아이폰·iOS Whisper 앱 추천 (2026): 앱마다 실행하는 모델 비교

빠른 결론: 2026년 최고의 iOS Whisper 앱은 LoroNote(Whisper Large V3 Turbo, 온디바이스), Whisper Notes(Whisper에 Parakeet과 SenseVoice 추가, 온디바이스), Aiko(iPhone에서는 Whisper medium 또는 small, 온디바이스), Whisper Memos(클라우드 Whisper, 결과를 메일로 수신)입니다. ‘Whisper 앱’이라는 이름표는 모델 계열만 알려 줄 뿐, 어떤 크기의 Whisper가 실행되는지, 오디오가 iPhone에 머무는지는 전혀 말해 주지 않습니다. 이 두 가지 사실이 네 앱 모두에서 다르고, 이름표보다 훨씬 중요합니다.

• iPhone에서 가장 큰 Whisper 모델: LoroNote — 이 중 iOS에서 로컬로 실행되는 가장 큰 Whisper 변형인 Large V3 Turbo
• 모델 전환 최고: Whisper Notes — Whisper, Parakeet, SenseVoice를 한 앱에서, $6.99 한 번 결제
• Apple 플랫폼 전반의 일시불 구매 최고: Aiko — $24.00 한 번 결제, Mac과 Apple Vision에서도 실행
• 전사본을 메일로 받고 싶다면: Whisper Memos — 클라우드 처리, 자동 AI 요약

이 비교는 2026년 8월 13일 LoroNote 팀이 작성했습니다. LoroNote는 저희 앱입니다. 다른 앱에 대한 모든 내용은 같은 날짜에 읽은 해당 앱의 미국 App Store 설명에서 가져왔고, 설명에 없는 내용은 추측하지 않고 ‘명시되어 있지 않음’으로 표시했습니다.

Whisper 앱이란?

Whisper는 OpenAI가 공개한 오픈소스 음성 인식 모델 계열입니다. ‘Whisper 앱’은 그 모델 중 하나로 오디오를 텍스트로 바꾸는 모든 앱을 말합니다.

이 한 장의 이름표 뒤에는 제품을 완전히 바꾸는 두 가지 결정이 숨어 있습니다.

1. 어떤 Whisper 변형인가. Whisper는 tiny, base, small, medium, large에 더 새로운 large-v3와 large-v3-turbo까지 여러 크기로 배포됩니다. 크기가 커질수록 정확도가 올라가고, 메모리 사용량, 처리 시간, 배터리 소모도 함께 올라갑니다. small을 돌리는 폰과 large-v3-turbo를 돌리는 폰은 같은 일을 하고 있는 것이 아닙니다.
2. 어디에서 실행되는가. Whisper는 오픈소스이므로 앱이 iPhone에서 직접 실행할 수도 있고, Whisper를 실행하는 서버를 호출할 수도 있습니다. 둘 다 정당하게 “Whisper 기반”입니다. 오디오를 기기에 남겨 두는 쪽은 하나뿐입니다.

두 사실 모두 App Store 카테고리에는 나오지 않고, 대부분의 설명은 스스로 밝히지 않습니다. 그것을 모아 정리하는 것이 이 비교의 목적입니다.

‘Whisper’는 오디오가 어디로 가는지 말해 주지 않습니다

가장 흔한 오해이므로 분명하게 말해 둘 가치가 있습니다: Whisper 기반이라고 해서 그 앱이 비공개가 되는 것은 아닙니다.

Whisper Memos와 VoicePen은 둘 다 OpenAI Whisper 기반이라고 말합니다. 둘 다 녹음을 서버로 보내 전사합니다. 그것은 합리적인 엔지니어링 선택입니다 — 서버는 더 빠르고, 어떤 기기든 처리하며, 메일 요약 같은 기능을 가능하게 합니다 — 하지만 오픈소스에 직접 호스팅도 가능한 모델의 이름을 보고 많은 사람이 짐작하는 것과는 정반대입니다.

오디오를 기기에 두는 것이 실제 요구 사항이라면 찾아야 할 표시는 ‘Whisper’가 아닙니다. 전사가 로컬에서 실행된다는 명시적 문구, 그것도 직접 검증할 수 있는 주장이어야 합니다. 그 데이터 흐름이 어떻게 작동하는지는 오프라인 음성 텍스트 변환 가이드에서 다루고, 오프라인 앱 추천 목록은 바로 그 기준으로 앱의 순위를 매깁니다. 이 글은 다른 질문에 답합니다: ‘인터넷 없이 작동하는가’가 아니라 ‘실제로 어떤 Whisper가 실행되고, 얼마나 좋은가’입니다.

