OpenLess本地ASR指南Qwen3-ASR与Whisper离线转写配置数据不出本地的终极方案【免费下载链接】openlessHold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS Windows. (按住快捷键说话松开即得润色后的文字)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openlessOpenLess是一款开源语音输入工具按住快捷键说话、松开即得 AI 润色后的文字可插入任意应用的光标位置。它的本地 ASR本地语音识别功能支持Qwen3-ASR 与 Whisper 离线转写语音在你自己的电脑上完成识别数据不出本地无需 API Key、不依赖网络是隐私敏感场景下的终极方案 ️。为什么选择本地 ASR 离线转写隐私优先录音与转写全程在本地内存中完成不经过任何云端断网可用飞机、会议室、出差等无网环境照常听写零费用不用按量付费转写次数无限⚡低延迟本地推理省去网络往返短句响应更快OpenLess 的本地识别引擎按平台分为三类运行时核心模型目录定义在 local_asr_catalog.rs 中运行时平台可用模型local-qwen3Qwen3-ASRmacOS、Linuxqwen3-asr-0.6b、qwen3-asr-1.7bWhisperwhisper.cppmacOSbase / small / medium / large-v3 / large-v3-turbo / q5 量化版foundry-local-whisperWindowsWhisper 系列本地 Foundry 运行时sherpa-onnx-localWindowsSenseVoice、Paraformer、Whisper 多语、Qwen3-ASR int8、Zipformer 流式各运行时的平台差异MLX/Metal、C/CPU、whisper.cpp 等见 2026-09-23 本地模型检查记录。Qwen3-ASR 配置步骤macOS 与 Linux 本地识别Qwen3-ASR 是 OpenLess 的默认本地识别引擎提供 0.6B 与 1.7B 两个规格其中 0.6B 适合绝大多数笔记本1.7B 精度更高但更吃算力。最快配置方法4 步搞定打开 OpenLess → 设置 →本地 ASR 模型管理页对应前端模块 LocalAsr/index.tsx在模型列表中选择qwen3-asr-0.6b点击下载如下载慢先切换镜像源HuggingFace / ModelScope下载完成后会自动做SHA-256 校验并原子安装点击设为默认然后在「AI 提供商」中确认local-qwen3渠道已启用在 Apple Silicon 上Qwen3-ASR 会走MLX/Metal 加速Intel Mac 与 Linux 使用 C/CPU 引擎。实测 4 秒中文语音仅需约 1.2 秒即可完成推理且全程未调用云端 ASR。模型子模块与构建细节可参考 qwen-asr-submodule-upgrade-checklist.md。Whisper 离线转写macOS 上如何选对模型macOS 版内置 whisper.cpp 并启用 Metal 支持Whisper 系列模型覆盖从轻量到旗舰的全档位适合多语种场景模型定位建议场景whisper-base/small轻量老机器、快速草稿whisper-medium均衡中英混合日常听写whisper-large-v3-turbo旗舰追求最高精度whisper-large-v3-turbo-q5旗舰量化版显存/内存有限但想要旗舰精度选择建议先看 0.6B 档的 Qwen3-ASR 是否够用中文场景体验通常更好多语种或英文为主时再上 Whisper。模型文件与校验逻辑由 localAsr.ts 统一管理支持断点重试、进度显示与删除。Windows 本地 ASR 配置Foundry 与 sherpa-onnx 双引擎Windows 用户拥有两条本地转写路线详细规划见 windows-sherpa-onnx-asr-plan.mdFoundry Local Whisper默认与 macOS 的 Whisper 体验对齐开箱即用sherpa-onnx-local实验面向中文优化的 ONNX int8 引擎内置模型包括 SenseVoice small中英日韩粤、Paraformer中文专用、Whisper 多语、Qwen3-ASR 0.6B int8与 Zipformer 流式模型sherpa-onnx 的启用路径设置 → AI 提供商 → 开启sherpa-onnx-local渠道 → 本地 ASR 页选择模型下载。模型不打进安装包首次启用时下载到%APPDATA%\OpenLess\models\sherpa-onnx\同样带 SHA-256 校验与镜像源切换。任一引擎出错都会自动降级保证用户的话不丢。常用配置技巧镜像源、模型常驻与磁盘管理️ 在本地 ASR 管理页还能做这些进阶设置切换镜像源国内网络建议优先 ModelScope解决模型下载慢/失败问题模型常驻时间keep loaded设置模型加载后在内存中保留的秒数避免每次听写都重新加载磁盘管理模型支持单独删除、一键在资源管理器中显示模型目录方便手动清理多引擎并存Qwen3-ASR 与 Whisper 可同时下载随时切换默认模型无需重启应用⚠️ 小提示首次加载模型会稍慢胶囊界面会显示准备模型态属正常现象若路径含中文或空格导致加载失败Windows 端已做长路径兼容处理。常见问题 FAQQ本地转写的文字质量比云端差吗Qwen3-ASR 与 Whisper large 级别模型的中文短句听写质量已很接近云端服务对精度要求更高的场景OpenLess 也支持在 bailian-asr-models.md 中列出的云端渠道如 Qwen3-ASR Flash间自由切换。Q可以同时配置本地与云端吗可以。OpenLess 的多渠道设计让你日常用本地免费、隐私关键场合切云端更强一键切换。Q识别失败会丢字吗不会。本地引擎失败时会走降级/保留原文逻辑与你平时听到的转写失败提示一致录音内容不会消失。延伸阅读本地模型平台与运行时差异实录2026-09-23-models-and-sync.mdWindows sherpa-onnx 引擎完整规划windows-sherpa-onnx-asr-plan.md云端 ASR 模型目录百炼bailian-asr-models.md桌面验收标准中的本地模型域2.0-desktop-acceptance.md按本文配置完成后你已拥有一套数据不出本地的免费语音转写方案——按住快捷键、开口说话、松开即得剩下的交给 OpenLess 【免费下载链接】openlessHold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS Windows. (按住快捷键说话松开即得润色后的文字)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openless创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
