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 # Breeze-ASR-26-GGML
 
-這是由 `MediaTek-Research/Breeze-ASR-26` 轉換而來的 `whisper.cpp` 量化版本；此 artifact 沒有額外訓練紀錄。
+本模型由 [MediaTek-Research/Breeze-ASR-26](https://huggingface.co/MediaTek-Research/Breeze-ASR-26) 轉換為 `whisper.cpp` 量化格式，未額外微調。
 
-## 來源模型
+## 量化
 
-- 模型：[MediaTek-Research/Breeze-ASR-26](https://huggingface.co/MediaTek-Research/Breeze-ASR-26)
-- Revision：`7b992682e7f5ceedd0a41ebec240f01ba469d19e`
-- 授權：Apache-2.0，依來源模型卡宣告
-
-## 量化資訊
-
-- Backend：`whisper.cpp`
+- 後端：`whisper.cpp`
 - 量化：`q8_0`, `q5_0`, `q4_0`, `q4_1`
 
-## 評估摘要
+## 評估
+
+資料來源：教育部臺灣台語常用詞辭典例句音檔，取 `hanzi` 長度最長的 100 筆樣本。
 
-這次評估使用教育部臺灣台語常用詞辭典例句音檔：
-[教育部臺灣台語常用詞辭典相關資源](https://sutian.moe.edu.tw/und-hani/siongkuantsuguan/).
-評估子集取例句音檔中 `hanzi` 長度最長的 100 筆樣本。
+- [教育部臺灣台語常用詞辭典相關資源](https://sutian.moe.edu.tw/und-hani/siongkuantsuguan/)
 
-以下 CER 使用原始 HF `float16` 推論結果作為 pseudo-reference，衡量不同轉換/量化版本相對於原始模型輸出的 drift。
-這不是對人工標註逐字稿計算的 ASR CER。計算時會先移除輸出文字中的所有空白，再計算字元級 Levenshtein distance。
+CER 以原始 HF `float16` 推論結果作為偽參考，用來衡量轉換/量化後的輸出偏移；這不是人工標註逐字稿 CER。計算前會先移除所有空白，再計算字元級 Levenshtein 距離。
 
-以這次結果來看，量化部署建議優先使用 `CT2 int8`：
-它完成全部 100 筆樣本，VRAM 約 `2097-2129 MiB`，相對 HF `float16` baseline 的 CER drift 為 `0.1263`，整體成本效益最好。
+量化部署建議優先使用 `CT2 int8`：100 筆全數成功，VRAM 約 `2097-2129 MiB`，相對 HF `float16` 基準的 CER 為 `0.1263`。
 
-| 版本 | 推論結果 | 成功/總數 | VRAM MiB |
+| 版本 | 結果檔 | 成功/總數 | VRAM MiB |
 |---|---|---:|---:|
 | [vLLM HF `float16`](https://huggingface.co/MediaTek-Research/Breeze-ASR-26) | `vllm-hf-float16.jsonl` | 100/100 | 21267-21267 |
 | [CT2 `float16`](https://huggingface.co/phate334/Breeze-ASR-26-float16-CT2) | `ct2-float16.jsonl` | 100/100 | 3991-3991 |
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 | [whisper.cpp / GGML `q5_0`](https://huggingface.co/phate334/Breeze-ASR-26-GGML) | `whisper-cpp-ggml-q5_0.jsonl` | 100/100 | 2027-2027 |
 | [whisper.cpp / GGML `q8_0`](https://huggingface.co/phate334/Breeze-ASR-26-GGML) | `whisper-cpp-ggml-q8_0.jsonl` | 100/100 | 2575-2575 |
 
-### 相對 HF Baseline 的 CER
+### 相對 HF 基準的 CER
 
-Baseline reference：`vllm-hf-float16.jsonl`。
+基準：`vllm-hf-float16.jsonl`。
 
-| 比較版本 | CER | 字元錯誤/參考字元 | 完全一致 |
+| 比較版本 | CER | 字元錯誤 / 參考字元 | 完全一致 |
 |---|---:|---:|---:|
 | `ct2-int8_float16.jsonl` | 0.1157 | 633/5470 | 11 |
 | `ct2-float16.jsonl` | 0.1176 | 643/5470 | 7 |
@@ -79,5 +71,5 @@ Baseline reference：`vllm-hf-float16.jsonl`。
 
 ## 更多資訊
 
-評估程式、資料準備方式與完整結果報表請見 GitHub repository：
+評估程式、資料準備與完整報表：
 https://github.com/phate334/stt-eval