Orukeet とは？料金・機能・代替

Orukeet は Oruk AI の 25 言語音声認識器で、NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 を土台にします。リポジトリ Oruk-AI/orukeet のコードは MIT、作成日 2026-09-09、言語は Python。重みと適合カーネルは CC BY-SA 4.0。2026-09-12 の GitHub は 30 stars、1 fork。Hugging Face カードは 13 likes、直近 30 日 2,444 ダウンロード。r/LocalLLaMA 同日のホット RSS 見出しは「Orukeet, new ASR model based on Parakeet」でした。

対照は Whisper V3（OpenAI の MIT オープンウェイト家族）、YouTube Transcript（URL から字幕）、Nex-N2.5-mini（ASR ではなくマルチモーダルエージェント）。

主な機能

Gabor 半分を凍結：カードは Parakeet の 627,008,134 パラメータと 24 層 FastConformer を残し、エンコーダの時間方向 depthwise フィルタの半分を 12,288 個の適合・凍結 Gabor カーネルに置き換えると書きます。ネイティブ出力ではその tap は普通の F16 畳み込み重みです。
Parakeet との一次 WER（NeMo greedy-batch TDT、同一録音）：LibriSpeech test-clean 1.46% vs 1.53%、test-other 2.86% vs 3.14%、FLEURS 英語 3.82% vs 4.28%、FLEURS 25 言語合計 9.85% vs 11.01%（相対 10.6% 減）。カードは 74 分割中 61 で勝ったと書きます。
r3 の 4 形式（031c8ddab484）：NeMo ソース、ネイティブ Q8、ネイティブ F16、sherpa-onnx 向け ONNX INT8。OpenWhispr 1.10.0 は推奨ローカルモデルとして同梱します。
インストーラ：orukeet install --device auto は Apple silicon で Metal、NVIDIA で CUDA、それ以外は CPU。Python 3.12+。

限界：30 stars は公開 3 日目の熱量であり監査ではありません。最終適応とチェックポイント選択は LibriSpeech test-other を使い、WER 表と同じ分割です。74 分割は再実行していません。ネイティブ応答はテキストと窓時間だけで、話者分離・感情・話者ラベルはありません。

仕様

項目	値	出典
パラメータ	627,008,134（Parakeet を維持）	HF カード
コード / 重み	MIT / CC BY-SA 4.0	同カード、2026-09-12
言語	25（FLEURS セット）	HF `cardData.language`
Likes / 直近 30 日 DL	13 / 2,444	HF API、2026-09-12
GitHub stars	30	GitHub API、2026-09-12
ソフトウェア価格	コードと重み $0	MIT + CC BY-SA 4.0

使用シナリオ

ローカル書き起こし。Apple silicon または CUDA。OpenWhispr のローカル選択（Oruk → Orukeet）も含む。
Parakeet TDT 0.6B v3 を比較する人で、ゼロから ASR を訓練せず Gabor 凍結チェックポイントが欲しい場合。
r/LocalLLaMA の読者。その日ホットリストに見出しがありました。

ホスト API のデフォルトが欲しいなら、Whisper V3 が今も意図したオープンリポジトリか、課金 SKU かを先に確認してください。

はじめに

oruk/orukeet またはローカル書き起こしガイドを開く。
GitHub Releases の v0.1.1 wheel を python -m pip install し、orukeet install --device auto。
installation.json を読み、Orukeet(...).transcribe("recording.wav")。
または OpenWhispr 1.10.0 で Local → Oruk → Orukeet。

一次資料：モデルカードと oruk.ai。

よくある質問

これは NVIDIA Parakeet ですか？

Parakeet TDT 0.6B v3 から始め、適合した Gabor カーネルを凍結します。重みには NVIDIA の帰属が残ります（CC BY-SA 4.0）。

NeMo は省略できますか？

できます。ネイティブ Q8/F16 と sherpa-onnx の INT8 アーカイブは NeMo 不要です。カードの WER 表は NeMo FP32/BF16 であり、ネイティブ実行系ではありません。

なぜ test-other が訓練と表の両方にありますか？

カードは最後の 168 回の AdamW とチェックポイント選択が LibriSpeech test-other を使うと書きます。ホールドアウト監査ではなく、構築上の選択として読んでください。

代替案

Whisper V3：OpenAI の MIT オープンウェイト家族。
YouTube Transcript：動画 URL から字幕。ローカル ASR ではない。
Nex-N2.5-mini：エージェントチェックポイント。音声認識ではない。

ヒント

ファイルをまたいで worker を常駐させる。再ロードコストは WER 表に入っていません。
revision を固定。NeMo/ネイティブは 555136b50265a132d4cea0d35560c26fc4f657ab、ONNX は別コミットです。
FLEURS 合計の相対 10.6% 減を製品 SLA にしないでください。一次の 1 比較です。

Orukeet は r/LocalLLaMA が 2026-09-12 にリンクした CC BY-SA の Parakeet 派生です。Hugging Face カードから始め、Whisper で言語が足りるか判断してください。