JetlinkSTT-3-1.7B

This repository hosts an organization-managed copy of JetlinkSTT-3-1.7B for speech recognition and language identification workloads.

It is intended for teams that want to manage deployment, access, and internal distribution from their own namespace while preserving compatibility with the upstream model ecosystem.

Model Summary

JetlinkSTT-3-1.7B is a multilingual automatic speech recognition model designed for:

• speech-to-text (ASR)
• language identification (LID)
• offline inference
• streaming inference
• long-audio transcription

This model is based on the Qwen3-ASR family and is suitable for enterprise-grade transcription and speech understanding workflows.

Key Features

• Automatic speech recognition for multilingual audio
• Language identification support
• Streaming and offline unified inference
• Strong robustness under:
  • noisy environments
  • challenging text patterns
  • singing voice
  • songs with background music
• Suitable for both research and production-oriented speech pipelines

Language Support

The upstream Qwen3-ASR family supports 52 languages and dialects, including 30 languages and 22 Chinese dialects.

Core language coverage includes:

• Chinese
• English
• Cantonese
• Arabic
• German
• French
• Spanish
• Portuguese
• Indonesian
• Italian
• Korean
• Russian
• Thai
• Vietnamese
• Japanese
• Turkish
• Hindi
• Malay
• Dutch
• Swedish
• Danish
• Finnish
• Polish
• Czech
• Filipino
• Persian
• Greek
• Hungarian
• Macedonian
• Romanian

The upstream family also supports multiple Chinese dialects and regional speech variations.

Intended Use

This model is suitable for:

• multilingual speech transcription
• call center transcription
• meeting transcription
• subtitle generation
• voice assistant backends
• speech analytics pipelines
• speech data preprocessing
• research and benchmarking

Model Details

Architecture

JetlinkSTT-3-1.7B is based on Qwen/Qwen3-ASR-1.7B, part of the Qwen3-ASR family.

According to the upstream model card, the Qwen3-ASR family:

• leverages large-scale speech training data
• builds on the audio understanding capability of Qwen3-Omni
• supports unified streaming and offline inference
• is accompanied by a broader inference toolkit with support for batch inference, asynchronous serving, streaming, and timestamp-related workflows

Hardware Requirements

This model is not intended to be described with a single universal minimum hardware requirement.

Actual requirements depend on:

• inference backend
• batch size
• audio duration
• concurrency
• streaming vs offline mode
• latency targets
• memory overhead from the serving framework

Minimum System Requirements

The upstream model card does not define a single universal minimum VRAM requirement. Actual memory usage depends on the inference backend, audio duration, batch size, concurrency, streaming mode, and runtime configuration.

Estimated memory guidance for JetlinkSTT-3-1.7B:

• Theoretical model weight footprint (BF16 / FP16): approximately 3.4 GB VRAM
• Estimated practical minimum for light GPU inference: 8 GB VRAM
• Recommended for smoother development and local testing: 12–16 GB VRAM
• Recommended for production or higher-concurrency deployments: datacenter-class GPUs

Note: the values above are practical estimates, not hard universal limits. Real memory consumption can increase depending on longer audio inputs, larger batch sizes, streaming usage, and backend overhead.

Reference Hardware

For practical deployment planning:

• Development / light testing: high-memory single GPU environments may be sufficient for basic experiments, depending on runtime settings
• Production-oriented serving: modern datacenter GPUs are recommended
• Higher concurrency / lower latency deployments: vLLM-backed or similarly optimized serving setups are recommended

Practical Recommendation

For most teams:

1. start with isolated benchmarking
2. measure latency with your real audio durations
3. validate concurrency needs before production rollout
4. use optimized serving stacks when streaming or higher throughput is required

Software Requirements

Recommended environment:

• Python 3.12
• Linux
• CUDA-enabled GPU environment
• One of the following workflows:
  • Transformers-based usage
  • qwen-asr
  • qwen-asr[vllm]

Common dependencies may include:

