Las mejores apps con Whisper para iPhone y iOS en 2026: qué modelo usa cada una

Respuesta rápida: las mejores apps con Whisper para iOS en 2026 son LoroNote (Whisper Large V3 Turbo, en el dispositivo), Whisper Notes (Whisper más Parakeet y SenseVoice, en el dispositivo), Aiko (Whisper medium o small en iPhone, en el dispositivo) y Whisper Memos (Whisper en la nube, entregado en tu correo). La etiqueta «app con Whisper» solo nombra la familia de modelos: no te dice nada sobre qué tamaño de Whisper se ejecuta ni sobre si tu audio se queda en el iPhone. Esos dos datos varían entre las cuatro apps, y pesan más que la etiqueta.

• El mejor modelo Whisper en un iPhone: LoroNote — Large V3 Turbo, la mayor variante de Whisper que cualquiera de estas apps ejecuta en local en iOS
• La mejor para cambiar de modelo: Whisper Notes — Whisper, Parakeet y SenseVoice en una sola app, 6,99 US$ una vez
• La mejor compra única en todas las plataformas Apple: Aiko — 24,00 US$ una vez, también en Mac y Apple Vision
• La mejor si quieres las transcripciones por correo: Whisper Memos — procesamiento en la nube, resúmenes automáticos con IA

Esta comparativa la compiló el equipo de LoroNote el 13 de agosto de 2026. LoroNote es nuestra propia app. Cada afirmación sobre otra app procede de su propia ficha en la App Store de Estados Unidos, leída en esa fecha, y todo lo que una ficha no declara se marca como «no especificado» en lugar de suponerlo.

¿Qué es una app con Whisper?

Whisper es una familia de modelos de reconocimiento de voz de código abierto publicada por OpenAI. Una «app con Whisper» es cualquier app que use uno de esos modelos para convertir audio en texto.

Esa única etiqueta esconde dos decisiones que cambian el producto por completo:

1. Qué variante de Whisper. Whisper se distribuye en tamaños — tiny, base, small, medium y large, más los recientes large-v3 y large-v3-turbo. La precisión sube con el tamaño; también el uso de memoria, el tiempo de procesamiento y el consumo de batería. Un teléfono que ejecuta small y otro que ejecuta large-v3-turbo no están haciendo el mismo trabajo.
2. Dónde se ejecuta. Whisper es de código abierto, así que una app puede ejecutarlo en tu iPhone — o llamar a un servidor que lo ejecute. Ambas cosas son, legítimamente, «con tecnología de Whisper». Solo una mantiene tu audio en tu dispositivo.

Ninguno de los dos datos aparece en la categoría de la App Store, y la mayoría de las fichas no los ofrecen por iniciativa propia. Reunirlos es la razón de ser de esta comparativa.

«Whisper» no te dice adónde va tu audio

Es la lectura errónea más habitual, y merece decirse sin rodeos: que una app esté construida sobre Whisper no la hace privada.

Whisper Memos y VoicePen dicen ambas que funcionan con OpenAI Whisper. Ambas envían tu grabación a un servidor para transcribirla. Es una decisión de ingeniería razonable — los servidores son más rápidos, sirven a cualquier dispositivo y hacen posibles funciones como los resúmenes por correo — pero es lo contrario de lo que mucha gente asume al ver el nombre de Whisper asociado a un modelo de código abierto que uno puede alojar por su cuenta.

Si tu requisito real es que el audio se quede en el dispositivo, la etiqueta que hay que buscar no es «Whisper». Es una declaración explícita de que la transcripción se ejecuta en local, idealmente con una afirmación que puedas comprobar por ti mismo. Nuestra guía de voz a texto sin conexión explica cómo funciona ese flujo de datos, y nuestra selección de apps sin conexión ordena las apps precisamente por ese criterio. Este artículo responde a otra pregunta: no «¿funciona sin internet?», sino «¿qué Whisper se está ejecutando realmente, y qué tan bueno es?».

¿Qué modelo Whisper ejecuta cada app?

Todo lo de esta tabla procede de la ficha de cada app en la App Store de Estados Unidos, leída el 13 de agosto de 2026.