각 앱은 어떤 Whisper 모델을 실행하나요?

이 표의 모든 내용은 2026년 8월 13일에 읽은 각 앱의 미국 App Store 설명에서 가져왔습니다.

두 가지가 눈에 띕니다. Aiko는 정확히 어떤 변형을 로드하는지 공개하는 유일한 앱이고, iPhone이 Mac보다 작은 모델을 받는다는 점도 솔직하게 밝힙니다 — “iOS에서는 가용 메모리에 따라 Whisper medium 또는 small 모델을, macOS에서는 large v3 모델을 사용”한다고 설명합니다. 그리고 LoroNote는 폰 자체에서 Large 계열 변형을 실행하는 유일한 앱입니다.

LoroNote의 전 세계 모든 스토어 합산 평점은 279개 평가 기준 4.7입니다. 표에서는 모든 행이 같은 기준을 공유하도록 미국 수치를 사용했습니다.

1. LoroNote — 폰에서 실행되는 가장 큰 Whisper 변형

LoroNote는 Whisper Large V3 Turbo를 iPhone·iPad에서 직접 실행합니다. Turbo는 OpenAI가 large-v3를 속도 위주로 파생시킨 모델이고, Large 계열 모델이 폰에서 현실적으로 돌아가는 이유가 바로 이것입니다. 다음 섹션에서 그것이 무엇을 주고 무엇을 요구하는지 자세히 다루며, LoroNote가 Whisper Large V3 Turbo를 사용하는 이유에서도 이 결정을 다뤘습니다.

오디오와 텍스트는 로컬에서 처리되므로 전사가 비행기 모드에서도 작동하고, 기밀 녹음이 전사 서버에 닿는 일이 없습니다. 화자 식별도 기기에서 실행됩니다 — 화자 이름을 바꿀 수 있고, 전사본을 공유해도 라벨이 유지됩니다. 화자분리의 작동 원리를 참고하세요.

모델 주위에는 워크플로가 있습니다: 동기화된 강조 표시와 탭해서 이동하는 재생, 폴더, 달력, 검색, 일괄 찾기·바꾸기, 이름과 전문 용어를 위한 사용자 사전. 캡처는 앱 내 녹음, Apple Watch 녹음, MP3·WAV·M4A·MP4·MOV 가져오기를 지원합니다. 내보내기는 TXT와 SRT입니다. 지원 기기에서는 Apple Intelligence가 어디에도 보내지 않고 전사본을 요약하거나 할 일을 추출할 수 있습니다.

이런 경우에 좋습니다: iPhone에서 얻을 수 있는 가장 정확한 온디바이스 Whisper 결과가 필요할 때 — 100개 이상의 어떤 언어로든.

참고할 점: Large 계열 모델에는 최신 하드웨어가 필요합니다 — iPhone 13 이후, iPhone SE(3세대) 또는 지원되는 최신 iPad, iOS 18.6 이상. Mac, Windows, 웹, Android 버전은 없습니다. 모델이 큰 만큼 같은 파일이라도 small 모델보다 처리 시간이 더 걸립니다.

Whisper Large V3 Turbo의 실제 성능

Turbo는 Large 계열 Whisper가 폰에서 쓸 만한지를 결정하는 변형이므로 자세히 짚어 볼 가치가 있습니다. 아래 모든 수치는 OpenAI의 공식 모델 표와 large-v3-turbo 릴리스 노트에서 가져왔습니다.

OpenAI가 속도를 위해 바꾼 것

Turbo는 처음부터 새로 학습한 더 작은 Whisper가 아닙니다. large-v3에서 디코더를 잘라 낸 모델입니다: Large 계열의 32개 디코더 레이어 대신 4개 — tiny와 같은 디코더 깊이입니다. 오디오의 음향 표현을 만드는 부분인 인코더는 그대로 두었습니다.

