在ModelScope-FunASR中，如果您希望实现流式ASR（自动语音识别）批处理，并追求较好的性能与效率，推荐使用专为此场景设计的模型。考虑到流式处理要求低延迟、高吞吐量以及良好的实时性，以下是一些建议：
1. Paraformer-large：这个模型是ModelScope-FunASR中提到的长音频版本，集成了VAD（语音活动检测）、ASR、标点与时间戳功能，适合处理长时间的音频。尽管它是为长音频设计的，但由于其高效的设计和并行处理能力，通过适当的微调或配置，也能很好地适应流式批处理环境，特别是在需要连续语音识别和实时处理的场景中。
2. ContextualParaformer：如果您的应用场景需要上下文理解和个性化识别，可以考虑使用带有上下文信息的ContextualParaformer模型。尽管存在特定情况下热词功能可能无效的问题，但通过适当调整和优化，它在处理带有特定领域词汇或需要上下文感知的流式语音数据时表现良好。
3. 轻量化模型：对于资源有限或对延迟要求极高的场景，可以寻找ModelScope-FunASR中提供的轻量化模型。这类模型通常牺牲一定的准确度以换取更快的推理速度和更低的计算资源消耗，适合在边缘计算或嵌入式设备上进行流式批处理。
4. 带降噪功能的模型：如果输入音频质量参差不齐，使用集成FRCRN（基于频率循环神经网络的降噪模型）或其他降噪技术的ASR模型会更合适。这有助于在流式处理的同时提高识别准确率，特别是在嘈杂环境中。
5. 量化的模型：为了在不牺牲太多精度的前提下加快推理速度，可以考虑使用量化后的模型。量化模型占用的存储空间小，计算效率高，更适合大规模部署和实时处理。
在选择模型时，还需要综合考虑具体的业务需求、硬件资源、延迟容忍度和预期的准确度。建议在ModelScope平台上查找最新的模型列表，并根据提供的模型说明和性能指标，选择最适合您应用场景的模型进行测试和评估。同时，可以利用ModelScope提供的示例代码和文档，快速搭建原型进行验证。