mlx-qwen3-asr

Mac 本地跑 Qwen3 语音识别，音频不出设备

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 语音识别 🍴 复刻 26 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 248
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

mlx-qwen3-asr 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类语音识别
开发团队moona3k
GitHubhttps://github.com/moona3k/mlx-qwen3-asr
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 248
上线时间2026-02-14 00:00:00
代码更新2026-09-20
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态维护中
收录时间2026-10-01
浏览次数4

项目介绍

mlx-qwen3-asr 是把阿里 Qwen3-ASR 语音识别模型搬到苹果芯片上的开源实现，底层用苹果官方的 MLX 框架做推理加速。它解决的问题很直接：Qwen3-ASR 官方主要面向 CUDA/GPU 生态，Mac 用户想本地跑要么依赖云端 API，要么忍受 CPU 推理的慢速。这个项目让 M 系列芯片的 Mac 能直接加载模型权重、在本地完成语音转文字，音频不出设备，隐私和延迟都更可控。核心能力包括加载 Qwen3-ASR 权重、处理常见音频输入并输出识别文本，借助 MLX 的统一内存架构和 Metal 加速，在 Apple Silicon 上获得比纯 CPU 更快的推理速度。项目用 Python 编写，体量小，适合作为 Mac 端本地 ASR 的起点或二次开发基础。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-01 · 当前星标 ★ 248

核心亮点

  • 基于苹果官方 MLX 框架，能吃到 Metal 与统一内存的加速，比纯 CPU 推理快
  • 让 Qwen3-ASR 在 Apple Silicon 上本地运行，音频无需上传云端，隐私友好
  • Python 实现、代码量小，方便阅读和按需改造，适合做 Mac 端 ASR 原型

不足之处

  • 项目早期、星标仅 216，模型加载与音频格式支持的边界情况可能不完善
  • 仅支持 Apple Silicon，非 Mac 或 Intel Mac 用户无法使用，生态较窄

适用场景

  • Mac 用户在本地把会议录音、访谈音频转成文字，不上传云端
  • 开发者基于它做 Mac 端语音笔记、字幕生成等本地化应用
  • 对隐私敏感的场景，在离线环境完成语音转写

替代项目

whisper.cpp、mlx-whisper

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