diff --git a/README.md b/README.md
index b438028..ab22340 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -60,6 +60,7 @@ El dataset test de cada model és diferent pel que no es poden comparar entre s
 | 0.10  | Anglès 0.8.0 | 3              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | TV3    | 19,07% |
 | 0.11  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | Oscar  | 15,81% |
 | 0.12  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC      | Oscar  | 14,06% |
+| 0.13  | Català 0.12  | 0              | 0.9.2             | CV6.1 + PPC      | Oscar  | 12,44% |
 
 ### WER del corpus Google Crowdsourced
 
@@ -72,6 +73,7 @@ El dataset test de cada model és diferent pel que no es poden comparar entre s
 | 0.10  | Anglès 0.8.0 | 3              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | TV3    | 16,05% |
 | 0.11  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | Oscar* | 29,93% |
 | 0.12  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC      | Oscar  | 17,34% |
+| 0.13  | Català 0.12  | 0              | 0.9.2             | CV6.1 + PPC      | Oscar* | 9,07%  |
 
 (*) L'scorer Oscar conté les probabilitats extretes de les transcripcions del dataset pel que la WER està esbiaixada.
 
@@ -86,6 +88,7 @@ El dataset test de cada model és diferent pel que no es poden comparar entre s
 | 0.10  | Anglès 0.8.0 | 3              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | TV3    | 46,89% |
 | 0.11  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC + FC | Oscar  | 45,89% |
 | 0.12  | Anglès 0.8.0 | 1              | 0.8.0             | CV5.1 + PPC      | Oscar  | 22,65% |
+| 0.13  | Català 0.12  | 0              | 0.9.2             | CV6.1 + PPC      | Oscar  | 20,04% |
 
 ## Possibles següents passos