Am 22. September 2026 hat Moondream Parakeet Ultra veröffentlicht, eine nachtrainierte Version von NVIDIAs Parakeet TDT 0.6B v3 mit derselben Architektur und denselben 0,6 Milliarden Parametern. Laut Moondreams Modellkarte sinkt die durchschnittliche FLEURS-Wortfehlerrate über 25 Sprachen von 11,62 % auf 9,55 %, also etwa 17,8 % weniger Fehler. Wir wollten wissen: Wie viel genauer ist Parakeet Ultra im praktischen Einsatz als Parakeet V3, Sprache für Sprache?
Parakeet V3, Whisper, Qwen3-ASR und SenseVoice haben wir schon einmal auf einer festen Auswahl von FLEURS-Sätzen gemessen, in unserem Benchmark Apple SpeechAnalyzer vs. Whisper; unser Benchmark Qwen3-ASR vs. Whisper nutzte dieselbe Auswahl für 30 Sprachen. Diesmal haben wir Parakeet Ultra darauf laufen lassen. Die Zahlen sind unsere eigenen, gemessen in Whisper Notes auf einem Mac, und wir geben sie so nüchtern wie möglich wieder.
Wie viel genauer ist Parakeet Ultra?
Wir haben beide Modelle auf dem FLEURS-Testsplit ausgeführt: die 25 Sprachen, die Parakeet unterstützt, 3.976 vorgelesene Sätze, 12,55 Stunden Audio. Jeder Satz wurde so transkribiert, wie Whisper Notes das Modell tatsächlich ausführt.
| Sprache | Parakeet V3 | Parakeet Ultra |
|---|---|---|
| Englisch | 6,89 % | 5,89 % |
| Deutsch | 4,69 % | 3,72 % |
| Niederländisch | 7,59 % | 6,91 % |
| Spanisch (Lateinamerika) | 4,73 % | 3,77 % |
| Französisch | 5,66 % | 4,95 % |
| Polnisch | 8,02 % | 6,34 % |
| Russisch | 6,99 % | 5,72 % |
| Ukrainisch | 6,59 % | 5,11 % |
| Finnisch | 13,72 % | 10,03 % |
| Italienisch | 3,33 % | 2,48 % |
| Portugiesisch (Brasilien) | 6,37 % | 5,69 % |
| Schwedisch | 16,18 % | 13,12 % |
| Tschechisch | 13,70 % | 10,85 % |
| Litauisch | 24,50 % | 18,00 % |
| Lettisch | 30,25 % | 20,70 % |
| Griechisch | 36,10 % | 20,96 % |
| Estnisch | 20,12 % | 15,40 % |
| Slowakisch | 11,84 % | 8,58 % |
| Rumänisch | 13,74 % | 9,54 % |
| Dänisch | 19,22 % | 15,68 % |
| Ungarisch | 18,78 % | 13,63 % |
| Bulgarisch | 14,05 % | 12,28 % |
| Kroatisch | 13,37 % | 12,49 % |
| Slowenisch | 23,82 % | 18,49 % |
| Maltesisch | 24,46 % | 19,19 % |
| Alle 25 Sprachen | 13,99 % | 10,63 % |
Wortfehlerrate, niedriger ist besser. Grün: Parakeet Ultra ist genauer, und zwar außerhalb des 95-%-Intervalls. Kroatisch: kein klarer Unterschied. Unsere eigene Messung in Whisper Notes auf einem Mac mit Apple M5.
Über alle 25 Sprachen zusammengerechnet sank die Wortfehlerrate von 13,99 % auf 10,63 %, etwa 24 % weniger Fehler: Statt ungefähr jedes siebten Wortes ist jetzt ungefähr jedes neunte falsch. Parakeet Ultra war in 24 Sprachen genauer und in keiner ungenauer.
Welche Sprachen profitieren am meisten?
Wortfehlerrate pro Sprache, Parakeet V3 in Grau und Parakeet Ultra in Grün, sortiert nach dem Rückgang in Prozentpunkten. Quelle: unsere eigene Messung in Whisper Notes, FLEURS-Testsplit.
