土耳其语 ASR 模型 balbal-v2 发布，可在 CPU 上运行

2026 年 11 月 3 日，开发者在 Reddit 的 LocalLLaMA 版块发布了土耳其语语音识别模型 balbal-v2 的进展情况，称这是其持续开发土耳其语 ASR 一段时间后推出的 v2 版本。该版本包含两个模型，均采用 CTC + KenLM 方案，均面向 CPU 运行，训练成本均低于 250 美元。

较大的 balbal-v2-manas 参数量为 313M，支持土耳其语和英语，在 8 线程下达到约 123 倍实时速度；较小的 balbal-v2 参数量为 45M，仅支持土耳其语，达到约 236 倍实时速度。据称，balbal-v2 即使在一台运行 Windows 7 的老旧 Celeron POS 机单核上也能以快于实时的速度运行。

在包含 846 通真实客服电话的土耳其语基准 Mu-Bench TR 上，使用官方评测工具得到的结果显示，Google Chirp 3 的 WER 最低，balbal-v2 仅次于它排名第二。目前材料未提及发布后的后续进展，该模型相关介绍停留在上述版本与评测数据层面。