मूनशाइन संसाधन-सीमित उपकरणों के लिए अनुकूलित ध्वनि-से-पाठ मॉडल की एक श्रृंखला है, जो वास्तविक समय, ऑन-डिवाइस अनुप्रयोगों जैसे लाइव ट्रांसक्रिप्शन और ध्वनि कमांड पहचान के लिए आदर्श है। हगिंगफेस द्वारा बनाए रखे गए ओपनएएसआर लीडरबोर्ड पर उपयोग किए गए परीक्षण डेटासेट पर, मूनशाइन की शब्द त्रुटि दर (डब्ल्यूईआर) समान आकार के ओपनएआई व्हिस्पर मॉडल से बेहतर है। इसके अलावा, मूनशाइन की संगणनात्मक आवश्यकताएँ इनपुट ऑडियो की लंबाई के साथ बदलती हैं, जिसका अर्थ है कि छोटे इनपुट ऑडियो तेज़ी से संसाधित होते हैं, व्हिस्पर मॉडल के विपरीत, जो सभी सामग्री को 30-सेकंड के ब्लॉक के रूप में संसाधित करता है। मूनशाइन 10 सेकंड के ऑडियो सेगमेंट को व्हिस्पर की तुलना में 5 गुना तेज़ी से संसाधित करता है, जबकि समान या बेहतर डब्ल्यूईआर बनाए रखता है।