• torch
• transformers
• qwen-asr
• flash-attn for improved speed and reduced memory usage where supported

Quickstart

Recommended environment setup:

conda create -n jetlinkstt python=3.12 -y
conda activate jetlinkstt

Minimal installation:

pip install -U qwen-asr

For faster inference and streaming support:

pip install -U qwen-asr[vllm]

Optional acceleration:

pip install -U flash-attn --no-build-isolation

If your machine has limited RAM and many CPU cores:

MAX_JOBS=4 pip install -U flash-attn --no-build-isolation

Example Usage

Basic usage should follow the upstream Qwen3-ASR inference flow, adapted to your deployment environment and model path.

Example model reference:

Jetlink/JetlinkSTT-3-1.7B

Serving Notes

This model is suitable for:

• batch transcription
• asynchronous serving
• streaming speech recognition
• enterprise speech pipelines

For production deployments, consider:

• request queueing
• audio chunking strategy
• streaming transport design
• observability and latency monitoring
• GPU memory profiling
• concurrency benchmarking

Strengths

• multilingual ASR support
• language identification capability
• unified streaming and offline inference
• strong robustness in difficult acoustic environments
• support for long-audio transcription
• suitable for enterprise speech workloads

Limitations

• infrastructure needs depend heavily on concurrency and audio duration
• production serving characteristics vary by backend
• streaming deployments require additional engineering around chunking and transport
• real-world latency depends on model backend, hardware, and workload pattern

Out-of-Scope / Cautionary Use

Outputs should be reviewed before use in:

• legal transcription without verification
• medical transcription without human review
• safety-critical voice workflows
• automated decisions based solely on raw transcription
• highly sensitive compliance scenarios without validation

Human review and downstream verification are strongly recommended.

License

This repository follows the same license as the upstream release.

• License: Apache-2.0

If you redistribute, fine-tune, quantize, or otherwise modify this model, make sure your usage remains compliant with the upstream license and attribution requirements.

Attribution

Original upstream model:

• Qwen/Qwen3-ASR-1.7B

This repository is an organization-managed copy and is not the original upstream source.

Citation

Please cite the original Qwen3-ASR release when using this model in research, evaluation, or production documentation.

Disclaimer

This repository may include packaging, naming, or deployment-oriented changes for organizational use.

For official updates, benchmark details, and upstream release notes, refer to the original Qwen model card.

---

JetlinkSTT-3-1.7B (Türkçe)

Bu depo, konuşmadan metne dönüştürme ve dil tanıma iş yükleri için JetlinkSTT-3-1.7B modelinin kurum tarafından yönetilen bir kopyasını barındırır.

Bu depo; modeli kendi namespace’i altında yönetmek, erişimi kontrol etmek ve dağıtımı kolaylaştırmak isteyen ekipler için hazırlanmıştır. Amaç, upstream model ekosistemiyle uyumluluğu koruyarak kurumsal kullanım sağlamaktır.

Model Özeti

JetlinkSTT-3-1.7B, aşağıdaki kullanım alanlarına yönelik çok dilli bir otomatik konuşma tanıma modelidir:

• speech-to-text (ASR)
• language identification (LID)
• offline inference
• streaming inference
• uzun ses kayıtlarının transkripsiyonu

Bu model, Qwen3-ASR ailesi temel alınarak hazırlanmıştır ve kurumsal seviyede konuşma tanıma iş akışları için uygundur.

Temel Özellikler

• Çok dilli otomatik konuşma tanıma
• Dil tanıma desteği
• Streaming ve offline birleşik inference
• Aşağıdaki koşullarda güçlü dayanıklılık:
  • gürültülü ortamlar
  • zor metin örüntüleri
  • şarkı söyleme sesi
  • arka plan müzikli şarkılar
• Hem araştırma hem de production odaklı konuşma iş akışları için uygundur

Dil Desteği

Upstream Qwen3-ASR ailesi 52 dil ve lehçe desteği sunar. Buna 30 dil ve 22 Çince lehçe dahildir.

