01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Ultra-léger : 0,6B, ~0,3 Go VRAM Q4
- Transcription 100 % locale
- Inférence très rapide (edge, mobile)
- Base Qwen3-0.6B
Limites à connaître
- —Principalement anglophone
- —Licence « other » — vérifier les conditions d'usage
- —Pas de tag Ollama — install via Hugging Face
Architecture
Transformer dense · 0.6B paramètres · 40k contexte · basé sur Qwen3-0.6B
Entraînement
Modèle de reconnaissance vocale (ASR) publié par superwhisper, dérivé de Qwen3-0.6B. Licence « other » (open weights).
Idéal pour
Transcription localeASR edgeDictée hors-ligne
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
0.3 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
0.4 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
0.6 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
1.2 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 0.8 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner S1-mini ?
Pour exécuter S1-mini en local en quantification Q4, il faut environ 0.3 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$# HuggingFace : superwhisper/s1-mini
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.