Dos cosas llaman la atención. Aiko es la única app que publica exactamente qué variante carga, y es franca sobre que el iPhone recibe un modelo más pequeño que el Mac — «usa el modelo Whisper medium o small en iOS según la memoria disponible y el modelo large v3 en macOS». Y LoroNote es la única que ejecuta una variante de la serie Large en el propio teléfono.

La valoración mundial de LoroNote en todas las tiendas es de 4,7 con 279 valoraciones; la tabla usa las cifras de EE. UU. para que todas las filas compartan la misma base.

1. LoroNote — la mayor variante de Whisper ejecutándose en el teléfono

LoroNote ejecuta Whisper Large V3 Turbo directamente en iPhone y iPad. Turbo es el derivado de large-v3 optimizado para velocidad por OpenAI, y es la razón de que un modelo de la serie Large sea siquiera viable en un teléfono. La siguiente sección desglosa exactamente qué te aporta y qué te cuesta; también tratamos la decisión en por qué LoroNote usa Whisper Large V3 Turbo.

El audio y el texto se procesan en local, así que la transcripción funciona en modo avión y una grabación confidencial nunca llega a un servidor de transcripción. La identificación de hablantes también se ejecuta en el dispositivo — puedes renombrar a los hablantes y las etiquetas se conservan al compartir la transcripción. Consulta cómo funciona la separación de hablantes.

Alrededor del modelo está el flujo de trabajo: resaltado sincronizado y reproducción con salto al tocar, carpetas, calendario, búsqueda, buscar y reemplazar por lotes, y un diccionario personalizado para nombres y términos técnicos. La captura cubre grabación en la app, grabación desde el Apple Watch e importación de MP3, WAV, M4A, MP4 y MOV. Exporta TXT y SRT. En los dispositivos compatibles, Apple Intelligence puede resumir una transcripción o extraer tareas sin enviarla a ningún sitio.

Ideal para: obtener el resultado de Whisper en el dispositivo más preciso disponible en un iPhone, en cualquiera de más de 100 idiomas.

Ten en cuenta: un modelo de la serie Large necesita hardware reciente — iPhone 13 o posterior, iPhone SE (3.ª generación) o un iPad reciente compatible, con iOS 18.6 o posterior. No hay versión para Mac, Windows, web ni Android. Un modelo más grande también significa un procesamiento más largo que el que un modelo small necesitaría con el mismo archivo.

Cómo rinde realmente Whisper Large V3 Turbo

Turbo es la variante que decide si un Whisper de la serie Large es usable en un teléfono, así que merece la pena verlo en detalle. Todas las cifras de abajo proceden de la propia tabla de modelos de OpenAI y de las notas de lanzamiento de large-v3-turbo.

Qué cambió OpenAI para hacerlo rápido

Turbo no es un Whisper más pequeño entrenado desde cero. Es large-v3 con el decodificador recortado: 4 capas de decodificador en lugar de las 32 de la serie large — la misma profundidad de decodificador que tiny. El codificador, que es la parte que construye una representación acústica del audio, se deja intacto.

Esa asimetría es todo el truco. El codificador de Whisper se ejecuta una vez por cada ventana de 30 segundos, pero el decodificador se ejecuta de forma autorregresiva, una vez por cada token de salida. En una grabación larga, el decodificador domina el tiempo total, así que recortar su profundidad por un factor de ocho elimina la mayor parte del coste mientras el codificador conserva la calidad acústica multilingüe que hace bueno a large-v3 en primer lugar.

OpenAI luego afinó el resultado «durante dos épocas más sobre la misma cantidad de datos de transcripción multilingüe usados para entrenar large-v3» — excluyendo deliberadamente los datos de traducción.

Cifras publicadas de velocidad y memoria

Dos números merecen énfasis. Turbo es aproximadamente 8× más rápido que large con poco más de la mitad de sus parámetros (809 M frente a 1.550 M). Y se sitúa en un número de parámetros comparable a medium (769 M) — la variante que Aiko carga en el iPhone — conservando el codificador de large-v3. Ese es el quid de la comparación de este artículo: Turbo tiene aproximadamente el peso de medium pero el modelado acústico de large.

Las notas de lanzamiento van más lejos con la velocidad: combinado con los parches de optimización que lo acompañan, «la velocidad de ASR de turbo es más rápida de lo que solía ser la de tiny» — un modelo 20 veces más pequeño.

