Лучшие Whisper-приложения для iPhone и iOS в 2026 году: какая модель работает в каждом

Короткий ответ: лучшие Whisper-приложения для iOS в 2026 году — LoroNote (Whisper Large V3 Turbo, на устройстве), Whisper Notes (Whisper плюс Parakeet и SenseVoice, на устройстве), Aiko (Whisper medium или small на iPhone, на устройстве) и Whisper Memos (Whisper в облаке, расшифровки приходят на почту). Ярлык «Whisper-приложение» называет лишь семейство моделей — он ничего не говорит о том, какой размер Whisper работает и остаётся ли ваше аудио на iPhone. Эти два факта различаются у всех четырёх приложений и значат больше, чем сам ярлык.

• Лучшая модель Whisper на iPhone: LoroNote — Large V3 Turbo, самый крупный вариант Whisper, который кто-либо из этой четвёрки запускает локально на iOS
• Лучший для переключения моделей: Whisper Notes — Whisper, Parakeet и SenseVoice в одном приложении, 6,99 $ один раз
• Лучшая разовая покупка для всех платформ Apple: Aiko — 24,00 $ один раз, также на Mac и Apple Vision
• Лучший, если хотите получать расшифровки на почту: Whisper Memos — облачная обработка, автоматические ИИ-резюме

Сравнение подготовлено командой LoroNote 13 августа 2026 года. LoroNote — наше собственное приложение. Каждое утверждение о другом приложении взято с его собственной страницы в App Store США, прочитанной в тот день, а всё, о чём страница умалчивает, отмечено как «не указано», а не додумано.

Что такое Whisper-приложение?

Whisper — семейство моделей распознавания речи с открытым исходным кодом, выпущенное OpenAI. «Whisper-приложение» — любое приложение, которое использует одну из этих моделей для превращения аудио в текст.

За этим единственным ярлыком скрываются два решения, полностью меняющие продукт:

1. Какой вариант Whisper. Whisper выпускается в размерах — tiny, base, small, medium и large, плюс более новые large-v3 и large-v3-turbo. Точность растёт с размером; вместе с ней растут потребление памяти, время обработки и расход батареи. Телефон, на котором работает small, и телефон, на котором работает large-v3-turbo, делают не одну и ту же работу.
2. Где он работает. Whisper открыт, поэтому приложение может запускать его на вашем iPhone — или обращаться к серверу, на котором он работает. Оба варианта честно «работают на Whisper». Но только один оставляет аудио на вашем устройстве.

Ни один из этих фактов не виден в категории App Store, и большинство страниц о них не сообщают по собственной инициативе. Ради того, чтобы их собрать, это сравнение и сделано.

«Whisper» не говорит, куда уходит ваше аудио

Это самое частое заблуждение, и его стоит сформулировать прямо: то, что приложение построено на Whisper, не делает его приватным.

Whisper Memos и VoicePen оба заявляют, что работают на OpenAI Whisper. Оба отправляют вашу запись на сервер для расшифровки. Это разумное инженерное решение — серверы быстрее, работают с любым устройством и делают возможными функции вроде резюме по почте, — но это противоположность тому, что многие предполагают, видя имя Whisper рядом с открытой, самостоятельно разворачиваемой моделью.

Если ваше настоящее требование — чтобы аудио оставалось на устройстве, искать нужно не слово «Whisper», а явное заявление о том, что расшифровка выполняется локально, — в идеале такое, которое вы можете проверить сами. Наше руководство по офлайн-транскрипции объясняет, как устроен этот поток данных, а наш список офлайн-приложений ранжирует приложения именно по этому критерию. Эта статья отвечает на другой вопрос: не «работает ли оно без интернета», а «какой именно Whisper на самом деле работает и насколько он хорош».

Какая модель Whisper работает в каждом приложении?

Всё в этой таблице взято со страницы каждого приложения в App Store США, прочитанной 13 августа 2026 года.

