10月23日消息，Conway Research（Underdog 项目团队）发布轻量化离线语音识别模型 Underdog‑Bark‑3.0，权重大小仅 163 MB，面向笔记本、手机等终端设备做本地离线会议音频转录，已在 Hugging Face Hub 开源，采用 CC‑BY 4.0 许可协议。

该模型基于英伟达 Parakeet 语音模型做进一步优化压缩，主打会议对话场景识别，在 AMI 会议测试集上字错误率 WER 低至7.82%，官方测试指标优于 Whisper large‑v3、英伟达 Parakeet 等体积大得多的竞品模型。Bark‑3.0 内置 Clean 版本能力，可以自动过滤口头语气词、重复口误，直接输出润色后通顺会议文本。

性能方面，在 MacBook Pro 设备上，处理 5 分钟会议音频仅约 0.5 秒，全程本地运算，音频数据无需上传云端，满足隐私敏感会议转录需求。

该模型是 Underdog 端侧 AI 生态的重要组成部分，和其 Husky 本地推理引擎、27B 端侧大模型形成配套，推动完整 AI 能力在消费设备本地运行，开发者可以直接下载权重用于离线语音转写、本地会议纪要等二次开发。