Başlıca desteklenen diller:

• Çince
• İngilizce
• Kantonca
• Arapça
• Almanca
• Fransızca
• İspanyolca
• Portekizce
• Endonezce
• İtalyanca
• Korece
• Rusça
• Tayca
• Vietnamca
• Japonca
• Türkçe
• Hintçe
• Malayca
• Hollandaca
• İsveççe
• Danca
• Fince
• Lehçe
• Çekçe
• Filipince
• Farsça
• Yunanca
• Macarca
• Makedonca
• Romence

Upstream aile ayrıca çeşitli Çince lehçeleri ve bölgesel konuşma varyasyonlarını da destekler.

Kullanım Amacı

Bu model aşağıdaki senaryolar için uygundur:

• çok dilli konuşma transkripsiyonu
• çağrı merkezi konuşmalarının yazıya dökülmesi
• toplantı transkripsiyonu
• altyazı üretimi
• sesli asistan altyapıları
• konuşma analitiği süreçleri
• konuşma verisi ön işleme
• araştırma ve benchmark çalışmaları

Model Detayları

Mimari

JetlinkSTT-3-1.7B, Qwen/Qwen3-ASR-1.7B tabanlıdır ve Qwen3-ASR ailesinin bir parçasını temel alır.

Upstream model kartına göre Qwen3-ASR ailesi:

• büyük ölçekli konuşma verileriyle eğitilmiştir
• Qwen3-Omni modelinin ses anlama kabiliyetinden yararlanır
• birleşik streaming ve offline inference destekler
• batch inference, asynchronous serving, streaming ve timestamp odaklı iş akışlarını destekleyen daha geniş bir inference toolkit ile birlikte gelir

Minimum Sistem Gereksinimleri

Upstream model kartı tek ve evrensel bir minimum VRAM gereksinimi belirtmez. Gerçek bellek kullanımı; inference backend’ine, ses uzunluğuna, batch size’a, concurrency seviyesine, streaming moduna ve runtime ayarlarına göre değişir.

JetlinkSTT-3-1.7B için tahmini bellek rehberi:

• Teorik model ağırlık boyutu (BF16 / FP16): yaklaşık 3.4 GB VRAM
• Hafif GPU inference için tahmini pratik minimum: 8 GB VRAM
• Daha rahat geliştirme ve local test için önerilen: 12–16 GB VRAM
• Production veya daha yüksek concurrency gereken dağıtımlar için önerilen: datacenter sınıfı GPU’lar

Not: yukarıdaki değerler kesin ve evrensel sınırlar değil, pratik tahminlerdir. Daha uzun ses girdileri, daha büyük batch size, streaming kullanımı ve backend kaynaklı ek yükler gerçek bellek tüketimini artırabilir.

Donanım Gereksinimleri

Bu model için tek ve evrensel bir minimum donanım gereksinimi vermek doğru değildir.

Gerçek ihtiyaçlar şunlara bağlıdır:

• kullanılan inference backend’i
• batch size
• ses uzunluğu
• concurrency
• streaming veya offline kullanım
• gecikme hedefleri
• serving framework kaynaklı bellek yükü

Referans Donanım

Pratik dağıtım planlaması için:

• Geliştirme / hafif test: runtime ayarlarına bağlı olarak yüksek belleğe sahip tek GPU ortamları temel denemeler için yeterli olabilir
• Production odaklı serving: modern datacenter GPU’lar önerilir
• Daha yüksek concurrency / daha düşük latency gereken dağıtımlar: vLLM tabanlı veya benzeri optimize serving yapıları önerilir

Pratik Öneri

Çoğu ekip için en mantıklı yaklaşım:

1. önce izole benchmark almak
2. gerçek ses uzunluklarıyla latency ölçmek
3. production öncesi concurrency ihtiyacını doğrulamak
4. streaming veya yüksek throughput gerekiyorsa optimize serving stack kullanmak

Yazılım Gereksinimleri

Önerilen ortam:

