01规格
02需要多少显存（估算）
语音模型体量小，权重大小基本就是所需显存。
| 精度 | 权重 | 权重 + 开销 | 最低显卡 | Mac |
|---|---|---|---|---|
| BF16 / FP16（原始精度） | 3.1 GB | 3.9 GB | 8GB 显卡 | Mac 16GB |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 1.6 GB | 2.3 GB | 8GB 显卡 | Mac 16GB |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 0.9 GB | 1.5 GB | 8GB 显卡 | Mac 16GB |
每权重比特：BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%；Mac GPU 约可用统一内存的 2/3（≤36GB）或 3/4（更大机型）。MoE 模型所有专家都要进显存，按总参数算。 估算方法 →
03怎么跑
只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。
- Transformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
openai 官方发布的 1 个仓库。
- whisper-large-v3 main
05Whisper 其他模型
全部 2 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| whisper-large-v3-turbo | 809M | 1.0 GB | 2024-10-01 |
06来源
数据核对于 2024-08-12。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。