Am meisten gewannen die Sprachen, in denen Parakeet V3 am schwächsten war: Lettisch sank von 30,25 % auf 20,70 %, Litauisch von 24,50 % auf 18,00 %, Slowenisch von 23,82 % auf 18,49 % und Maltesisch von 24,46 % auf 19,19 %. Griechisch fiel in Whisper Notes am stärksten, von 36,10 % auf 20,96 %, und bleibt trotzdem der höchste Wert der 25. Die weit verbreiteten Sprachen lagen schon niedriger und gewannen weniger: zwischen 0,68 und 1,27 Prozentpunkten bei Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch und Russisch, jeweils noch außerhalb der Fehlerbalken.
Ist Parakeet Ultra langsamer?
| Parakeet V3 | Parakeet Ultra | |
|---|---|---|
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | 74,5× Echtzeit | 74,0× Echtzeit |
| Laden des Modells, Median | 0,10 s | 0,10 s |
200 FLEURS-Clips, die ersten acht jeder Sprache, 37,2 Minuten Audio. Jeder Clip lief direkt nacheinander auf beiden Modellen, abwechselnd mit dem einen oder dem anderen zuerst. Gemessen ist nur die Verarbeitungszeit der Engine, ohne Prozessstart und Laden des Modells; das ist keine Ende-zu-Ende-Latenz in der App. Mac mit Apple M5, macOS 27.0.
Wir haben keinen messbaren Unterschied gefunden. Parakeet Ultra lief mit 74,0× Echtzeit, Parakeet V3 mit 74,5×, ein Geschwindigkeitsverhältnis von 0,99 mit einem 95-%-Intervall von 0,94 bis 1,06. Bei diesem Tempo braucht eine Stunde Audio auf diesem Mac mit beiden Modellen etwa 49 Sekunden.
Die beiden Modelle haben dieselbe Architektur und dieselbe Parameterzahl und unterscheiden sich nur in ihren Gewichten; gleiche Geschwindigkeit ist also zu erwarten. Parakeet Ultra ist bei gleicher Geschwindigkeit genauer.
Hält der Vorsprung auch bei Hintergrundgeräuschen?
FLEURS ist saubere Sprache, deshalb haben wir Störgeräusche in einem separaten Test geprüft. Wir haben Hintergrundgeräusche aus dem MUSAN-Korpus in vorgelesene Sätze aus LibriSpeech sowie aus FLEURS Deutsch und Spanisch gemischt, bei einem Signal-Rausch-Abstand von 10, 5 und 0 dB: neun Bedingungen, 1.320 Sätze, ausgeführt auf einem Mac mit demselben Modell in Core ML, das Whisper Notes verwendet.
| Bedingung | Parakeet V3 | Parakeet Ultra | Veränderung |
|---|---|---|---|
| LibriSpeech test-other, 10 dB | 4,72 % | 3,87 % | −18 % |
| LibriSpeech test-other, 5 dB | 5,71 % | 4,86 % | −15 % |
| LibriSpeech test-other, 0 dB | 9,91 % | 8,75 % | −12 % |
| FLEURS Deutsch, 10 dB | 9,80 % | 8,04 % | −18 % |
| FLEURS Deutsch, 5 dB | 13,86 % | 10,55 % | −24 % |
| FLEURS Deutsch, 0 dB | 24,21 % | 17,88 % | −26 % |
| FLEURS Spanisch, 10 dB | 11,17 % | 5,46 % | −51 % |
| FLEURS Spanisch, 5 dB | 11,90 % | 5,77 % | −51 % |
| FLEURS Spanisch, 0 dB | 13,43 % | 6,96 % | −48 % |
| Durchschnitt der neun | 11,63 % | 8,02 % | −31 % |
Separater Test mit Störgeräuschen, nicht der FLEURS-Durchlauf oben: Wortfehlerrate in Prozent, 200 LibriSpeech- oder 120 FLEURS-Sätze pro Bedingung. Seine Fehlerraten sind nicht mit der FLEURS-Tabelle vergleichbar; übertragbar ist nur die relative Veränderung.