Precisión: similar a large-v2, con dos excepciones conocidas

La evaluación de la propia OpenAI es que, entre idiomas, Turbo «rinde de forma similar a large-v2». No se comercializa como equivalente a large-v3, y no debería describirse así.

Las excepciones documentadas importan si son tus idiomas: Turbo «muestra una degradación mayor en algunos idiomas como el tailandés y el cantonés». Los resultados también son mejores en conjuntos de habla leída y limpia como FLEURS que en audio colaborativo más ruidoso como Common Voice — un recordatorio de que las cifras de WER publicadas favorecen a todos los modelos frente a la grabación de una reunión real.

Lo que Turbo no hace

• Traducción. Como los datos de traducción se excluyeron del afinado, OpenAI explícitamente no espera que Turbo rinda bien en traducción de voz. Transcribe el idioma que se habló. Si necesitas traducción de voz a inglés, large-v3 es el modelo correcto y Turbo es el equivocado.
• Variante solo en inglés. A diferencia de tiny a medium, no existe una versión .en de Turbo. Es únicamente multilingüe.
• Superar a large-v3 en precisión. Cambia un escalón de calidad por aproximadamente 8× de velocidad. Ese es el trato.

Qué significan estas cifras en un iPhone

Una salvedad que la mayoría de los análisis omite: los ~8× y ~6 GB de OpenAI son cifras de referencia para inferencia en GPU, no mediciones en iPhone. Un teléfono no tiene una reserva de VRAM dedicada, y las apps comerciales convierten y cuantizan estos modelos para ejecutarlos con Core ML y el Neural Engine, lo que cambia tanto la huella de memoria como el rendimiento. Trata la tabla como la relación entre variantes, no como la ficha técnica de una app concreta.

Lo que sí se traslada a un teléfono es la forma del compromiso:

• Las grabaciones largas son las que más ganan. El recorte del decodificador ahorra tiempo por token generado, así que una clase de 60 minutos gana mucho más que una nota de 30 segundos.
• En móvil la restricción real es la memoria, no los FLOPs. Exactamente por eso la ficha de Aiko dice que elige medium o small en iOS «según la memoria disponible», y por eso los requisitos de dispositivo son más estrictos en las apps que ejecutan una variante de la serie Large. LoroNote requiere iPhone 13 o posterior, iPhone SE (3.ª generación) o un iPad reciente compatible.
• Los clips cortos son el peor caso, no los largos. La sobrecarga por archivo — calentamiento del modelo y ventaneo — es fija, así que domina en una nota de diez segundos y desaparece en una clase de una hora. El rendimiento sube con la duración del archivo hasta que los límites térmicos frenan.
• Las diferencias de precisión aparecen donde el audio es difícil, no en el dictado limpio — acentos, voces cruzadas, ruido de fondo y vocabulario técnico. En una grabación silenciosa con micrófono cercano en inglés, un modelo más pequeño produce a menudo un texto que no sabrías distinguir.

Cuánto tarda realmente Turbo en un iPhone

La métrica útil es el factor de velocidad: segundos de audio transcritos por segundo de procesamiento. Un factor de velocidad de 60 significa que un minuto de audio se transcribe en un segundo. Es el número que de verdad responde a «¿cuánto voy a esperar?», cosa que los recuentos de parámetros nunca hacen.

Lo que LoroNote mide en un iPhone 15 Pro

LoroNote muestra en pantalla su factor de velocidad mientras transcribe, así que estas cifras están leídas directamente de la app y no inferidas. Transcribiendo una grabación de 10 minutos y 31 segundos con Whisper Large V3 Turbo en un iPhone 15 Pro:

Eso se estabiliza en torno a 19× — unos 33 segundos de procesamiento para una grabación de 10,5 minutos. Son mediciones propias de LoroNote dentro de la app en nuestro dispositivo, no un benchmark independiente; pondéralas como cualquier cifra de primera parte.

A ese ritmo:

El resumen práctico: Turbo le da a un iPhone el codificador de large-v3 con aproximadamente el peso de medium y unas 8 veces la velocidad de decodificación del large completo, a cambio de un pequeño escalón de precisión frente a large-v3, sin traducción y con debilidad conocida en tailandés y cantonés. En un iPhone 15 Pro, eso significa que una grabación de una hora se convierte en texto en unos tres minutos.