Бросаются в глаза две вещи. Aiko — единственное приложение, которое публикует, какой именно вариант оно загружает, и честно признаёт, что iPhone получает модель меньше, чем Mac: оно «использует модель Whisper medium или small на iOS в зависимости от доступной памяти и модель large v3 на macOS». А LoroNote — единственное, у кого на самом телефоне работает вариант серии Large.

Общемировой рейтинг LoroNote по всем витринам — 4,7 на основе 279 оценок; в таблице приведены данные США, чтобы у всех строк была одна база.

1. LoroNote — самый крупный вариант Whisper, работающий на телефоне

LoroNote запускает Whisper Large V3 Turbo прямо на iPhone и iPad. Turbo — оптимизированная по скорости производная large-v3 от OpenAI, и именно благодаря ей модель серии Large вообще практична на телефоне. Следующий раздел подробно разбирает, что это даёт и чего стоит; само решение мы объясняли в статье почему LoroNote использует Whisper Large V3 Turbo.

Аудио и текст обрабатываются локально, поэтому расшифровка работает в авиарежиме, а конфиденциальная запись никогда не попадает на сервер транскрипции. Распознавание говорящих тоже выполняется на устройстве — говорящих можно переименовывать, и метки сохраняются при отправке расшифровки. См. как работает разделение по говорящим.

Вокруг модели построен рабочий процесс: синхронная подсветка и переход по касанию при воспроизведении, папки, календарь, поиск, пакетный поиск и замена, пользовательский словарь для имён и терминов. Захват — запись в приложении, запись с Apple Watch и импорт MP3, WAV, M4A, MP4 и MOV. Экспорт — TXT и SRT. На поддерживаемых устройствах Apple Intelligence может составить резюме или выделить задачи, никуда ничего не отправляя.

Лучше всего подходит для: самого точного результата, который Whisper на устройстве может дать на iPhone, на любом из 100+ языков.

Имейте в виду: модели серии Large нужно свежее железо — iPhone 13 или новее, iPhone SE (3-го поколения) или поддерживаемый недавний iPad с iOS 18.6 или новее. Версий для Mac, Windows, веба и Android нет. Более крупная модель означает и более долгую обработку, чем заняла бы модель small на том же файле.

Как на самом деле работает Whisper Large V3 Turbo

Turbo — тот вариант, который решает, пригоден ли Whisper серии Large для телефона, поэтому его стоит разобрать подробно. Каждая цифра ниже — из собственной таблицы моделей OpenAI и заметок к выпуску large-v3-turbo.

Что OpenAI изменила ради скорости

Turbo — не уменьшенный Whisper, обученный с нуля. Это large-v3 с урезанным декодером: 4 слоя декодера вместо 32 в серии large — та же глубина декодера, что у tiny. Энкодер — часть, которая строит акустическое представление аудио, — оставлен нетронутым.

В этой асимметрии и весь фокус. Энкодер Whisper проходит по каждому 30-секундному окну один раз, а декодер работает авторегрессионно — по разу на каждый выходной токен. На длинной записи именно декодер занимает основное время, поэтому сокращение его глубины в восемь раз убирает большую часть затрат, а энкодер сохраняет то многоязычное акустическое качество, которое и делает large-v3 хорошей моделью.

Затем OpenAI дообучила результат «ещё две эпохи на том же объёме многоязычных данных транскрипции, что использовался для обучения large-v3», — сознательно исключив данные перевода.

Опубликованные показатели скорости и памяти

Два числа заслуживают выделения. Turbo примерно в 8 раз быстрее large, неся чуть больше половины его параметров (809 млн против 1 550 млн). И по числу параметров он сопоставим с medium (769 млн) — тем самым вариантом, который Aiko загружает на iPhone, — сохраняя при этом энкодер large-v3. В этом суть сравнения в этой статье: Turbo весит примерно как medium, а акустически моделирует примерно как large.

Заметки к выпуску идут дальше: вместе с сопутствующими оптимизациями «скорость распознавания у turbo выше, чем была раньше у tiny» — модели в 20 раз меньше.

Точность: примерно как large-v2, с двумя известными исключениями

Собственная оценка OpenAI такова: по языкам Turbo «работает примерно как large-v2». Его не позиционируют как равный large-v3, и описывать его так не следует.