이 비대칭이 핵심 트릭입니다. Whisper의 인코더는 30초 윈도마다 한 번 실행되지만, 디코더는 자기회귀적으로 출력 토큰마다 한 번씩 실행됩니다. 긴 녹음에서는 디코더가 전체 시간을 지배하므로 깊이를 8분의 1로 줄이면 비용 대부분이 사라지고, 인코더는 애초에 large-v3를 좋게 만든 다국어 음향 품질을 유지합니다.

그다음 OpenAI는 그 결과를 “large-v3 학습에 사용한 것과 같은 양의 다국어 전사 데이터로 두 에포크 더” 미세 조정했습니다 — 번역 데이터는 의도적으로 제외했습니다.

공개된 속도·메모리 수치

강조할 숫자가 둘 있습니다. Turbo는 파라미터가 large의 절반을 조금 넘는 수준(1,550M 대비 809M)이면서 속도는 약 8배입니다. 그리고 파라미터 수가 medium(769M) — Aiko가 iPhone에서 로드하는 변형 — 과 비슷하면서 large-v3 인코더를 유지합니다. 그것이 이 글의 비교에서 핵심입니다: Turbo는 무게로는 대략 medium급이지만 음향 모델링으로는 large급입니다.

릴리스 노트는 속도에 대해 더 나아갑니다: 함께 적용된 최적화 패치와 결합하면 “turbo의 ASR 속도는 예전의 tiny보다 빠르다” — 20배 작은 모델보다 말입니다.

정확도: large-v2와 비슷, 알려진 예외 둘

OpenAI 자체 평가는 여러 언어에 걸쳐 Turbo가 **“large-v2와 비슷한 성능”**이라는 것입니다. large-v3와 같다고 홍보되지 않으며, 그렇게 설명해서도 안 됩니다.

문서화된 예외는 해당 언어 사용자에게 중요합니다: Turbo는 “태국어와 광둥어 같은 일부 언어에서 더 큰 성능 저하”를 보입니다. 또 FLEURS 같은 깨끗한 낭독 음성 데이터셋에서의 결과가 Common Voice처럼 잡음이 많은 크라우드소싱 오디오보다 좋습니다 — 공개된 WER 수치는 실제 회의 녹음에 비해 모든 모델을 더 좋아 보이게 한다는 사실을 일깨워 줍니다.

Turbo가 하지 않는 것

• 번역. 미세 조정에서 번역 데이터가 제외되었기 때문에, OpenAI는 Turbo가 음성 번역을 잘하리라 기대하지 않는다고 명시합니다. 말한 언어 그대로 전사합니다. 음성→영어 번역이 필요하다면 large-v3가 맞는 모델이고 Turbo는 틀린 모델입니다.
• 영어 전용 변형. tiny부터 medium까지와 달리 Turbo에는 .en 빌드가 없습니다. 다국어 전용입니다.
• large-v3보다 정확하기. 정확도 한 단계를 내주고 약 8배의 속도를 얻습니다. 그것이 거래 조건입니다.

이 수치가 iPhone에서 뜻하는 것

대부분의 글이 건너뛰는 주의 사항 하나: OpenAI의 ~8배, ~6GB 수치는 GPU 추론 기준의 참조 수치이지 iPhone 측정치가 아닙니다. 폰에는 별도의 VRAM 풀이 없고, 실제 출시되는 앱들은 이 모델을 Core ML과 Neural Engine에서 돌리기 위해 변환·양자화하는데, 그 과정에서 메모리 사용량과 처리량이 모두 달라집니다. 위 표는 특정 앱의 사양표가 아니라 변형들 사이의 관계로 읽어야 합니다.

폰으로 그대로 이어지는 것은 트레이드오프의 모양입니다.

• 긴 녹음이 가장 큰 이득을 봅니다. 디코더를 줄이면 생성 토큰당 시간이 절약되므로 60분짜리 강의가 30초짜리 메모보다 훨씬 크게 이득을 봅니다.
• 모바일의 진짜 제약은 FLOPs가 아니라 메모리입니다. Aiko의 설명이 iOS에서 “가용 메모리에 따라” medium 또는 small을 고른다고 말하는 이유이자, Large 계열 변형을 돌리는 앱의 기기 요구 사항이 더 엄격한 이유입니다. LoroNote는 iPhone 13 이후, iPhone SE(3세대) 또는 지원되는 최신 iPad가 필요합니다.
• 최악의 경우는 긴 파일이 아니라 짧은 클립입니다. 모델 준비와 윈도 처리 같은 파일당 오버헤드는 고정이라, 10초짜리 메모에서는 비중이 크고 1시간짜리 강의에서는 사라집니다. 처리량은 발열 한계가 저항하기 전까지 파일 길이에 따라 올라갑니다.
• 정확도 차이는 오디오가 어려운 곳에서 드러납니다. 깨끗한 받아쓰기가 아니라 억양, 겹치는 말, 배경 소음, 전문 용어에서요. 조용한 근접 마이크 영어 녹음이라면 더 작은 모델도 구분하기 어려운 텍스트를 내놓는 경우가 많습니다.