Gemittelt über die neun Bedingungen machte Parakeet Ultra etwa 31 % weniger Fehler als Parakeet V3, und es war in allen neun um mehr als die Fehlerbalken genauer. Bei Deutsch wächst der Vorsprung mit dem Störgeräusch, und bei Spanisch gingen die Fehler auf jeder Stufe um etwa die Hälfte zurück.
Eine vorgegebene Sprache macht Parakeet schlechter
Viele Nutzer von Whisper Notes haben gefragt, warum Parakeet keine Spracheinstellung hat. Man kann Parakeet mitteilen, welche Sprache es erwarten soll, doch in Whisper Notes wurde es dadurch ungenauer, bei beiden Versionen. Gemessen haben wir das, indem wir jeden Satz zweimal laufen ließen: einmal mit automatischer Erkennung und einmal mit vorgegebener Sprache.
| Sprache | Ultra, vorgegeben | Ultra, erkannt | V3, vorgegeben | V3, erkannt |
|---|---|---|---|---|
| Deutsch | 5,19 | 3,72 | 6,26 | 4,69 |
| Niederländisch | 7,89 | 6,91 | 8,58 | 7,59 |
| Slowenisch | 20,32 | 18,49 | 25,51 | 23,82 |
| Griechisch | 34,00 | 20,96 | 36,49 | 36,10 |
| Alle 25 Sprachen | 11,59 | 10,63 | 14,30 | 13,99 |
Wortfehlerrate in Prozent. Grün markiert den niedrigeren Wert im Paar jedes Modells. Bei Parakeet Ultra liegt jeder gezeigte Abstand außerhalb des 95-%-Intervalls, und 18 der 25 Sprachen waren mit automatischer Erkennung genauer, keine ungenauer; für Parakeet V3 haben wir keine Intervalle berechnet.
Unsere Vermutung: Die vorgegebene Sprache hilft Parakeet nicht, besser zu hören. Sie entfernt nur Wörter aus dem Transkript, die nicht nach dieser Sprache aussehen, und dabei werden Namen und Lehnwörter oft fälschlich entfernt. Deshalb erkennt Parakeet in Whisper Notes die Sprache immer selbst. Bei Whisper, SenseVoice und Qwen3-ASR kannst du sie wählen, und bei SenseVoice ergibt die Auswahl eine etwas niedrigere Fehlerrate.
Für welche Sprachen eignet sich Parakeet Ultra?
- Lettisch, Litauisch, Slowenisch, Maltesisch, Ungarisch, Estnisch und Griechisch gewinnen am meisten, zwischen 4,72 und 15,14 Prozentpunkten.
- Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch und Niederländisch hatten schon niedrige Fehlerraten und gewinnen zwischen 0,68 und 1,01 Prozentpunkten. Bei Kroatisch zeigte sich kein klarer Unterschied.
- Ukrainisch, Tschechisch, Estnisch, Ungarisch, Litauisch und Slowakisch: Parakeet Ultra hat in unseren FLEURS-Durchläufen jetzt eine niedrigere Fehlerrate als Whisper Large V3 Turbo.
- Sprachen außerhalb der 25, etwa Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Hindi: Nimm SenseVoice Small für Chinesisch, Kantonesisch, Japanisch und Koreanisch und Whisper für den Rest unserer Sprachliste, also Whisper Large V3 Turbo am Mac und Whisper Small am iPhone.