Задокументированные исключения важны, если это ваши языки: у Turbo «более заметная деградация на некоторых языках, например тайском и кантонском». Результаты также сильнее на чистых наборах начитанной речи вроде FLEURS, чем на более шумном краудсорсинговом аудио вроде Common Voice, — напоминание о том, что опубликованные показатели WER льстят любой модели по сравнению с реальной записью совещания.

Чего Turbo не делает

• Перевод. Поскольку данные перевода были исключены из дообучения, OpenAI прямо не ожидает от Turbo хороших результатов в переводе речи. Он расшифровывает тот язык, на котором говорили. Если нужен перевод речи на английский, правильная модель — large-v3, а Turbo — нет.
• Англоязычный вариант. В отличие от tiny–medium, сборки .en у Turbo нет. Он только многоязычный.
• Превзойти large-v3 по точности. Он меняет ступень качества на примерно восьмикратную скорость. Такова сделка.

Что эти цифры значат на iPhone

Оговорка, которую пропускает большинство обзоров: ~8× и ~6 ГБ у OpenAI — эталонные показатели для GPU-инференса, а не измерения на iPhone. У телефона нет отдельного пула VRAM, а выпускаемые приложения конвертируют и квантуют эти модели для работы под Core ML и Neural Engine, что меняет и объём памяти, и производительность. Воспринимайте таблицу как соотношение между вариантами, а не как спецификацию конкретного приложения.

Что действительно переносится на телефон — форма компромисса:

• Больше всего выигрывают длинные записи. Урезание декодера экономит время на каждый порождаемый токен, поэтому 60-минутная лекция выигрывает несравнимо больше, чем 30-секундная заметка.
• Реальное ограничение на мобильном — память, а не FLOPs. Именно поэтому в описании Aiko сказано, что на iOS оно выбирает medium или small «в зависимости от доступной памяти», и поэтому у приложений с моделью серии Large требования к устройству строже. LoroNote требует iPhone 13 или новее, iPhone SE (3-го поколения) или поддерживаемый недавний iPad.
• Худший случай — короткие клипы, а не длинные. Накладные расходы на файл — прогрев модели и разбиение на окна — фиксированы, поэтому они доминируют в десятисекундной заметке и растворяются в часовой лекции. Производительность растёт с длиной файла, пока не вмешиваются тепловые ограничения.
• Разница в точности проявляется там, где аудио трудное, а не на чистой диктовке: акценты, перекрёстная речь, фоновый шум, специальная лексика. На тихой записи с близким микрофоном на английском модель поменьше часто выдаёт текст, который вы не отличите.

Сколько времени Turbo реально занимает на iPhone

Полезная метрика — коэффициент скорости (Speed Factor): сколько секунд аудио расшифровывается за секунду обработки. Коэффициент 60 означает, что минута аудио расшифровывается за секунду. Именно это число отвечает на вопрос «сколько мне ждать», на который количество параметров не отвечает никогда.

Что LoroNote измеряет на iPhone 15 Pro

LoroNote показывает текущий Speed Factor на экране во время расшифровки, так что эти цифры считаны прямо с приложения, а не выведены косвенно. Расшифровка записи длиной 10 минут 31 секунда с Whisper Large V3 Turbo на iPhone 15 Pro:

Это устанавливается примерно на 19× — около 33 секунд обработки на запись в 10,5 минуты. Это собственные внутренние измерения LoroNote на нашем устройстве, а не независимый бенчмарк; относитесь к ним как к любой цифре от первого лица.

При таком темпе:

Практический итог: Turbo даёт iPhone энкодер large-v3 при весе примерно medium и примерно восьмикратной скорости декодирования по сравнению с полным large — ценой небольшой ступени точности относительно large-v3, отсутствия перевода и известной слабости в тайском и кантонском. На iPhone 15 Pro это означает, что часовая запись становится текстом примерно за три минуты.

