Instructions to use WannaGoTech/WannaMed-mini with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use WannaGoTech/WannaMed-mini with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="WannaGoTech/WannaMed-mini")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("WannaGoTech/WannaMed-mini", device_map="auto") - LiteRT
How to use WannaGoTech/WannaMed-mini with LiteRT:
# No code snippets available yet for this library. # To use this model, check the repository files and the library's documentation. # Want to help? PRs adding snippets are welcome at: # https://github.com/huggingface/huggingface.js
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- WannaMed mini : 98,81 % en Dictée Vocale ASR Temps Réel, 99,76 % en Structuration de CR & 100 % sur 12 Spécialités en 1,12 Go de RAM Smartphone (
100 % Hors-Ligne)- 1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed mini vs Grands Modèles WannaMed & Leaders Médicaux)
- 2. Méthodologie Officielle du Benchmark & Ingénierie « Vitesse Lumière » sur Smartphone
- 3. Tableau Comparatif Officiel sur la Reconnaissance Vocale & le Texte Clinique Francophone & International
- 4. Architecture du Corpus Zéro-Déchet : 30 Datasets Audio, Cliniques & Pharmacologiques Unifiés
- 5. Accès Protégé aux Poids (
BF16 Master Lossless 9,45 Go&LiteRT Mobile 1,12 Go) et Licence d'Intégration - 6. Multilingual Executive Summary (Français • English • العربية)
- 1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed mini vs Grands Modèles WannaMed & Leaders Médicaux)
WannaMed mini : 98,81 % en Dictée Vocale ASR Temps Réel, 99,76 % en Structuration de CR & 100 % sur 12 Spécialités en 1,12 Go de RAM Smartphone (100 % Hors-Ligne)
WannaMed mini (4 954 625 747 paramètres en poids maîtres BF16 intacts de 9,45 Go / 1,12 Go de RAM active sur smartphone via LiteRT avec 2,35B paramètres PLE projetés en mémoire Flash mmap) est le modèle médical unifié On-The-Go (Voix ASR + Formatage CR + Prompts Cliniques) développé par la société WannaGoTech pour offrir aux médecins la puissance combinée de WannaMed ASR v2 (1,7B) et de WannaMed Tx (4B) dans un seul modèle ultra-léger tournant 100 % sans internet sur n'importe quel smartphone iOS ou Android. Issu de la découpe chirurgicale sans perte de WannaMed Monet (-659 tenseurs visuels retirés, soit -321,56 Mo BF16), il transcrit la dictée médicale en temps réel par fenêtres causales de 480 ms (98,81 % de précision, 0,54 % CER), structure instantanément les comptes rendus (99,76 % F1, surpassant WannaMed Tx grâce à ses embeddings par couche PLE), corrige chirurgicalement les homophones (99,70 % F1) et répond à tout prompt médical sur 12 spécialités (100 %) à vitesse lumière (105 tok/s, < 28 ms TTFT).
- Espace de jeu mobile Edge interactif (Société WannaGoTech) : https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-mini
- Édition Pro avec Vision 2D/3D, ECG & MedOCR (
WannaMed Monet) : https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMed-Monet - Demande de licence et accès aux poids maîtres
BF16/LiteRT: contact@wannamed.com - Site officiel WannaMed : https://wannamed.com
1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed mini vs Grands Modèles WannaMed & Leaders Médicaux)
Pour la prise de notes médicales en déplacement (on the go), la dictée de comptes rendus au chevet du patient ou la vérification instantanée d'une posologie en mode avion, WannaMed mini fusionne en un seul graphe neuronal l'écoute vocale continue et la rédaction clinique normée sans jamais recourir au Cloud ni à un moteur RAG externe.
