土耳其語 ASR 模型 balbal-v2 釋出，可在 CPU 上執行

2026 年 11 月 3 日，開發者在 Reddit 的 LocalLLaMA 版塊釋出了土耳其語語音識別模型 balbal-v2 的進展情況，稱這是其持續開發土耳其語 ASR 一段時間後推出的 v2 版本。該版本包含兩個模型，均採用 CTC + KenLM 方案，均面向 CPU 執行，訓練成本均低於 250 美元。

較大的 balbal-v2-manas 引數量為 313M，支援土耳其語和英語，在 8 執行緒下達到約 123 倍即時速度；較小的 balbal-v2 引數量為 45M，僅支援土耳其語，達到約 236 倍即時速度。據稱，balbal-v2 即使在一臺執行 Windows 7 的老舊 Celeron POS 機單核上也能以快於即時的速度執行。

在包含 846 通真實客服電話的土耳其語基準 Mu-Bench TR 上，使用官方評測工具得到的結果顯示，Google Chirp 3 的 WER 最低，balbal-v2 僅次於它排名第二。目前材料未提及釋出後的後續進展，該模型相關介紹停留在上述版本與評測資料層面。