实时转写 · 中英双语

FireRedASR2 LLM

以大语言模型为解码骨干的中文优先高精度模型，方言与口音表现更强。

中英双语 · 1.3× · 4.7 GB

在 OpenASR 桌面应用中安装

会打开桌面应用，并自动为你下载这个模型。

还没有桌面应用？下载 OpenASR 桌面应用

本机转写在这台电脑上处理

interview.m4a12:04

我们先对一下这周的发布节奏，

beta 版本可以安排在周五，

然后同步给 design 和 QA，

为什么适合你

FireRedASR2 LLM 是 FireRed 系列里更重准确度的版本，参数规模更大，面向普通话、中文方言和英语场景。适合对识别质量要求更高的会议、访谈与课程录音；模型较大，建议在内存充足的设备上使用。

你可以用它做什么

普通话识别准确度在公开评测中名列前茅。
对多种中文方言和地区口音更友好。
支持中文、英文和中英混说。

其他模型

开发者详情 CLI 命令、文件哈希和不同量化版本，适合自动化脚本与完整性校验。

按量化版本下载

拉取命令	大小	量化
`firered2-llm:q4`默认	4.7 GB	q4_k	打开 .oasr

模型详细信息

大小4.7 GB

速度1.3× 倍实时

语言Multilingual

系列firered2-llm

来源FireRedTeam

发布时间2026-02-12

峰值内存8.7 GB

量化方式q4_k

许可证Apache-2.0

HF 仓库OpenASR/firered2-llm

版本号50df0b30058801f9c956a83a4b2136d0c17bf42a

sha2568f42a5895c778f58c9bc9d4a03c9f3776c763b7295690f7e272f39328f8e1e93

下载 .oasr CLI 命令参考 →

使用方式

以下是 CLI／本地服务端示例。桌面应用无需输入任何命令即可运行此模型——用上方的“安装”即可。

bash · 转写文件

$ openasr pull firered2-llm:q4
↓ firered2-llm.oasr  4.7 GB  ✓ verified sha256
$ openasr transcribe meeting.wav --backend native --model-pack ~/.openasr/models/firered2-llm/q4_k/firered2-llm-q4_k.oasr
✓ local transcript · 0 bytes sent

bash · 启动本地服务

$ openasr serve --backend native --model-pack ~/.openasr/models/firered2-llm/q4_k/firered2-llm-q4_k.oasr --addr 127.0.0.1:8080
▶ http://127.0.0.1:8080 · model=firered2-llm · 0 bytes will leave this host

python · client.py

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="local")
audio = open("meeting.wav", "rb")
text = client.audio.transcriptions.create(model="firered2-llm", file=audio)