Indicateur Clé de Performance (Benchmark Véridique Hold-Out — 0,00 % Fuite SHA-256) |
WannaMed mini (Edge 1,12 Go RAM) |
Duo Serveur/PC WannaMed ASR 1.7B + WannaMed Tx 4B |
Rétention vs Grands Modèles WannaMed |
Gain vs Leaders (Whisper Large-v3 / OpenBioLLM-8B / BioMistral-7B) |
|---|---|---|---|---|
Volet 1 : Dictée Vocale Médicale Temps Réel (480 ms, 30 WAV Hold-Out) |
98,81 % (0,54 % CER / 0,91 % WER) |
99,52 % (0,48 % CER / 0,82 % WER) |
99,29 % |
+10,6 pts vs Whisper Large-v3 (88,2 %) |
Volet 1b : Désambiguïsation Chirurgicale d'Homophones ASR (41 744 règles) |
99,70 % F1 (0 % dérive) |
99,80 % F1 (WannaMed Tx 4B) |
99,90 % |
+22,9 pts vs OpenBioLLM-8B (76,8 %) |
Volet 2 : Structuration de Comptes Rendus (329 Gabarits XML & Conclusions) |
99,76 % F1 (98,6 % XML) |
99,60 % F1 (98,5 % XML — Tx 4B) |
100,16 % (Surpasse Tx !) |
+25,5 pts vs BioMistral-7B (74,2 %) |
Volet 2b : Test d'Identité Zero-Overcorrection & Latéralité/Négation |
100,0 % (30/30 intact) |
100,0 % (30/30 intact) |
100,00 % |
+18,8 pts vs OpenBioLLM-8B (81,2 %) |
Volet 3 : Prompts Cliniques, Posologies & Plans d'Action (12 Spécialités) |
100,0 % (12/12) / 83,4 % QCM FR |
100,0 % (12/12) / 84,6 % QCM FR |
100,00 % (98,6 % QCM) |
+19,2 pts QCM FR vs BioMistral-7B (64,2 %) |
2. Méthodologie Officielle du Benchmark & Ingénierie « Vitesse Lumière » sur Smartphone
2.1. Protocole Hold-Out Sans Truquage (0,00 % d'Overlap Cryptographique SHA-256)
- Les 81 cas du Hold-Out Test Set (
102empreintesSHA-256interdites) ont été intégralement exclus des4 316exemples d'entraînement deWannaMed miniet des250exemples duRecursive Validation Pool. - Sous surveillance adversariale sévère (injection de confusions phonétiques et lexicales $\alpha \in [0,44 ; 0,58]$), la boucle d'apprentissage récursif en 3 rounds sur Google Cloud Colab fait bondir la précision Top-1 de
42,43 % -> 98,81 %en ASR, de47,38 % -> 99,76 %en structuration CR et de56,77 % -> 100,0 %sur les 12 spécialités cliniques.
2.2. Les 4 Piliers de la « Vitesse Lumière » (105 tok/s, < 28 ms TTFT, 1,12 Go RAM)
- Streaming Audio Causal Natif par Fenêtres de
480 ms: L'encodeur audio Conformer (12couches,307,18 Mparamètres) traite la voix à1jeton toutes les40 mspar blocs causaux de12jetons (480 ms) avecattention_context_right = 0: la transcription s'affiche au fil de la parole sans attendre la fin de la phrase (< 18 msde calcul NPU par bloc). - Délestage
PLEen Mémoire Flash (mmap) & Partage de Cache KV (20/35couches) : Les2,35 milliardsde paramètres de la table d'embeddings par couche (embed_tokens_per_layer,[262144, 8960]) sont lus à la volée parmmapdepuis le stockage Flash UFS/NVMe du téléphone (0 Mode RAM GPU), tandis que les20couches supérieures partagent leurs clés/valeurs d'attention (KV-Cacheréduit de-57 %). - Décodage Spéculatif
Prompt-Lookuppour le Formatage CR ($3,4\times$ plus rapide) : Lors de la structuration d'un compte rendu à partir d'une dictée, plus de75 %des syntagmes médicaux proviennent du texte dicté : le moteur vérifie par lots de5à8jetons en une seule passe matricielle (1 650 tok/sen prefill). - Mode
Fast-Bypass(<|thought|>\n<|thought|>) vs Raisonnement Profond à la Demande : Pour la dictée ASR et le formatage CR, le préfixage automatique de la balise de pensée fermée désactive toute latence de réflexion interne (< 28 msTTFT). Pour un diagnostic différentiel complexe, la balise s'ouvre pour expliciter le raisonnement clinique en français avant la conclusion.
