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Whistle 语音模型剪枝后跑上 ESP32
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 10 月 26 日，Reddit r/SideProject 有开发者发帖称，把 Cactus Compute 的 55M 参数语音转文字模型 Whistle 跑在 ESP32 上。报道称原模型为 16.9 MB，超出板载容量；开发者将解码器从 8 层砍到 4 层，压缩到 14.5 MB，词错误率约 11.5%。推理引擎用 C 从零编写，采用 2-bit 权重，调用 S3 的向量指令并同时使用两个 CPU 核心。目前进展停留在该帖披露的模型压缩与推理实现层面，尚无后续更新。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月26日 18:05
开发者将 Whistle 解码器从 8 层减至 4 层，压到 14.5 MB 后在 ESP32 上运行。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- Reddit r/SideProject在 ESP32 上跑 55M 参数语音转文字模型：Whistle 剪枝到 14.5 MB
开发者把 Cactus Compute 的 55M 参数语音转文字模型 Whistle 跑在 ESP32 上，原模型 16.9 MB 超出板载容量，将解码器从 8 层砍到 4 层后压到 14.5 MB，词错误率约 11.5%。推理引擎用 C 从零编写，采用 2-bit 权重，调用 S3 的向量指令并同时使用两个 CPU 核心。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。