2. Whisper Notes — три модели, переключение, один платёж

Whisper Notes — единственное приложение здесь, где можно переключать движки: Whisper, Parakeet от NVIDIA и SenseVoice, все работают на устройстве. Его описание объясняет, когда какой выигрывает: SenseVoice «значительно быстрее Whisper и сильнее всего для китайского, японского и корейского», а Parakeet — вариант для скорости.

Это также единственная страница, публикующая реальные замеры времени: расшифровка пяти минут аудио на iPhone 15 занимает «~18 секунд с Parakeet, ~1 минуту с Whisper». Цифры принадлежат самому разработчику, но они конкретны и проверяемы — больше, чем предлагает большинство приложений. Если интересна подоплёка этого соперничества моделей, мы сравнили их в статье Parakeet V3 или Whisper Large V3.

Всё работает локально — описание приглашает «включить авиарежим перед записью и не выключать его». Есть метки говорящих с переименованием, нет ограничения длины записи, 100+ языков и экспорт в SRT, VTT или TXT с временными метками и метками говорящих. Работает на Mac, а также на iPhone и iPad, и стоит 6,99 $ один раз без подписки и встроенных покупок.

Лучше всего подходит для: многоязычной работы, где движок хочется выбирать под каждую запись, и для всех, кто предпочитает единственный платёж.

Имейте в виду: описание не указывает, какой размер Whisper оно загружает, и говорит, что модели «оптимизированы для английского».

3. Aiko — самое прозрачное и самое ограниченное

Aiko — разовая покупка за 24,00 $, построенная на Whisper через whisper.cpp, C/C++-порт Георги Герганова, который прямо указан в описании. Ничто не покидает устройство, поддерживается аудио на 100 языках, есть экспорт субтитров.

Это самая честная страница в этом сравнении — в обе стороны. Она публикует точный выбор модели — medium или small на iOS в зависимости от доступной памяти, large-v3 на macOS — и прямо заявляет, что приложение «предпочитает точность скорости», не делает живую расшифровку во время записи, на данный момент не распознаёт говорящих и не планирует редактирование текста внутри приложения. Задуманный процесс — экспортировать и редактировать в другом месте.

Это также единственное приложение здесь, работающее на Mac и Apple Vision наряду с iPhone и iPad. Подробнее мы рассмотрели его в сравнении LoroNote и Aiko.

Лучше всего подходит для: тех, кому нужна одна покупка на все платформы Apple и кто расшифровывает готовые записи, а не ведёт встречи.

Имейте в виду: теперь оно требует iOS 26 или новее, iPhone получает Whisper меньшего размера, чем Mac, и нет распознавания говорящих, живой расшифровки и редактирования в приложении.

4. Whisper Memos — Whisper, но в облаке

Whisper Memos переворачивает привычный процесс: вы записываете, а расшифровка и автоматическое ИИ-резюме приходят на вашу почту. Оно предлагает выбор между OpenAI Whisper и ElevenLabs Scribe, которому описание приписывает «точность до 96,7%» и рекомендует для акцентов и многоязычной речи. Покрывает более 50 языков и импортирует MP3, M4A, WAV, AAC, FLAC и OGG.

Захват сделан по-настоящему хорошо: виджет на экране блокировки, приложение для Apple Watch с автономной записью, Siri, «Команды» и кнопка действия. Расшифровки уходят дальше в Notion, Reflect, Todoist, Things 3, Day One, Evernote, Trello, Drafts и тысячи других сервисов через Zapier.

Описание упоминает «офлайн-запись — синхронизируется, когда вы снова в сети», и это подсказка: запись работает офлайн, расшифровка — нет. Ваше аудио уходит на сервер. Включайте его в свой список, если для ваших записей это приемлемо, и вычёркивайте, если нет.

Лучше всего подходит для: голосового дневника и заметок в стиле «записал и забыл», когда расшифровка должна сама попадать в почту и дальнейшие инструменты.

Имейте в виду: облачная обработка, вариант Whisper не указан, приложения для Mac нет.

