Работа посвящена сравнительному анализу качества автоматического распознавания стандартного русского языка и его дагестанского региолекта (дагестанского русского) – контактного идиома, формирующегося в условиях многоязычия Дагестана. Десять конфигураций ASR-систем (без дообучения), представляющих три архитектурных подхода (Conformer+RNNT, Conformer+CTC, Encoder-Decoder Transformer), протестированы на корпусах стандартного русского (GOLOS, RuDevices, примерно 20 и 90 тыс. высказываний) и дагестанского русского (DaGRuS, примерно 40 тыс. высказываний). Все модели демонстрируют падение метрики WER на 33–50% при переходе к дагестанскому русскому, что указывает на проблему сильного доменного сдвига. Анализ структуры ошибок выявил три основных механизма, вызывающих снижение WER: это русификация – систематическая замена дагестанских форм фонетически близкими стандартными русскими словами; удаление дискурсивных маркеров и OOV-лексики (этнонимов, топонимов); галлюцинации генеративных моделей на непонятных фрагментах. Установлено, что сквозные архитектуры-архитектуры деградируют слабее каскадных (33–35% против 40–42%), однако ни одна из моделей не достигает приемлемого качества (минимум WER около 43%). Сформулированы рекомендации для проектирования ASR-систем, устойчивых к региональной вариативности русского языка.