Turbo가 iPhone에서 실제로 걸리는 시간

유용한 지표는 **속도 배율(Speed Factor)**입니다: 처리 1초당 전사되는 오디오 초 수. 속도 배율 60은 1분짜리 오디오가 1초 만에 전사된다는 뜻입니다. “얼마나 기다려야 하나”에 실제로 답하는 숫자이며, 파라미터 수는 결코 답하지 못합니다.

LoroNote가 iPhone 15 Pro에서 측정한 값

LoroNote는 전사하는 동안 현재 Speed Factor를 화면에 표시하므로, 아래 수치는 추정이 아니라 앱에서 그대로 읽은 것입니다. iPhone 15 Pro에서 Whisper Large V3 Turbo로 10분 31초 녹음을 전사할 때:

대략 19배로 수렴합니다 — 10.5분 녹음에 약 33초 처리. 이는 독립 벤치마크가 아니라 저희 기기에서 LoroNote가 자체 측정해 앱에 표시한 수치이므로, 다른 자사 수치와 같은 무게로 받아들이세요.

이 속도라면:

실용적인 요약: Turbo는 iPhone에 large-v3 인코더를 대략 medium 무게와 전체 large의 약 8배 디코드 속도로 제공합니다. 그 대가는 large-v3 대비 작은 정확도 한 단계, 번역 불가, 그리고 태국어·광둥어에서의 알려진 약점입니다. iPhone 15 Pro에서는 1시간짜리 녹음이 약 3분 만에 텍스트가 된다는 뜻입니다.

2. Whisper Notes — 모델 셋, 전환 가능, 결제 한 번

Whisper Notes는 여기서 유일하게 엔진을 전환할 수 있는 앱입니다: Whisper, NVIDIA의 Parakeet, SenseVoice가 모두 기기에서 실행됩니다. 설명에는 각각 언제 유리한지 적혀 있습니다 — SenseVoice는 “Whisper보다 훨씬 빠르고 중국어·일본어·한국어에 가장 강하며”, Parakeet은 속도 옵션입니다.

실제 시간 수치를 공개하는 유일한 설명이기도 합니다: iPhone 15에서 5분짜리 오디오 전사가 “Parakeet으로 약 18초, Whisper로 약 1분”. 이 숫자들은 개발자 자체 측정이지만 구체적이고 검증 가능하며, 대부분의 앱이 제공하는 것보다 낫습니다. 이 모델 경쟁의 배경이 궁금하다면 Parakeet V3 vs Whisper Large V3에서 비교했습니다.

모든 것이 로컬에서 실행됩니다 — 설명은 “녹음 전에 비행기 모드를 켜고 계속 켜 두라”고 권합니다. 이름 변경이 가능한 화자 라벨, 녹음 길이 무제한, 100개 이상 언어, 타임스탬프와 화자 라벨이 포함된 SRT·VTT·TXT 내보내기를 제공합니다. iPhone·iPad는 물론 Mac에서도 실행되며, 구독이나 앱 내 구입 없이 $6.99 한 번 결제입니다.

이런 경우에 좋습니다: 녹음마다 엔진을 고르고 싶은 다국어 작업, 그리고 한 번 결제를 선호하는 모든 사용자.

참고할 점: 설명에는 어떤 Whisper 크기를 로드하는지 명시되어 있지 않고, 모델이 “영어에 최적화”되어 있다고 적혀 있습니다.

3. Aiko — 가장 투명하고, 가장 제한적인 앱

Aiko는 Georgi Gerganov의 C/C++ 포팅인 whisper.cpp를 통해 Whisper를 실행하는 $24.00 일시불 앱이며, 설명에 그 출처를 직접 표기합니다. 아무것도 기기를 떠나지 않고, 100개 언어의 오디오를 지원하며, 자막을 내보냅니다.