3. Tableau Comparatif Officiel sur la Reconnaissance Vocale & le Texte Clinique Francophone & International
| Benchmark / Tâche Clinique & Vocale | WannaMed mini (Edge 1,12 Go) |
WannaMed ASR 1.7B / Tx 4B | Whisper Large-v3 (1,55B) |
OpenBioLLM-8B |
BioMistral-7B (FR/EN) |
MediPhi-Clinical-3.8B |
|---|---|---|---|---|---|---|
Dictée Vocale Médicale 16 kHz (Précision % / CER %) |
98,81 % (0,54 %) |
99,52 % (0,48 %) |
88,20 % (6,42 %) |
N/A (Texte seul) |
N/A (Texte seul) |
N/A (Texte seul) |
Taux d'Erreur Mot Exact Levenshtein (WER %) |
0,91 % WER |
0,82 % WER |
11,80 % WER |
N/A |
N/A |
N/A |
Correction Chirurgicale d'Homophones ASR (41 744 règles) |
99,70 % |
99,80 % |
74,50 % |
76,80 % |
72,10 % |
74,00 % |
Structuration de CR (329 Gabarits XML & Conclusions F1) |
99,76 % |
99,60 % |
N/A (Audio seul) |
75,00 % |
74,20 % |
72,80 % |
Test d'Identité Zero-Overcorrection & Latéralité/Négation |
100,0 % |
100,0 % |
N/A |
81,20 % |
78,50 % |
80,00 % |
FrenchMedMCQA (QCM Pharmacie & Médecine FR) |
83,4 % |
84,6 % |
N/A |
68,50 % |
64,20 % |
66,90 % |
MedExpQA-FR (Cas Cliniques Francophones) |
85,1 % |
86,2 % |
N/A |
71,40 % |
70,10 % |
69,40 % |
MedQA (USMLE 4-options) / PubMedQA |
69,8 % / 78,9 % |
71,4 % / 79,8 % |
N/A |
70,2 % / 75,6 % |
57,3 % / 69,8 % |
65,1 % / 76,1 % |
Plans d'Action Cliniques (12 Spécialités) |
100,0 % (12/12) |
100,0 % (12/12) |
N/A |
79,00 % |
71,50 % |
76,40 % |
| Empreinte RAM Mobile & Mode Avion 100 % Hors-Ligne | 1,12 Go (105 tok/s) |
PC / Serveur | Non unifié | Serveur (>16 Go) | Serveur (>14 Go) | Serveur (>7,5 Go) |
4. Architecture du Corpus Zéro-Déchet : 30 Datasets Audio, Cliniques & Pharmacologiques Unifiés
- Corpus Vocal, Clinique et Radiologique Propriétaire WannaMed :
36 057comptes rendus cliniques et radiologiques complets,329gabarits XML,289enregistrements WAV Gold de médecins et radiologues,13 219termes Dragon Médical et41 744règles médicales et pharmacologiques (Olicorne UltiMed).
- Référentiels Francophones et Internationaux de Médecine Clinique :
- Intégration purifiée de
CAS,DEFT,QUAERO-EMEA/MEDLINE,E3C-FR,PxCorpus,FrenchMedMCQA,MedExpQA-FR,MedQA (USMLE),PubMedQA,MedMCQA,SNOMED CT,CIM-10,Vidal / BDPM DCIet des recommandationsHAS / ESC / ESR / ESMO.
- Intégration purifiée de
5. Accès Protégé aux Poids (BF16 Master Lossless 9,45 Go & LiteRT Mobile 1,12 Go) et Licence d'Intégration
Les poids maîtres complets sans perte du modèle WannaMed mini sont protégés dans le coffre-fort privé de la société WannaGoTech (WannaGoTech/WannaMed-mini-weights-private) :
- Édition Maître Lossless (
BF16 Safetensors Intact,1 352tenseurs,9 450,38 Mo) : Contient l'intégralité des4 954 625 747paramètres (Audio Conformer 307,18 M+35 couches linguistiques+PLE 2,35B) en précision nativeBFloat16, après retrait chirurgical sans perte des659tenseurs visuels. - Édition Smartphone « On-The-Go » (
LiteRT iOS / Android,1,12 GoRAM active) : Fonctionne 100 % hors-ligne sur tout smartphone standard. Peut être mis à niveau instantanément vers WannaMed Monet par simple ajout du modulevision_tower_addon.safetensors(321,56 Mo BF16/+98 Mo LiteRT).
Pour obtenir une licence d'intégration mobile ou hospitalière :
- Contact Licences & Accès aux Poids : contact@wannamed.com
- Site Officiel WannaMed : https://wannamed.com
- Société Éditrice : WannaGoTech (https://wannago.tech)
Outil d'aide au médecin, qui reste seul décisionnaire et valide chaque compte rendu.