2. Whisper Notes — tres modelos, intercambiables, un solo pago

Whisper Notes es la única app de esta lista que te deja cambiar de motor: Whisper, Parakeet de NVIDIA y SenseVoice, todos ejecutándose en el dispositivo. Su ficha explica cuándo gana cada uno — SenseVoice es «mucho más rápido que Whisper y el más fuerte para chino, japonés y coreano», mientras que Parakeet es la opción de velocidad.

También es la única ficha que publica cifras de tiempo reales: transcribir cinco minutos de audio en un iPhone 15 tarda «~18 segundos con Parakeet, ~1 minuto con Whisper». Esos números son del propio desarrollador, pero son concretos y comprobables, que es más de lo que ofrece la mayoría de las apps. Si quieres el trasfondo de esa rivalidad de modelos, los comparamos en Parakeet V3 vs Whisper Large V3.

Todo se ejecuta en local — la ficha te invita a «activar el modo avión antes de grabar y dejarlo activado». Tienes etiquetas de hablante con renombrado, sin límite de duración de grabación, más de 100 idiomas y exportación a SRT, VTT o TXT con marcas de tiempo y etiquetas de hablante. Funciona en Mac además de en iPhone y iPad, y cuesta 6,99 US$ una vez, sin suscripción ni compras dentro de la app.

Ideal para: trabajo multilingüe en el que quieres elegir el motor por grabación, y para quien prefiera un pago único.

Ten en cuenta: la ficha no indica qué tamaño de Whisper carga, y dice que los modelos están «optimizados para inglés».

3. Aiko — la más transparente, y la más limitada

Aiko es una compra única de 24,00 US$ construida sobre Whisper mediante whisper.cpp, la adaptación a C/C++ de Georgi Gerganov, a quien su ficha acredita directamente. Nada sale del dispositivo, admite audio en 100 idiomas y exporta subtítulos.

Es la ficha más honesta de esta comparativa en ambas direcciones. Publica su selección exacta de modelo — medium o small en iOS según la memoria disponible, large-v3 en macOS — y declara sin rodeos que «prioriza la precisión sobre la velocidad», que no hace transcripción en directo mientras grabas, que actualmente no tiene detección de hablantes y que no planea edición de texto dentro de la app. El flujo previsto es exportar y editar en otro sitio.

También es la única app de esta lista que funciona en Mac y Apple Vision además de en iPhone y iPad. La analizamos más de cerca en LoroNote vs Aiko.

Ideal para: quien quiera una sola compra en todas las plataformas Apple y transcriba grabaciones terminadas en lugar de gestionar reuniones.

Ten en cuenta: ahora requiere iOS 26 o posterior, el iPhone recibe un Whisper más pequeño que el Mac, y no hay detección de hablantes, transcripción en directo ni edición dentro de la app.

4. Whisper Memos — Whisper, pero en la nube

Whisper Memos invierte el flujo habitual: grabas, y la transcripción más un resumen automático con IA llegan a tu correo. Ofrece elegir entre OpenAI Whisper y ElevenLabs Scribe, que su ficha valora en «hasta un 96,7 % de precisión» y recomienda para acentos y habla multilingüe. Cubre más de 50 idiomas e importa MP3, M4A, WAV, AAC, FLAC y OGG.

La captura está genuinamente bien resuelta — widget en la pantalla de bloqueo, app de Apple Watch con grabación independiente, Siri, Atajos y el botón de Acción. Las transcripciones se encaminan después a Notion, Reflect, Todoist, Things 3, Day One, Evernote, Trello, Drafts y miles más a través de Zapier.

La ficha describe «grabación sin conexión — se sincroniza cuando vuelves a estar en línea», y ahí está la pista: grabar funciona sin conexión, transcribir no. Tu audio va a un servidor. Inclúyela en tu lista si eso te parece bien para el material que grabas, y descártala si no.

Ideal para: diario de voz y captura de notas de grabar y olvidarse, donde la transcripción debe aterrizar en tu bandeja de entrada y en tus herramientas posteriores automáticamente.

Ten en cuenta: procesamiento en la nube, la variante de Whisper no se especifica y no hay app para Mac.