양방향으로 이 비교에서 가장 정직한 설명입니다. 정확한 모델 선택을 공개하고 — iOS에서는 가용 메모리에 따라 medium 또는 small, macOS에서는 large-v3 — “속도보다 정확도를 우선”하며, 녹음 중 실시간 전사를 하지 않고, 현재 화자 감지가 없으며, 앱 내 텍스트 편집을 계획하지 않는다고 분명하게 밝힙니다. 의도된 흐름은 내보내서 다른 곳에서 편집하는 것입니다.

iPhone·iPad와 함께 Mac과 Apple Vision에서 실행되는, 여기서 유일한 앱이기도 합니다. LoroNote vs Aiko에서 더 자세히 살펴봤습니다.

이런 경우에 좋습니다: Apple 플랫폼 전반에서 한 번의 구매를 원하고, 회의를 진행하기보다 완성된 녹음을 전사하는 사용자.

참고할 점: 이제 iOS 26 이상이 필요하고, iPhone은 Mac보다 작은 Whisper를 받으며, 화자 감지, 실시간 전사, 앱 내 편집이 없습니다.

4. Whisper Memos — Whisper이지만, 클라우드에서

Whisper Memos는 일반적인 워크플로를 뒤집습니다: 녹음하면 전사본과 자동 AI 요약이 이메일로 도착합니다. OpenAI Whisper와 ElevenLabs Scribe 중에서 선택할 수 있는데, 설명은 Scribe를 “최대 96.7% 정확도”로 평가하며 억양과 다국어 음성에 추천합니다. 50개 이상 언어를 지원하고 MP3, M4A, WAV, AAC, FLAC, OGG를 가져옵니다.

캡처는 정말 잘 만들어져 있습니다 — 잠금 화면 위젯, 단독 녹음이 가능한 Apple Watch 앱, Siri, 단축어, 동작 버튼. 전사본은 Notion, Reflect, Todoist, Things 3, Day One, Evernote, Trello, Drafts로, 그리고 Zapier를 통해 수천 개 도구로 전달됩니다.

설명에는 “오프라인 녹음 — 온라인이 되면 동기화”라고 적혀 있는데, 이것이 단서입니다: 녹음은 오프라인으로 되지만, 전사는 안 됩니다. 오디오가 서버로 갑니다. 녹음하는 내용에 그것이 괜찮다면 후보에 넣고, 아니라면 제외하세요.

이런 경우에 좋습니다: 전사본이 받은편지함과 후속 도구에 자동으로 도착해야 하는, 남기고 잊는 방식의 음성 일기와 메모 캡처.

참고할 점: 클라우드 처리이고, Whisper 변형은 명시되어 있지 않으며, Mac 앱이 없습니다.

역시 Whisper 기반이지만, 하는 일이 다른 앱들

iOS에서 Whisper를 검색하면 함께 나오는 앱 넷을, 빠르게 넣거나 뺄 수 있도록 언급해 둡니다.

• WhisperBoard(무료, 오픈소스) — whisper.cpp 기반의 오픈소스 iOS 앱으로, 앱 안에서 원하는 Whisper 모델 크기를 골라 다운로드하고 모든 것이 로컬에서 실행됩니다. 완성된 제품이 아니라 오픈소스 프로젝트 수준의 완성도가 트레이드오프이지만, 내 폰에서 여러 Whisper 변형을 실험해 보는 가장 저렴한 방법입니다.
• VoicePen(무료, 미국 평가 505개 기준 4.7) — “OpenAI Whisper 기반”의 전사와 AI 노트를 클라우드에서 제공하고, YouTube·팟캐스트·Zoom 링크 수집과 Notion, Zapier, Make 연동을 지원합니다.
• V2T: Whisper AI Transcription(무료, 미국 평가 222개 기준 4.4) — 드물게 둘 다 제공합니다: 인터넷이 필요 없는 온디바이스 실시간 전사와, 구독 방식의 업로드 파일 클라우드 전사.
• Superwhisper(무료, 미국 평가 810개 기준 4.4) — 녹음 전사가 아니라 받아쓰기 앱입니다. API 키를 직접 가져와야 합니다.

Superwhisper는 특히 다른 종류의 음성 텍스트 변환 문제 — 타이핑 대신 텍스트 필드에 말하기 — 를 해결하는데, 이는 더 넓은 iOS 음성 텍스트 변환 비교에서 따로 구분해 다뤘습니다.