• Python 3.12
• Linux
• CUDA destekli GPU ortamı
• Aşağıdaki iş akışlarından biri:
  • Transformers tabanlı kullanım
  • qwen-asr
  • qwen-asr[vllm]

Yaygın bağımlılıklar şunları içerebilir:

• torch
• transformers
• qwen-asr
• uygun olduğunda hız ve bellek optimizasyonu için flash-attn

Hızlı Başlangıç

Önerilen ortam kurulumu:

conda create -n jetlinkstt python=3.12 -y
conda activate jetlinkstt

Minimum kurulum:

pip install -U qwen-asr

Daha hızlı inference ve streaming desteği için:

pip install -U qwen-asr[vllm]

İsteğe bağlı hızlandırma:

pip install -U flash-attn --no-build-isolation

Makinede RAM düşük ama CPU core sayısı fazlaysa:

MAX_JOBS=4 pip install -U flash-attn --no-build-isolation

Örnek Kullanım

Temel kullanım, upstream Qwen3-ASR inference akışına göre ve kendi deployment ortamına uyarlanarak yapılmalıdır.

Örnek model referansı:

Jetlink/JetlinkSTT-3-1.7B

Serving Notları

Bu model aşağıdaki kullanım türleri için uygundur:

• batch transcription
• asynchronous serving
• streaming speech recognition
• kurumsal konuşma iş akışları

Production dağıtımlarında şunlar değerlendirilmelidir:

• request queueing
• audio chunking stratejisi
• streaming transport tasarımı
• gözlemlenebilirlik ve latency takibi
• GPU bellek profillemesi
• concurrency benchmark’ları

Güçlü Yönler

• çok dilli ASR desteği
• dil tanıma kabiliyeti
• birleşik streaming ve offline inference
• zorlu akustik ortamlarda güçlü dayanıklılık
• uzun ses kayıtlarının transkripsiyonuna uygunluk
• kurumsal konuşma iş yükleri için uygun yapı

Sınırlamalar

• altyapı ihtiyacı concurrency ve ses uzunluğuna göre ciddi şekilde değişir
• production serving karakteristiği kullanılan backend’e göre değişir
• streaming dağıtımlarında chunking ve taşıma katmanı için ek mühendislik gerekir
• gerçek dünya gecikmesi; backend, donanım ve iş yükü desenine bağlıdır

Kapsam Dışı / Dikkat Gerektiren Kullanımlar

Model çıktıları şu senaryolarda insan kontrolü olmadan kullanılmamalıdır:

• doğrulamasız hukuki transkripsiyon
• insan incelemesi olmadan tıbbi transkripsiyon
• güvenlik kritik ses iş akışları
• yalnızca ham transkripsiyona dayalı otomatik kararlar
• doğrulama olmadan yüksek hassasiyetli uyumluluk senaryoları

İnsan incelemesi ve aşağı akış doğrulama mekanizmaları güçlü şekilde önerilir.

Lisans

Bu depo, upstream sürümle aynı lisansı takip eder.

• Lisans: Apache-2.0

Modeli yeniden dağıtıyor, fine-tune ediyor, quantize ediyor veya başka şekilde değiştiriyorsan; kullanımının upstream lisans ve attribution gereklilikleriyle uyumlu olduğundan emin olmalısın.

Atıf

Orijinal upstream model:

• Qwen/Qwen3-ASR-1.7B

Bu depo, kurum tarafından yönetilen bir kopyadır ve orijinal upstream kaynak değildir.

Atıf / Citation

Bu modeli araştırma, değerlendirme veya production dokümantasyonunda kullanıyorsan, lütfen orijinal Qwen3-ASR sürümüne atıf yap.

Feragatname

Bu depo, kurumsal kullanım amacıyla paketleme, isimlendirme veya dağıtım odaklı bazı değişiklikler içerebilir.

Resmi güncellemeler, benchmark detayları ve upstream sürüm notları için orijinal Qwen model kartına bakılmalıdır.