给会议录音转文字，开发者过去常在苹果内置方案和自带 Whisper 之间凭经验选择。如今，Inscribe 首次把新 API SpeechAnalyzer、旧版 SFSpeechRecognizer 和三款 Whisper 放到同一台 M2 Pro 上，用相同音频与程序路径做了端侧实测——也就是录音不上传服务器，直接在设备上处理。
最值得看的是准确率。以 WER（词错误率，越低越准）衡量，SpeechAnalyzer 在 LibriSpeech 的干净语音上为 2.12%，较难、噪声更多的语音上为 4.56%；Whisper Small 分别为 3.74% 和 7.95%，苹果旧方案则为 9.02% 和 16.25%。换句话说，新方案不仅明显压低自家旧 API 的错误，还在这组英文测试中胜过约 460MB 的 Whisper Small。
作者还称 SpeechAnalyzer 的处理速度约为 Whisper Small 的三倍。不过计时期间机器同时承担开发任务，因此团队暂未公布精确速度表。此次结果只覆盖一台苹果电脑、指定英文数据集与当前系统环境，不能直接外推到所有语言和设备。