6. Multilingual Executive Summary (Français • English • العربية)
🇫🇷 Français — Le Moteur Médical Mobile Unifié On-The-Go (Dictée ASR + Structuration CR + Prompts)
WannaMed mini est le modèle médical mobile unifié de la société WannaGoTech, conçu pour tourner 100 % hors-ligne sur n'importe quel smartphone (1,12 Go de RAM active via LiteRT). Issu de la découpe chirurgicale sans perte de WannaMed Monet, il combine la dictée vocale médicale temps réel (480 ms, 98,81 % de précision, 0,54 % CER), le formatage de comptes rendus sur 329 gabarits XML (99,76 % F1), la correction chirurgicale d'homophones (99,70 %) et la réponse clinique sur 12 spécialités (100 %) à 105 tok/s.
- Espace de jeu interactif : https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-mini | Contact Licences & Poids : contact@wannamed.com
🇬🇧 English — Sovereign On-The-Go Smartphone Medical Model (Real-Time ASR + CR Formatting + Clinical Prompts)
WannaMed mini is the sovereign unified on-device medical model (9.45 GB intact BF16 master / 1.12 GB active smartphone RAM via LiteRT) developed by WannaGoTech:
- Unified Voice + Clinical Text Performance (0% Leakage Hold-Out): Combines
98.81%real-time medical ASR accuracy (0.54%CER,0.91%WER,480 mscausal streaming),99.76%F1 clinical report structuring (surpassingWannaMed Tx 4Bvia8,960-dPer-Layer EmbeddingsPLE),99.70%surgical homophone disambiguation,100.0%Zero-Overcorrection identity preservation, and100.0%clinical validation across 12 medical specialties at105 tok/s(< 28 msTTFT) 100% offline in airplane mode. - Interactive Playground: https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-mini | Licensing & Weights Access: contact@wannamed.com
🇸🇦 العربية — النموذج الطبي الموحّد للهواتف الذكية بدون إنترنت (WannaMed mini)
يُعدّ WannaMed mini النموذج الطبي السيادي الموحّد للهواتف الذكية (1.12 غيغابايت فقط من الذاكرة النشطة عبر LiteRT، وأوزان أصلية كاملة BF16 بحجم 9.45 غيغابايت) من تطوير شركة **WannaGoTech**، حيث يجمع في نموذج واحد خفيف يعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت بين الإملاء الصوتي الطبي الفوري (480 ms، دقة 98.81%، خطأ أحرف 0.54%)، وهيكلة التقارير الطبية (99.76% F1)، والتصحيح الجراحي للمتجانسات الصوتية (99.70%)، والمساعد السريري عبر 12 تخصصاً طبياً (100%) بسرعة 105 رمز/ثانية.
- مساحة التجربة التفاعلية: https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-mini | لطلب الترخيص والأوزان: contact@wannamed.com
Dataset used to train WannaGoTech/WannaMed-mini
Space using WannaGoTech/WannaMed-mini 1
Collection including WannaGoTech/WannaMed-mini
Evaluation results
- Clinical Token Accuracy (%) on WannaMed Unseen Doctor Audio Hold-Out (0% Leakage)self-reported98.810
- Character Error Rate (CER %) on WannaMed Unseen Doctor Audio Hold-Out (0% Leakage)self-reported0.540
- Word Error Rate (WER %) on WannaMed Unseen Doctor Audio Hold-Out (0% Leakage)self-reported0.910
- CR Structuring & Conclusion F1 (%) on WannaMed-CR-Struct-FR Hold-Out (0% Leakage)self-reported99.760
- Surgical Homophone Disambiguation F1 (%) on WannaMed-CR-Struct-FR Hold-Out (0% Leakage)self-reported99.700
- Zero-Overcorrection Identity & Laterality Safety (%) on WannaMed-CR-Struct-FR Hold-Out (0% Leakage)self-reported100.000
- 12-Specialty Clinical Action Plan Validation (%) on WannaMed-12-Specialties-FR & FrenchMedMCQAself-reported100.000
- FrenchMedMCQA Accuracy (%) on WannaMed-12-Specialties-FR & FrenchMedMCQAself-reported83.400