Nova 3
Nova-3 est un modèle de reconnaissance vocale développé par Deepgram. Il convertit la parole en texte et se positionne comme une solution de transcription offrant une précision globalement bonne.
Nova-3 est un modèle de reconnaissance vocale développé par Deepgram. Il convertit la parole en texte et se positionne comme une solution de transcription offrant une précision globalement bonne.
Son évaluation repose sur le Word Error Rate, qui mesure la proportion d’erreurs dans une transcription, avec un meilleur résultat lorsque ce taux diminue. Les mesures disponibles sont corroborées par deux sources de données concordantes.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Reconnaissance vocale (speech-to-text) |
| Éditeur | Deepgram |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Taux d'erreur de mots (WER) | 5,18 % (plus bas = meilleur) |
| Modalités (entrée → sortie) | audio → transcription |
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Deepgram | 4300 $ | gratuit | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 87 % en dessous de la moyenne des modèles similaires.
Notre analyse
Forces. Nova-3 atteint un WER de 5,2 % sur la mesure d’intelligibilité d’Artificial Analysis. Ce niveau traduit une transcription assez précise, même s’il reste au-dessus du seuil inférieur à 3 % associé à une performance excellente. La concordance de deux sources de données renforce la solidité de ce positionnement.
Limites et points d’attention. Un WER de 5,2 % signifie que la transcription conserve une part d’erreurs et peut nécessiter une relecture lorsque l’exactitude du texte est importante. Le WER doit être interprété comme un taux d’erreur, et non comme une note de qualité, puisque la valeur la plus basse correspond au meilleur résultat. Usages pertinents : sous-titrage, transcription de réunions, dictée et commandes vocales.
Sources des données : Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).