据MarkTechPost 10月12日报道，阿布扎比技术创新研究院（TII）发布1.6B参数阿拉伯语语音识别模型Falcon-ASR，重点面向阿联酋方言，同时支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。TII的评测显示，该模型在6个阿拉伯语测试集上的平均词错误率为20.92%，比其排行榜快照中已公布的最佳成绩低2.25个百分点。
Falcon-ASR将五种语言共用一套权重，无需语言标记，可按说话语言输出文本，并提供词级时间戳，用于字幕、可搜索录音和会议记录。TII称，训练覆盖阿联酋方言、现代标准阿拉伯语、其他海湾及阿拉伯语方言和英语，目标针对日常口语，包括方言形式和语码切换。训练音频加入背景噪声、重叠语音、音乐、房间混响和电话效果，并改变语速和音高；阿联酋录音也采用同样处理。该模型基于TII的Falcon3-Audio工作。MarkTechPost称，未能找到Falcon-ASR确切架构或训练数据规模的公开信息。
在阿拉伯语基准上，TII采用ELM Research Center运营的Open Universal Arabic ASR Leaderboard协议，以6个测试集等权平均WER排序，并使用排行榜固定清单。TII列出的对比显示，Falcon-ASR平均WER为20.92%，平均字错误率8.79%；Audar-ASR-V1-Turbo为23.17%和9.23%；Cohere Transcribe Arabic（2026年7月）为25.87%和11.80%；omniASR LLM 7B为28.32%和12.52%。竞争模型数据为截至2026年9月30日检查的已公布排行榜平均值。Falcon-ASR的数据来自TII自己的运行，并非排行榜条目。Audar模型卡列出的自身平均CER为9.20%。
在阿联酋语音方面，TII用留出录音和人工校验转写构建了内部阿联酋及海湾测试集，并补充公开Casablanca数据集的阿联酋子集。TII报告Falcon-ASR的WER为22.73%，CER为10.19%；Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct为26.80%和12.72%；Audar-ASR-V1-Turbo为27.89%和13.75%；Cohere Transcribe Arabic为31.05%和18.07%；Qwen3-ASR-1.7B为31.52%和13.35%；Audar-ASR-V1-Flash为32.87%和15.36%。Falcon-ASR比Qwen3-Omni低4.07个WER百分点。该测试集为私有，无法复现。Audar在另一个阿联酋数据集Mixat上报告19.4% WER，因此两者不能直接比较。
英语方面，TII称Falcon-ASR在Hugging Face Open ASR Leaderboard使用的7个英语测试集上平均WER为5.74%，各集从LibriSpeech clean的1.75%到Earnings-22的11.86%不等。Qwen3-ASR-1.7B在同一排行榜列出5.76%平均WER。法语、西班牙语和葡萄牙语虽被支持，但TII未公布分数。
使用限制仍然明显。Falcon-ASR目前仅以托管演示形式在Hugging Face提供，TII未公布权重或量化版本，也未披露许可证、运行环境或最大音频上下文；演示接受最长60秒、20MB的音频片段。TII表示API和原生应用正在计划中。所有性能分数均为TII自报。