온디바이스 워크스페이스 Inscribe 팀이 애플의 새 SpeechAnalyzer/SpeechTranscriber를 Whisper·구형 SFSpeechRecognizer와 동일 코드·동일 오디오로 벤치마크했다. 새 API는 clean 음성 WER을 9.02%→2.12%, noisy를 16.25%→4.56%로 3.5~4배 낮췄고, Whisper Small을 양쪽 스플릿에서 앞서면서 초당 연산은 Whisper Small의 약 1/3이었다. 모두 M2 Pro에서 완전 온디바이스로 측정했으며, 애플은 두 API 어느 쪽의 정확도 수치도 공개한 적이 없다.
iOS 26·macOS 26에서 애플은 SFSpeechRecognizer를 SpeechAnalyzer/SpeechTranscriber로 교체했지만 어느 쪽의 정확도 수치도 공개하지 않아, 마이그레이션 여부와 Whisper 대비 비교가 모두 추측에 맡겨져 있었다. Inscribe 팀은 두 애플 엔진과 Whisper 3종을 동일 프로덕션 코드 경로·동일 M2 Pro(32GB, macOS 26.5.1)·동일 오디오로 나란히 돌렸다.
결과는 명확했다. 새 API는 같은 오디오에서 WER을 clean 9.02%→2.12%, noisy 16.25%→4.56%로 3.5~4배 낮췄다. 구형 SFSpeechRecognizer는 clean 음성에서 40MB짜리 Whisper Tiny에게도 뒤진 꼴찌였다. 더 놀라운 건 새 엔진이 팀이 번들한 가장 큰 모델 Whisper Small을 양쪽 스플릿에서 여유 있게 앞서면서, 오디오 초당 연산은 Whisper Small의 약 1/3에 그쳤다는 점이다.
영어·애플 하드웨어 한정이지만, 측정 가능한 범위에서 내장 엔진이 이제 가장 강한 온디바이스 선택지라는 결론이다. 음성 명령보다 긴 무언가에 아직 레거시 API를 쓴다면 정확도만으로도 이전할 가치가 있다는 것이 팀의 판단이다. 2차 라운드에선 NVIDIA Parakeet TDT v2/v3도 동일 코퍼스로 추가됐다.