También con Whisper, pero para otro trabajo

Cuatro apps más aparecen al buscar Whisper en iOS y merecen nombrarse para que puedas incluirlas o descartarlas rápido:

• WhisperBoard (gratis, código abierto) — una app para iOS construida sobre whisper.cpp en la que exploras y descargas el tamaño de modelo Whisper que quieras dentro de la propia app, y todo se ejecuta en local. La contrapartida es el acabado de un proyecto de código abierto en lugar de un producto terminado, pero es la forma más barata de experimentar con distintas variantes de Whisper en tu propio teléfono.
• VoicePen (gratis, 4,7 con 505 valoraciones en EE. UU.) — transcripción y notas con IA «con tecnología de OpenAI Whisper», en la nube, con ingesta de enlaces de YouTube, pódcast y Zoom más integraciones con Notion, Zapier y Make.
• V2T: Whisper AI Transcription (gratis, 4,4 con 222 valoraciones en EE. UU.) — inusual por ofrecer ambas cosas: transcripción en directo en el dispositivo sin necesidad de internet, y transcripción en la nube para archivos subidos mediante suscripción.
• Superwhisper (gratis, 4,4 con 810 valoraciones en EE. UU.) — una app de dictado más que una transcriptora de grabaciones; pones tus propias claves de API.

Superwhisper, en particular, resuelve el otro problema de voz a texto — hablar a un campo de texto en lugar de teclear — que separamos en la comparativa más amplia de voz a texto para iOS.

Cómo elegir

• Quieres el resultado más preciso que el teléfono pueda producir: LoroNote, por Large V3 Turbo en el dispositivo.
• Grabas en chino, japonés o coreano: Whisper Notes, para poder cambiar a SenseVoice en esos idiomas.
• Necesitas app para Mac y un solo pago: Aiko, aceptando un modelo más pequeño en el teléfono y sin etiquetas de hablante.
• Quieres que las transcripciones aparezcan en tu bandeja de entrada sin abrir una app: Whisper Memos, aceptando el procesamiento en la nube.
• Estás dictando, no transcribiendo: ninguna de estas — mira una app de sustitución del teclado.

Y después, prueba. Graba de tres a cinco minutos en tu entorno habitual con tu micrófono, tu acento y algunos nombres y términos técnicos. Revisa palabras omitidas, puntuación, cambios de hablante y tiempo transcurrido. El tamaño del modelo explica buena parte de la variación entre apps; tu propio audio explica el resto.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo Whisper se ejecuta en un iPhone?

Depende de la app. LoroNote ejecuta Whisper Large V3 Turbo en el dispositivo. La ficha de Aiko declara que usa el modelo Whisper medium o small en iOS según la memoria disponible, y el modelo large-v3 en macOS. Whisper Notes y Whisper Memos no indican una variante en sus fichas.

¿Una app con Whisper funciona sin conexión?

Solo si ejecuta el modelo en tu dispositivo. LoroNote, Whisper Notes y Aiko declaran que la transcripción ocurre en local, así que funcionan en modo avión. Whisper Memos y VoicePen envían el audio a un servidor, así que necesitan conexión para producir una transcripción — Whisper Memos graba sin conexión y sincroniza después.

¿Whisper es gratis en iOS?

El modelo es de código abierto, pero las apps ponen precios distintos. LoroNote y Whisper Memos son descargas gratuitas con compras dentro de la app. Whisper Notes cuesta 6,99 US$ una vez. Aiko cuesta 24,00 US$ una vez. Las apps que ejecutan Whisper en local no tienen coste de servidor por minuto, y por eso varias cobran un precio único en lugar de una suscripción.

¿Cuál es la mejor app gratuita con Whisper para iPhone?

Depende de lo que «gratis» tenga que incluir. WhisperBoard es genuinamente gratuita y de código abierto, ejecuta Whisper en local y te deja elegir el tamaño del modelo — con las asperezas de un proyecto comunitario. V2T ofrece una vía gratuita de transcripción en directo en el dispositivo. LoroNote es una descarga gratuita con compras dentro de la app, así que puedes probar Whisper Large V3 Turbo con tu propio audio antes de pagar nada. También existen apps con Whisper gratuitas en la nube, pero sus costes de servidor los está pagando alguien de alguna manera — comprueba qué limita el nivel gratuito y adónde va tu audio.

¿Cuánto más rápido es Whisper Large V3 Turbo?

