独立复测。请先核对任务版本、评测协议、分数单位和报告日期;不同运行条件不能直接合并为统一排名。
按来源中的观察顺序展示,顺序不代表排名。日期保留原始精度。
| 模型 | 数值 | 单位 | 协议 | 报告日期与口径 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Omni-7B | 0.959 | 未收录 | 未收录 | 2025-03-27 · model_announcement | LLM Stats |
| Gemini 1.0 Pro | 0.936 | 未收录 | 未收录 | 2024-02-15 · model_announcement | LLM Stats |
| Gemini 1.5 Pro | 0.933 | 未收录 | 未收录 | 2024-05-01 · model_announcement | LLM Stats |
| Gemma 4 12B | 0.931 | 未收录 | 未收录 | 2026-05-23 · model_announcement | LLM Stats |
| Gemini 1.5 Flash | 0.904 | 未收录 | 未收录 | 2024-05-01 · model_announcement | LLM Stats |
| Gemini 1.5 Flash 8B | 0.864 | 未收录 | 未收录 | 2024-03-15 · model_announcement | LLM Stats |