Was ist Parakeet Ultra?
| Entwickler | Moondream |
| Basismodell | NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 |
| Veröffentlicht | 22. September 2026 |
| Größe | 0,6 Milliarden Parameter, dieselbe Architektur und derselbe Tokenizer wie das Basismodell; etwa 600 MB in der Mac-App |
| Sprachen | Dieselben 25 europäischen Sprachen wie Parakeet V3 |
| Trainingsdaten | Nicht veröffentlicht |
| Lizenz | CC BY 4.0; Modellseite: moondream/parakeet-ultra |
| Ausführung | Am Gerät, offline, auf der Apple Neural Engine, als von Fluid Inference nach Core ML konvertiertes Modell |
| In Whisper Notes | Integriert, kein separater Download: in der Mac-App von unserer Website ab Version 1.6.4, in der iPhone-App ab Version 1.8.9. In den Einstellungen heißt es am Mac „Parakeet“ und am iPhone „Parakeet V3“. |
Wir haben die konvertierten Gewichte Tensor für Tensor mit Moondreams Veröffentlichung verglichen; sie stimmen im Rahmen der Genauigkeit der Konvertierung überein. Moondream, NVIDIA und Fluid Inference sprechen keine Empfehlung für Whisper Notes aus.
So haben wir getestet
Alle Zahlen wurden durchgängig in Whisper Notes gemessen; wer das Rohmodell anderswo ausführt, kann andere Ergebnisse erhalten. Wir haben den Testsplit von Google FLEURS verwendet: 25 Sprachen, 3.976 Sätze, mit denselben Sätzen und derselben Bewertung wie in unseren früheren Tests. Die Wortfehlerrate wird über alle Wörter einer Sprache zusammengerechnet, die 95-%-Intervalle stammen aus einem Resampling der Sätze, und alles lief auf einem Mac mit Apple M5. Mit vorgegebener Sprache bleibt das Ergebnis dasselbe (14,30 % auf 11,59 %), und auf einer separaten FLEURS-Stichprobe haben wir denselben Rückgang um 17,8 % gemessen, den Moondreams Modellkarte angibt.
FLEURS ist sauber vorgelesene Sprache in Clips unter 30 Sekunden. Besprechungen, Aufnahmen aus größerer Entfernung, starke Akzente und lange Aufnahmen sind damit nicht abgedeckt. Das iPhone nutzt dasselbe Modell und wurde nicht separat getestet.
Häufig gestellte Fragen
Parakeet Ultra vs. Parakeet V3: Welches ist genauer?
Parakeet Ultra. Über 25 FLEURS-Sprachen in Whisper Notes lag die Wortfehlerrate bei 10,63 % (Parakeet Ultra) gegenüber 13,99 % (Parakeet V3), etwa 24 % weniger Fehler; genauer in 24 Sprachen und in keiner ungenauer. Am meisten gewannen Griechisch, von 36,10 % auf 20,96 %, und Lettisch, von 30,25 % auf 20,70 %.
Ist Parakeet Ultra langsamer als Parakeet V3?
Nein. Auf einem Mac mit Apple M5 lief es mit 74,0× Echtzeit gegenüber 74,5× bei Parakeet V3, ein Geschwindigkeitsverhältnis von 0,99 mit einem 95-%-Intervall von 0,94 bis 1,06. Das sind mit beiden Modellen etwa 49 Sekunden für eine Stunde Audio.
Welche Sprachen unterstützt Parakeet Ultra?
Dieselben 25 europäischen Sprachen wie Parakeet V3: Bulgarisch, Kroatisch, Tschechisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch, Estnisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Griechisch, Ungarisch, Italienisch, Lettisch, Litauisch, Maltesisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch, Russisch, Slowakisch, Slowenisch, Spanisch, Schwedisch und Ukrainisch. Für Chinesisch, Kantonesisch, Japanisch und Koreanisch bietet Whisper Notes SenseVoice Small, für andere Sprachen Whisper.
Wie kann ich Parakeet Ultra nutzen?
Es ist das integrierte Parakeet-Modell in Whisper Notes: in der Mac-App von unserer Website ab Version 1.6.4 und in der iPhone-App ab Version 1.8.9. Es gibt keinen separaten Download, und es transkribiert offline am Gerät.
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Parakeet Ultra ist jetzt in Whisper Notes integriert. Über die Buttons unten bekommst du die iPhone-App aus dem App Store oder die Mac-App von unserer Website. Fragen? Schreib an support@whispernotes.app.
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