어떻게 고를까요

• 폰이 낼 수 있는 가장 정확한 결과를 원한다면: LoroNote — 온디바이스 Large V3 Turbo.
• 중국어, 일본어, 한국어로 녹음한다면: Whisper Notes — 해당 언어에서 SenseVoice로 전환할 수 있습니다.
• Mac 앱과 한 번의 결제가 필요하다면: Aiko — 폰에서는 더 작은 모델, 그리고 화자 라벨 없음을 감수하고.
• 앱을 열지 않고 받은편지함에 전사본이 도착하길 원한다면: Whisper Memos — 클라우드 처리를 감수하고.
• 전사가 아니라 받아쓰기를 한다면: 이 중 어느 것도 아닙니다 — 키보드 대체 앱을 알아보세요.

그다음은 테스트입니다. 평소 환경에서 내 마이크, 내 억양, 몇 개의 이름과 전문 용어를 넣어 3~5분 녹음해 보세요. 누락된 단어, 문장 부호, 화자 전환, 걸린 시간을 확인하세요. 앱 간 차이의 상당 부분은 모델 크기가 설명하고, 나머지는 내 오디오가 설명합니다.

자주 묻는 질문

iPhone에서는 어떤 Whisper 모델이 실행되나요?

앱마다 다릅니다. LoroNote는 Whisper Large V3 Turbo를 기기에서 실행합니다. Aiko의 설명은 iOS에서는 가용 메모리에 따라 Whisper medium 또는 small 모델을, macOS에서는 large-v3 모델을 사용한다고 밝힙니다. Whisper Notes와 Whisper Memos는 설명에 변형을 명시하지 않습니다.

Whisper 앱은 오프라인에서 작동하나요?

모델을 기기에서 실행하는 경우에만 그렇습니다. LoroNote, Whisper Notes, Aiko는 모두 전사가 로컬에서 이루어진다고 밝히므로 비행기 모드에서 작동합니다. Whisper Memos와 VoicePen은 오디오를 서버로 보내므로 전사본을 만들려면 연결이 필요합니다 — Whisper Memos는 오프라인으로 녹음하고 나중에 동기화합니다.

iOS에서 Whisper는 무료인가요?

모델은 오픈소스이지만 앱들의 가격은 제각각입니다. LoroNote와 Whisper Memos는 무료 다운로드에 앱 내 구입이 있습니다. Whisper Notes는 $6.99 한 번 결제, Aiko는 $24.00 한 번 결제입니다. Whisper를 로컬에서 실행하는 앱은 분당 서버 비용이 없고, 그래서 여러 앱이 구독 대신 한 번의 가격을 매깁니다.

아이폰에서 무료로 쓸 수 있는 최고의 Whisper 앱은 무엇인가요?

“무료”에 무엇이 포함되어야 하는지에 따라 다릅니다. WhisperBoard는 진짜 무료 오픈소스로, Whisper를 로컬에서 실행하고 모델 크기도 직접 고를 수 있습니다 — 커뮤니티 프로젝트다운 거친 면을 감수한다면요. V2T는 무료 온디바이스 실시간 전사 경로를 제공합니다. LoroNote는 무료 다운로드에 앱 내 구입 방식이라, 결제 전에 내 오디오로 Whisper Large V3 Turbo를 시험해 볼 수 있습니다. 무료 클라우드 Whisper 앱도 있지만 서버 비용은 어딘가에서 지불되고 있습니다 — 무료 등급의 한도와 오디오가 가는 곳을 확인하세요.

Whisper Large V3 Turbo는 얼마나 빠른가요?

OpenAI 참조 표는 Turbo를 (1× 기준선인) large의 약 8배 속도로 표시하며, 파라미터는 1,550M 대비 809M, VRAM은 ~10GB 대비 ~6GB입니다. 릴리스 노트는 함께 적용된 최적화 패치와 결합하면 Turbo의 ASR 속도가 예전의 tiny보다 빠르다고 덧붙입니다.

이는 GPU 참조 수치입니다. 실제 Apple 하드웨어에서는 10분짜리 녹음 기준 iPhone 15 Pro에서 약 19배의 속도 배율이 LoroNote의 앱 내 표시에 나타납니다 — 10.5분 오디오에 약 33초 처리입니다.

iPhone에서 1시간짜리 오디오 전사는 얼마나 걸리나요?

