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Qwen3-ASR-0.6B

Qwen3 ASR 0.6B 是阿里通义千问团队推出的轻量级语音识别模型。虽然参数量仅 0.6B，但它在保持极低推理成本的同时，实现了高效的语音转文字能力。对于开发者而言，这款模型非常适合部署在端侧设备或作为大规模语音处理管线的预处理模块。它不像大型多模态模型那样臃肿，上手门槛极低，能够快速集成到实时转写、会议记录等实际业务场景中，是追求响应速度与资源占用平衡的理想选择。

Qwenautomatic speech recognition
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01 / 模型卡片

模型卡片

Qwen3 ASR 0.6B 是阿里通义千问团队推出的轻量级语音识别模型。虽然参数量仅 0.6B，但它在保持极低推理成本的同时，实现了高效的语音转文字能力。对于开发者而言，这款模型非常适合部署在端侧设备或作为大规模语音处理管线的预处理模块。它不像大型多模态模型那样臃肿，上手门槛极低，能够快速集成到实时转写、会议记录等实际业务场景中，是追求响应速度与资源占用平衡的理想选择。

模型类型automatic speech recognition
提供方Qwen
许可状态apache-2.0
02 / 文件与版本

模型文件与版本

模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录
来源仓库https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-ASR-0.6B
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版本信息请以来源仓库的最新版本为准
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03 / 模型下载

下载模型

推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。

当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库: Qwen/Qwen3-ASR-0.6B
安装 ModelScope

下载前先安装命令行和 SDK 依赖。

pip install modelscope
命令行下载完整模型库

下载完整模型权重、配置和模型卡片。

modelscope download --model Qwen/Qwen3-ASR-0.6B
下载单个文件到指定目录

这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。

modelscope download --model Qwen/Qwen3-ASR-0.6B README.md --local_dir ./dir
SDK 下载

适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-ASR-0.6B')
Git 下载

请确保 Git LFS 已正确安装。

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-ASR-0.6B.git
跳过 LFS 大文件下载

先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-ASR-0.6B.git
04 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    阅读模型卡片和来源信息。

  2. 02
    步骤 2

    从小型、非敏感任务开始评估。

  3. 03
    步骤 3

    核对输出质量、许可和使用限制。

  4. 04
    步骤 4

    验证通过后再纳入工作流。

05 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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