La tabla de referencia de OpenAI sitúa a Turbo en aproximadamente 8× la velocidad de large (que es la base de 1×), con 809 M de parámetros frente a 1.550 M y ~6 GB de VRAM frente a ~10 GB. Las notas de lanzamiento añaden que, con los parches de optimización que lo acompañan, la velocidad de ASR de Turbo es más rápida de lo que solía ser la de tiny.

Son cifras de referencia en GPU. En hardware real de Apple, el indicador de LoroNote dentro de la app muestra un factor de velocidad en torno a 19× en un iPhone 15 Pro con una grabación de diez minutos — unos 33 segundos de procesamiento para 10,5 minutos de audio.

¿Cuánto tarda transcribir una hora de audio en un iPhone?

En un iPhone 15 Pro con Whisper Large V3 Turbo, LoroNote informa de aproximadamente 19 veces el tiempo real, lo que deja una grabación de 60 minutos en unos tres minutos. Es una cifra de primera parte leída del propio indicador de progreso de la app, no un benchmark independiente. Otras apps publican números más bajos — la ficha de Whisper Notes equivale a unas 5× en su vía con Whisper.

¿Large V3 Turbo es tan preciso como Large V3?

No, y OpenAI no afirma que lo sea. Su posición declarada es que Turbo «rinde de forma similar a large-v2» entre idiomas, con una degradación mayor en tailandés y cantonés en concreto. Turbo tampoco está entrenado para traducción, porque los datos de traducción se excluyeron de su afinado. Cambia un escalón de precisión por aproximadamente 8× de velocidad de decodificación.

¿Por qué Turbo recorta el decodificador y no el codificador?

El codificador de Whisper se ejecuta una vez por cada ventana de audio de 30 segundos, mientras que el decodificador se ejecuta una vez por token de salida. En grabaciones largas, el decodificador domina el tiempo total de procesamiento, así que recortarlo de 32 capas a 4 elimina la mayor parte del coste. Dejar el codificador intacto es lo que preserva la calidad acústica multilingüe de large-v3.

¿Un Whisper más grande es siempre mejor?

No siempre. Las variantes mayores suelen ser más precisas, sobre todo con acentos, ruido de fondo e idiomas menos comunes, pero usan más memoria y tardan más con la misma grabación. Turbo existe precisamente para hacer que un modelo de la serie Large sea lo bastante rápido para un teléfono. Con audio limpio en inglés, un modelo más pequeño produce a menudo un texto que no sabrías distinguir.

¿Usar Whisper significa que mi audio va a OpenAI?

No. Whisper es de código abierto y puede ejecutarse por completo en tu dispositivo, que es lo que hacen LoroNote, Whisper Notes y Aiko. Una app también puede llamar a una API de Whisper alojada, y en ese caso el audio sí sale de tu dispositivo — pero esa es la arquitectura de la app, no una propiedad del modelo.

¿Qué app con Whisper identifica a los hablantes?

LoroNote y Whisper Notes ofrecen ambas etiquetas de hablante con renombrado. La ficha de Aiko declara que la detección de hablantes no está disponible actualmente.

Reflexión final para elegir una app con Whisper en iOS

«Con tecnología de Whisper» se ha convertido en una insignia más que en una especificación. Cuatro apps pueden llevarla con verdad mientras ejecutan tamaños de modelo distintos, en hardware distinto, con tu audio en lugares completamente distintos.

Las dos preguntas que merece la pena hacer son las que la etiqueta no responde: qué variante, y ejecutándose dónde. Aiko responde a ambas en su ficha y merece reconocimiento por ello. LoroNote ejecuta la mayor variante que cualquiera de estas pone en un teléfono, y la ejecuta en local. Whisper Notes te da tres motores intercambiables por el precio de un café. Whisper Memos es un buen producto que resulta ser un servicio en la nube con la misma palabra encima.

Elige por esos dos datos, no por la insignia.

Fuentes

• LoroNote en el App Store
• Whisper Notes en el App Store
• Aiko en el App Store
• Whisper Memos en el App Store
• Notas de lanzamiento de OpenAI Whisper Large V3 Turbo
• Tabla de modelos de OpenAI Whisper
• whisper.cpp de Georgi Gerganov
• WhisperBoard en GitHub
• Cifras de velocidad de LoroNote: medidas en un iPhone 15 Pro con una grabación de 10 min 31 s y Whisper Large V3 Turbo en el dispositivo, leídas del indicador de progreso de la app