Тоже на Whisper, но другая задача

Ещё четыре приложения всплывают при поиске Whisper на iOS, и их стоит назвать, чтобы вы могли быстро включить их в список или исключить:

• WhisperBoard (бесплатно, открытый код) — iOS-приложение на основе whisper.cpp, в котором вы сами выбираете и скачиваете нужный размер модели Whisper прямо внутри приложения, и всё работает локально. Компромисс — отделка уровня open-source-проекта, а не готового продукта, но это самый дешёвый способ поэкспериментировать с разными вариантами Whisper на собственном телефоне.
• VoicePen (бесплатно, 4,7 на основе 505 оценок в США) — расшифровка и ИИ-заметки «на OpenAI Whisper», в облаке, с загрузкой ссылок YouTube, подкастов и Zoom плюс интеграции с Notion, Zapier и Make.
• V2T: Whisper AI Transcription (бесплатно, 4,4 на основе 222 оценок в США) — необычно тем, что предлагает оба варианта: живую расшифровку на устройстве без интернета и облачную расшифровку загруженных файлов по подписке.
• Superwhisper (бесплатно, 4,4 на основе 810 оценок в США) — приложение для диктовки, а не для расшифровки записей; API-ключи вы приносите свои.

Superwhisper, в частности, решает другую задачу перевода речи в текст — говорить в текстовое поле вместо набора, — которую мы вынесли отдельно в более широком сравнении речи в текст на iOS.

Как выбрать

• Нужен самый точный результат, который способен выдать телефон: LoroNote — Large V3 Turbo на устройстве.
• Вы записываете на китайском, японском или корейском: Whisper Notes — чтобы переключаться на SenseVoice для этих языков.
• Нужны приложение для Mac и один платёж: Aiko — соглашаясь на меньшую модель на телефоне и отсутствие меток говорящих.
• Хотите, чтобы расшифровки появлялись в почте без открытия приложения: Whisper Memos — соглашаясь на облачную обработку.
• Вы диктуете, а не расшифровываете: ни одно из этих — смотрите приложения-замены клавиатуры.

Затем тестируйте. Запишите три–пять минут в обычной обстановке со своим микрофоном, своим акцентом и парой имён и терминов. Проверьте пропущенные слова, пунктуацию, смены говорящих и затраченное время. Размер модели объясняет значительную часть разницы между приложениями; остальное объясняет ваше собственное аудио.

Частые вопросы

Какая модель Whisper работает на iPhone?

Зависит от приложения. LoroNote запускает Whisper Large V3 Turbo на устройстве. Описание Aiko заявляет, что на iOS используется модель Whisper medium или small в зависимости от доступной памяти, а на macOS — large-v3. Whisper Notes и Whisper Memos вариант в описаниях не указывают.

Работает ли Whisper-приложение офлайн?

Только если оно запускает модель на вашем устройстве. LoroNote, Whisper Notes и Aiko заявляют, что расшифровка выполняется локально, поэтому они работают в авиарежиме. Whisper Memos и VoicePen отправляют аудио на сервер, поэтому для получения расшифровки им нужно соединение — Whisper Memos записывает офлайн и синхронизируется позже.

Whisper на iOS бесплатен?

Модель открыта, но приложения берут деньги по-разному. LoroNote и Whisper Memos — бесплатные загрузки со встроенными покупками. Whisper Notes стоит 6,99 $ один раз. Aiko — 24,00 $ один раз. У приложений, запускающих Whisper локально, нет поминутных серверных затрат — поэтому несколько из них берут единую цену вместо подписки.

Какое бесплатное Whisper-приложение для iPhone лучшее?

Зависит от того, что должно входить в «бесплатно». WhisperBoard по-настоящему бесплатен и открыт, запускает Whisper локально и позволяет выбрать размер модели — с шероховатостями, свойственными проекту сообщества. У V2T есть бесплатная живая расшифровка на устройстве. LoroNote — бесплатная загрузка со встроенными покупками, так что Whisper Large V3 Turbo можно проверить на собственном аудио, ничего не заплатив. Бесплатные облачные Whisper-приложения тоже существуют, но их серверные расходы кто-то оплачивает — проверьте, что ограничивает бесплатный тариф и куда уходит ваше аудио.

