TL;DR
| Parakeet V3 | Whisper-vergelijking | |
|---|---|---|
| Snelheid | ~60× realtime op Apple Silicon | Turbo ~14× realtime op dezelfde M4 Pro |
| Ondersteunde talen | 25 | 100+ |
| Engelse foutmarge (WER) | 6.32% | Turbo 7.83% |
| Gem. foutmarge 25 talen (WER) | 12.0% | 12.6% |
| Hallucinaties | Vrijwel geen bij stilte in onze tests | Kunnen optreden bij stilte |
| Beste voor | Engels & Europees | Aziatisch, Arabisch, 100+ |
* Snelheid: eigen meting op Apple Silicon (58× bij een podcast, 63× bij een vergadering). Engelse WER: Hugging Face Open ASR Leaderboard. Gemiddelde over 25 talen: FLEURS-benchmark. Het gedrag bij stilte is onze productobservatie, geen garantie van nul fouten.
Whisper Notes voor Mac gebruikt NVIDIA Parakeet TDT 0.6B als standaard spraakmodel. Op Apple Silicon draait het op ongeveer 60× realtime en op het Open ASR Leaderboard is het nauwkeuriger voor Engels dan Whisper Large V3 Turbo — 6,32% tegenover 7,83%. Whisper-modellen blijven beschikbaar als je andere talen nodig hebt.
Waarom we het standaardmodel hebben vervangen
Whisper is geweldig, maar het is ontworpen als een alleskunner. Het ondersteunt meer dan 100 talen, vertaalt, genereert timestamps — een echt Zwitsers zakmes. Het nadeel is snelheid. Voor Engels dicteren, waarbij je gewoon snel woorden op je scherm wilt zien, is het overkill.
Met Whisper achter de systeembrede Fn-toets dicteerfunctie verscheen een uitspraak van een minuut pas 3–5 seconden nadat je de toets losliet.
Met Parakeet verschijnt dezelfde uitspraak in ongeveer een seconde of minder, kort genoeg dat je het wachten niet meer opmerkt.
Hoe snel is Parakeet V3?
Hier zijn twee eigen metingen — beide modellen op dezelfde audio, op dezelfde Mac:
| Model | Engelse podcast van 5 minuten (M4 Pro) |
|---|---|
| Whisper Large V3 Turbo | 20,92 s — 14,3× realtime |
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 2,91 s — 103× realtime |
Op een lichtere machine blijft het verschil overeind. Op onze M5 Air draaide Parakeet een vergadering van 17,5 minuten in 16,7 seconden, ongeveer 60× realtime.
Wat Parakeet v3 zo snel maakt
De encoder van Whisper leest een venster van 30 seconden audio in één keer. De decoder schrijft daarna het transcript token voor token, en verwacht altijd iets te moeten schrijven, ook bij stilte.
Parakeet is een transducer. Het comprimeert de audio eerst 8× en voorspelt dan elk token samen met hoe lang het duurt, zodat het vooruit kan springen in plaats van elk frame af te lopen. Bij stilte geeft het een ‘blank’ en gaat het verder.
Daar komen zowel de snelheid als de rustigere pauzes vandaan. Op een M4 Pro verwerkt het een uur audio in minder dan een minuut, met minder parameters dan Whisper Large V3 Turbo en een lager foutpercentage in het Engels.
Benchmarks: Parakeet v3 vs. Whisper
Lager is beter: Parakeet V3, minder dan half zo groot als Whisper Large V3, blijft op alle drie de benchmarks binnen een punt daarvan, en het grotere Seamless M4T v2 scoort het laagst.
Op het Hugging Face Open ASR Leaderboard haalt Parakeet v3 gemiddeld 6,32% WER voor Engels met 600M parameters — minder dan de helft van Whisper Large V3's 1,55B:
| Model | Parameters | Gem. WER | Snelheid (RTFx) |
|---|---|---|---|
| Parakeet TDT 0.6B v3 | 0.6B | 6.32% | 3333x |
| Canary 1B v2 | 1.0B | 7.15% | 749x |
| Whisper Large V3 Turbo | 0.8B | 7.83% | 350x |
Lagere WER = minder fouten. Hogere RTFx = sneller. Parakeet ligt op beide voor, en met 600M parameters is het de kleinste van de drie, dus het draait goed op Apple Silicon zonder veel geheugen.
