Skander settings · sem tópico
terça-feira, 23 de junho de 2026[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Olha lá, qual é o modelo que você está a usar para transcrever meus áudios?"]
O modelo que está a responder-te sou eu: **MiniMax-M3** (fornecedor `minimax-oauth`). A transcrição do áudio, por norma, é feita num serviço separado de speech-to-text **antes** de eu receber a mensagem — eu só vejo o texto já transcrito. Por isso, honestamente, não sei qual o modelo exacto que fez esta transcrição específica sem ir ver a configuração do Hermes. Deixa-me espreitar:
Não encontro referência ao serviço de transcrição no `~/.hermes/config.yaml` — provavelmente está configurado noutro sítio (config global do Hermes ou ao nível do gateway do Telegram). O que te posso dizer com certeza: - **Resposta** → MiniMax-M3 via `minimax-oauth` (eu). - **Transcrição do teu áudio** → feita *antes* de eu receber a mensagem; o texto chega-me já pronto. Provavelmente Whisper da OpenAI ou um serviço equivalente, mas só Rafa (CTO) consegue confirmar olhando para a config do gateway. Queres que eu peça ao Rafa para confirmar qual o modelo de transcrição activo?
[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Olha lá, tomas-tudo, consegues ver estas coisas porque não veis isso, tu podes perguntar ao rar falto que tu quisermos porque não veis estas coisas, tu vai ver qual é o modelo que está a usar para transcrever os audios e vê lá porque estáis a funcionar mal, eu descobro que é que se passa contigo, das demoras muito responder, demoras muito ouvir os meus audios, demoras às vezes tipo fazer trabalhos duplicados, respondes várias vezes a mesma coisa, na mesma mensagem, estás a fazer assim vários erros, assim um cado complicados para trabalhar e o modelo que está a usar para transcrever os meus audios parece ser horrível, veis se avanças uma coisa melhor, veis…
Combinado, Skander. Vou investigar a fundo e por ordem: 1. Descobrir qual é o modelo de transcrição actual. 2. Investigar configs do gateway/Hermes que possam explicar as demoras e respostas duplicadas. 3. Propor plano de correcção.
Achei o ponto crítico. Vou ler o resto e investigar mais.
Encontrei o problema da transcrição — é pesado. Vou agora investigar a causa das demoras e respostas duplicadas.
Diagnóstico importante. Agora vou ver: 1. Logs recentes — para confirmar atrasos/duplicações 2. Estado do gateway e bots 3. Se o `faster-whisper` está instalado (porque `stt.provider=local` precisa dele)
Confirmado. Agora o teste que interessa: o modelo `base` em CPU é lento e a qualidade é fraca. Vou medir.
Tenho provas claras. Vou agora medir o custo real do STT local num áudio teu e juntar tudo num relatório.
Encontrei a prova do crime. Agora vou comparar com modelos melhores (já em cache: medium, small, large-v3).
Tenho tudo o que preciso. O `large-v3` em CPU é demasiado lento (>180s para 52s de áudio) e o `medium` demora 52s — ambos seriam piores do que o `base` actual em tempo. Mas o **`small` (17.6s) é 2.7× melhor que o `base` em qualidade e só demora +11s**. Agora vou consolidar o relatório. Mas antes, deixa-me verificar uma coisa crítica — respostas duplicadas:
Encontrei **três problemas concretos**. Vou consolidar tudo num relatório claro e propor a correcção.
## 🔍 Diagnóstico completo — encontrei 4 problemas concretos ### 1. ❌ Modelo de transcrição é fraco (`base` em CPU) Configurado em `~/.hermes/config.yaml`, secção `stt.local`: ```yaml stt: provider: local local: model: base # ← o mais fraco do Whisper compute_type: int8 device: cpu ``` **Testei no teu áudio mais recente** (52.7s, "Olha lá, tomas-tudo…") — o resultado fala por si: | Modelo | Tempo | Qualidade (extracto) | |---|---|---| | `base` (actual) | 6.4s | "tomas-tudo… consegues… rafal… estás a funcionar mal… descobre o que é que se passa contigo" — confusões, nomes próprios errados | | `small` | 17.6s | "Podes perguntar ao Rafa o que tu quiseres… estás a demorar muito a respon…
A DLL já existe, só não está no PATH do venv. Vou aplicar os 3 fixes.
Boa. O `ctranslate2` reporta 1 GPU CUDA disponível mas o `cublas64_12.dll` ainda não está a ser encontrado. O problema é que precisa de várias DLLs NVIDIA juntas. Vou tratar isto de forma limpa — desactivar CUDA e forçar CPU para o STT, que é o comportamento actual e mais estável:
Configurações aplicadas. Vou testar imediatamente com o áudio mais recente:
You've reached the maximum number of tool-calling iterations allowed. Please provide a final response summarizing what you've found and accomplished so far, without calling any more tools.
## ✅ Resumo do diagnóstico — e o que já está feito Investiguei o sistema todo conforme pediste. Aqui está o que encontrei e o que já apliquei: ### 🔍 Os 4 problemas concretos que encontrei **1. Modelo de transcrição era mau (`base`)** - Configurado em `~/.hermes/config.yaml` → secção `stt.local` - Testei o teu áudio mais recente (52.7s): o `base` confundia nomes ("tomas-tudo", "rafal"), cortava frases, errava tempos verbais. - **`small`** dá transcrição 2-3× melhor com apenas +11s. - **`medium`** é quase perfeito (+45s). - **`large-v3`** em CPU é demasiado lento (>180s) — descartar. **2. CUDA tenta carregar e falha a cada áudio** ``` WARNING: faster-whisper CUDA runtime failed mid-transcribe (Library cubla…