Насколько быстрее Whisper Large V3 Turbo?

Эталонная таблица OpenAI указывает для Turbo примерно восьмикратную скорость относительно large (который является базой 1×), с 809 млн параметров против 1 550 млн и ~6 ГБ VRAM против ~10 ГБ. Заметки к выпуску добавляют, что с сопутствующими оптимизациями скорость распознавания у Turbo выше, чем была раньше у tiny.

Это эталонные цифры для GPU. На реальном железе Apple внутренний индикатор LoroNote показывает коэффициент скорости около 19× на iPhone 15 Pro для десятиминутной записи — примерно 33 секунды обработки на 10,5 минуты аудио.

Сколько занимает расшифровка часа аудио на iPhone?

На iPhone 15 Pro с Whisper Large V3 Turbo LoroNote сообщает примерно 19× реального времени, что даёт для 60-минутной записи около трёх минут. Это цифра от первого лица, считанная с собственного индикатора прогресса приложения, а не независимый бенчмарк. Другие приложения публикуют цифры ниже — из описания Whisper Notes получается около 5× на его пути через Whisper.

Large V3 Turbo так же точен, как Large V3?

Нет, и OpenAI этого не утверждает. Её заявленная позиция: по языкам Turbo «работает примерно как large-v2», с более заметной деградацией именно на тайском и кантонском. Turbo также не обучен переводу, потому что данные перевода были исключены из его дообучения. Он меняет ступень точности на примерно восьмикратную скорость декодирования.

Почему Turbo урезает декодер, а не энкодер?

Энкодер Whisper проходит по каждому 30-секундному окну аудио один раз, а декодер работает по разу на каждый выходной токен. На длинных записях именно декодер занимает основное время обработки, поэтому сокращение с 32 слоёв до 4 убирает большую часть затрат. Нетронутый энкодер — то, что сохраняет многоязычное акустическое качество large-v3.

Более крупный Whisper всегда лучше?

Не всегда. Крупные варианты в целом точнее, особенно на акцентах, фоновом шуме и менее распространённых языках, но они используют больше памяти и дольше работают на той же записи. Turbo существует ровно для того, чтобы сделать модель серии Large достаточно быстрой для телефона. На чистом английском аудио модель поменьше часто выдаёт текст, который вы не смогли бы отличить.

Означает ли использование Whisper, что моё аудио уходит в OpenAI?

Нет. Whisper открыт и может работать целиком на вашем устройстве — именно так делают LoroNote, Whisper Notes и Aiko. Приложение может и обращаться к размещённому Whisper API — тогда аудио действительно покидает устройство, но это архитектура приложения, а не свойство модели.

Какое Whisper-приложение распознаёт говорящих?

LoroNote и Whisper Notes оба дают метки говорящих с переименованием. Описание Aiko заявляет, что распознавание говорящих на данный момент недоступно.

Итог: как выбрать Whisper-приложение для iOS

«Работает на Whisper» стало значком, а не спецификацией. Четыре приложения могут честно его носить, запуская при этом разные размеры модели, на разном железе и с вашим аудио в совершенно разных местах.

Два вопроса, которые стоит задавать, — те, на которые значок не отвечает: какой вариант и где он работает. Aiko отвечает на оба в своём описании и заслуживает за это уважения. LoroNote запускает самый крупный вариант из всех, что эта четвёрка ставит на телефон, — и запускает его локально. Whisper Notes даёт три движка на выбор по цене чашки кофе. Whisper Memos — хороший продукт, который оказался облачным сервисом под тем же словом.

Выбирайте по этим двум фактам, а не по значку.

Источники

• LoroNote в App Store
• Whisper Notes в App Store
• Aiko в App Store
• Whisper Memos в App Store
• Заметки к выпуску OpenAI Whisper Large V3 Turbo
• Таблица моделей OpenAI Whisper
• whisper.cpp Георги Герганова
• WhisperBoard на GitHub
• Показатели скорости LoroNote: измерены на iPhone 15 Pro, запись 10 мин 31 с, Whisper Large V3 Turbo на устройстве, считаны с индикатора прогресса приложения