Familia Qwen · 0.6B de parámetros

S1-mini

S1-mini (superwhisper): reconocimiento de voz de 0,6B basado en Qwen3-0.6B, contexto de 40k, ~0,3 GB de VRAM en Q4. Transcripción local ultraligera.

🇺🇸 superwhisper·Licencia Otro (pesos abiertos)·Contexto 40k tokens·Fecha de lanzamiento 2026-08-12·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Ultraligero: 0,6B, ~0,3 GB de VRAM en Q4
  • Transcripción 100 % local
  • Inferencia muy rápida (edge, móvil)
  • Base Qwen3-0.6B
Limitaciones que debes conocer
  • —Principalmente anglófono
  • —Licencia « other » — verificar las condiciones de uso
  • —Sin etiqueta de Ollama — instalación a través de Hugging Face
Arquitectura
Transformador denso · 0.6B parámetros · 40k contexto · basado en Qwen3-0.6B
Entrenamiento
Modelo de reconocimiento de voz (ASR) publicado por superwhisper, derivado de Qwen3-0.6B. Licencia « other » (pesos abiertos).
Ideal para
Transcripción localASR edgeDictado offline

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : superwhisper/s1-mini
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
0.3 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
0.4 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
0.6 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
1.2 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 0.8 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para S1-mini?

Para ejecutar S1-mini en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 0.3 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: S1-mini también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~110t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~170t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~220t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900