Whisper скачать на ПК: установка и как пользоваться (2026)

Whisper — бесплатная нейросеть OpenAI для распознавания речи. Готового установщика от OpenAI у неё нет: официально Whisper ставится как библиотека Python командой pip install -U openai-whisper, а исходный код и веса моделей лежат на GitHub под лицензией MIT. Если нужна обычная программа с окном, для Windows есть сторонний проект WhisperDesktop.

Коротко:

• Официальный источник — репозиторий github.com/openai/whisper. Whisper бесплатный и работает локально.
• Для работы нужны Python (3.8–3.11) и ffmpeg.
• Модели бывают от tiny до large и turbo. Чем больше модель, тем точнее расшифровка и тем больше нужно памяти.
• WhisperDesktop — сторонняя программа для Windows с графическим интерфейсом. Сайт whisperdesktop.com к ней отношения не имеет.
• Русский язык Whisper понимает: модели, кроме .en, многоязычные.

Что такое Whisper и что он умеет

Whisper — модель распознавания речи, которую OpenAI выложила в открытый доступ. Она превращает аудио и видео в текст, сама определяет язык и умеет переводить речь на английский. Её используют, чтобы расшифровать интервью, лекции, подкасты, созвоны или сделать субтитры к видео.

Важный момент: Whisper — это не приложение из магазина, а модель с открытым кодом. Поэтому «скачать Whisper» можно двумя способами: поставить официальную библиотеку (через командную строку) или взять программу, которую сделали другие разработчики на основе Whisper.

Как скачать OpenAI Whisper на ПК: официальный способ

Этот путь подходит для Windows, macOS и Linux.

1. Установите Python. Код Whisper рассчитан на Python 3.8–3.11 и свежие версии PyTorch. На Windows при установке Python отметьте пункт «Add Python to PATH».

2. Установите ffmpeg. Через него Whisper читает аудио- и видеофайлы:

• Windows: choco install ffmpeg (Chocolatey) или scoop install ffmpeg (Scoop);
• macOS: brew install ffmpeg;
• Ubuntu и Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg.

3. Установите сам Whisper:

pip install -U openai-whisper

Самую свежую версию можно поставить прямо из репозитория: pip install git+https://github.com/openai/whisper.git. Если установка падает с ошибкой про setuptools_rust, выполните pip install setuptools-rust и повторите.

4. Первая расшифровка. Модель скачается сама при первом запуске:

whisper interview.mp3 --model turbo --language Russian

Рядом с аудио появятся файлы с текстом. Формат можно выбрать параметром --output_format: обычный текст txt, субтитры srt и vtt, а также json и tsv.

Какую модель Whisper выбрать

Данные из официального README. Скорость там замерялась на английской речи и серверной видеокарте, поэтому на вашем ПК цифры будут другими.

Как выбирать на практике:

• turbo — оптимизированная версия large-v3: почти та же точность, но заметно быстрее. Хороший выбор по умолчанию, если есть видеокарта на 6 ГБ и больше.
• medium — компромисс для более слабого железа. Для перевода на английский тоже подходит.
• small и base — когда нет мощной видеокарты. Точность на русском ниже.
• Модели с суффиксом .en знают только английский, для русского их не берите.

Без видеокарты Whisper тоже работает, на процессоре, но большие модели будут расшифровывать час записи очень долго.

Whisper Desktop: программа с интерфейсом для Windows

Если командная строка не для вас, есть WhisperDesktop — проект разработчика Const-me на GitHub (github.com/Const-me/Whisper). Это порт whisper.cpp для Windows, который считает на видеокарте через Direct3D 11.

Как установить:

1. Откройте страницу проекта на GitHub, раздел Releases.
2. Скачайте WhisperDesktop.zip, распакуйте и запустите WhisperDesktop.exe.
3. При первом запуске программа попросит файл модели в формате GGML. Автор советует ggml-medium.bin (около 1,4 ГБ). Модели в этом формате выкладывает проект whisper.cpp.

Требования: 64-битная Windows (проверялась на Windows 10), видеокарта с поддержкой Direct3D 11.0 и процессор с AVX. Учтите, что проект с 2023 года не обновляется, а сайт whisperdesktop.com, по словам автора, выдаёт себя за его проект и доверять ему нельзя. Скачивайте только с GitHub.

Как пользоваться Whisper: полезные команды

• Указать язык. --language Russian экономит время на автоопределении и снижает число ошибок.
• Перевод на английский. --task translate вместе с моделью medium или large. Модель turbo для перевода не обучена и вернёт текст на языке оригинала.
• Несколько файлов сразу. whisper part1.mp3 part2.mp3 --model turbo.
• Из Python. model = whisper.load_model("turbo"), затем model.transcribe("audio.mp3").
• Все параметры. whisper --help.

Качество сильно зависит от записи. Тихий голос, музыка фоном и несколько людей, говорящих одновременно, дают больше ошибок. Разделения по спикерам в Whisper нет, это делают отдельными инструментами.

Что делать с расшифровкой дальше

Сырой текст из Whisper — это сплошной поток без абзацев, с повторами и словами-паразитами. Обычно дальше нужен протокол встречи, конспект лекции, статья по интервью или список задач.

Эту часть удобно отдать агенту LeanTech. Загрузите туда текстовый файл расшифровки и попросите агента сделать резюме и список задач: он прочитает текст моделями Claude, GPT или Gemini и отдаст готовый документ в Word или PDF. Агент работает из России без VPN. Чтобы начать, откройте агента LeanTech.

Частые вопросы