Whisper Large V3 Turbo를 실행하는 iPhone 15 Pro에서 LoroNote는 실시간의 약 19배를 보고하며, 60분 녹음이면 약 3분입니다. 이는 독립 벤치마크가 아니라 앱 자체 진행 화면에서 읽은 자사 수치입니다. 다른 앱들은 더 낮은 숫자를 공개합니다 — Whisper Notes의 설명을 환산하면 Whisper 경로에서 약 5배입니다.

Large V3 Turbo는 Large V3만큼 정확한가요?

아니요, 그리고 OpenAI도 그렇다고 주장하지 않습니다. 공식 입장은 Turbo가 여러 언어에 걸쳐 “large-v2와 비슷한 성능”이며, 특히 태국어와 광둥어에서 더 큰 성능 저하가 있다는 것입니다. 또 미세 조정에서 번역 데이터가 제외되어 번역용으로 학습되지도 않았습니다. 정확도 한 단계를 내주고 약 8배의 디코드 속도를 얻습니다.

Turbo는 왜 인코더가 아니라 디코더를 줄였나요?

Whisper의 인코더는 30초 오디오 윈도마다 한 번 실행되지만, 디코더는 출력 토큰마다 한 번씩 실행됩니다. 긴 녹음에서는 디코더가 전체 처리 시간을 지배하므로 32개 레이어를 4개로 줄이면 비용 대부분이 사라집니다. 인코더를 그대로 둔 것이 large-v3의 다국어 음향 품질을 보존한 이유입니다.

Whisper 모델은 클수록 항상 좋은가요?

항상 그렇지는 않습니다. 큰 변형이 일반적으로 더 정확합니다 — 특히 억양, 배경 소음, 흔치 않은 언어에서요. 하지만 메모리를 더 쓰고, 같은 녹음에 더 오래 걸립니다. Turbo는 바로 Large 계열 모델을 폰에서 충분히 빠르게 만들기 위해 존재합니다. 깨끗한 영어 오디오라면 더 작은 모델도 구분할 수 없는 텍스트를 내놓는 경우가 많습니다.

Whisper를 쓰면 내 오디오가 OpenAI로 가나요?

아니요. Whisper는 오픈소스이고 기기에서 완전히 실행될 수 있으며, LoroNote, Whisper Notes, Aiko가 그렇게 합니다. 앱이 호스팅된 Whisper API를 호출할 수도 있는데, 그 경우 오디오가 기기를 떠납니다 — 하지만 그것은 그 앱의 아키텍처이지 모델의 속성이 아닙니다.

화자를 식별하는 Whisper 앱은 무엇인가요?

LoroNote와 Whisper Notes는 모두 이름 변경이 가능한 화자 라벨을 제공합니다. Aiko의 설명은 화자 감지가 현재 제공되지 않는다고 밝힙니다.

iOS Whisper 앱 선택에 대한 마무리

“Whisper 기반”은 사양이 아니라 배지가 되었습니다. 네 앱 모두 거짓 없이 그 배지를 달 수 있으면서도, 서로 다른 모델 크기를, 서로 다른 하드웨어에서, 오디오를 완전히 다른 곳에 두고 실행합니다.

물어볼 가치가 있는 두 질문은 배지가 답하지 않는 것들입니다: 어떤 변형인가, 그리고 어디에서 실행되는가. Aiko는 설명에서 둘 다 답하고, 그 점은 인정받아 마땅합니다. LoroNote는 이 중 폰에 올라가는 가장 큰 변형을, 로컬로 실행합니다. Whisper Notes는 커피 한 잔 가격에 전환 가능한 엔진 셋을 줍니다. Whisper Memos는 같은 단어를 달고 있는 클라우드 서비스인, 좋은 제품입니다.

배지가 아니라 그 두 사실로 고르세요.

자료 출처

• LoroNote 국내 App Store
• Whisper Notes 국내 App Store
• Aiko 국내 App Store
• Whisper Memos 국내 App Store
• OpenAI Whisper Large V3 Turbo 릴리스 노트
• OpenAI Whisper 모델 표
• whisper.cpp by Georgi Gerganov
• WhisperBoard GitHub
• LoroNote 속도 수치: iPhone 15 Pro, 10분 31초 녹음, 온디바이스 Whisper Large V3 Turbo, 앱의 진행 화면에서 직접 읽은 값