Meertalige WER: Alle 25 talen
Het bovenstaande leaderboard dekt alleen Engels. Hier is het volledige plaatje — hoe de drie modellen in Whisper Notes presteren in alle 25 talen die Parakeet ondersteunt, gemeten op de FLEURS-benchmark. Lagere WER = minder transcriptiefouten. De beste waarde tussen Large V3 en Parakeet wordt per rij gemarkeerd:
| Taal | Whisper Small | Whisper Large V3 | Parakeet V3 |
|---|---|---|---|
| Bulgaars | 37.3 | 12.9 | 12.6 |
| Kroatisch | 33.4 | 11.1 | 12.5 |
| Tsjechisch | 37.6 | 11.3 | 11.0 |
| Deens | 32.8 | 12.6 | 18.4 |
| Nederlands | 16.4 | 5.6 | 7.5 |
| Engels | 6.1 | 4.3 | 4.9 |
| Ests | 51.3 | 19.1 | 17.7 |
| Fins | 24.0 | 7.7 | 13.2 |
| Frans | 15.0 | 6.3 | 5.2 |
| Duits | 10.2 | 4.3 | 5.0 |
| Grieks | 30.8 | 27.0 | 20.7 |
| Hongaars | 38.9 | 14.1 | 15.7 |
| Italiaans | 9.8 | 2.3 | 3.0 |
| Lets | 53.2 | 18.3 | 22.8 |
| Litouws | 65.6 | 22.3 | 20.4 |
| Maltees | 92.2 | 68.9 | 20.5 |
| Pools | 14.7 | 4.7 | 7.3 |
| Portugees | 7.3 | 3.7 | 4.8 |
| Roemeens | 29.8 | 8.2 | 12.4 |
| Russisch | 11.4 | 4.2 | 5.5 |
| Slowaaks | 33.3 | 8.4 | 8.8 |
| Sloveens | 49.3 | 19.9 | 24.0 |
| Spaans | 5.6 | 3.1 | 3.5 |
| Zweeds | 20.8 | 7.9 | 15.1 |
| Oekraïens | 19.3 | 6.5 | 6.8 |
| Gemiddelde | 29.8 | 12.6 | 12.0 |
WER (%) op FLEURS. Whisper Small-data van Radford et al.; Large V3- en Parakeet V3-data van NVIDIAs Canary-1B-v2-paper.
Whisper Large V3 ligt bij de meeste afzonderlijke talen iets voor, maar Parakeet V3 zit er gemiddeld dicht op (12,0% vs 12,6%), leidt bij zeven ervan, het duidelijkst bij Maltees en Grieks, en verlaagt het gemiddelde foutpercentage van Whisper Small met ongeveer 60%. Het praktische voordeel is de combinatie: meertalige nauwkeurigheid op Large V3-niveau bij ongeveer 60× realtime op Apple Silicon, een kleinere runtime-voetafdruk en veel betrouwbaarder gedrag bij stilte in onze dicteertests.
Waarom het minder hallucineert bij stilte
Als je Whisper voor dicteren hebt gebruikt, heb je het waarschijnlijk wel eens zien hallucineren tijdens stilte — zinnen herhalen, woorden verzinnen, of uit het niets "Subtitles by Amara.org" uitspugen. Dit gebeurt omdat Whispers autoregressieve decoder altijd verwacht tekst te produceren, zelfs als er niets te transcriberen valt.
De transducer-architectuur van Parakeet kan lege uitvoer produceren in plaats van een teksttoken te forceren. In onze tests met systeembrede dictatie maakt dat het veel minder waarschijnlijk dan Whisper dat een pauze wordt opgevuld met herhaalde of ongerelateerde tekst. Het blijft een spraakmodel, dus "minder waarschijnlijk" is de juiste claim, niet "nooit".
Welke talen Parakeet ondersteunt
Parakeet v3 ondersteunt 25 talen: Bulgaars, Deens, Duits, Engels, Ests, Fins, Frans, Grieks, Hongaars, Italiaans, Kroatisch, Lets, Litouws, Maltees, Nederlands, Oekraïens, Pools, Portugees, Roemeens, Russisch, Slowaaks, Sloveens, Spaans, Tsjechisch en Zweeds.
Dat dekt het grootste deel van Europa, maar niet Chinees, Japans, Koreaans, Arabisch of Hindi. Kies voor Chinees, Japans, Koreaans en Kantonees SenseVoice; gebruik voor Arabisch, Hindi en andere talen buiten Parakeets set Whisper Large V3 Turbo. Wil je per engine nagaan of een bepaalde taal wordt ondersteund, kijk dan op onze pagina met talen die Whisper, Parakeet V3 en SenseVoice ondersteunen.
Parakeet V3 is ingebouwd en geselecteerd; Whisper Small en Whisper Large V3 Turbo zijn optionele downloads die ook lokaal draaien.
Modelkiezer in Whisper Notes
Open Instellingen om tussen modellen te wisselen:
- Parakeet V3 (standaard) — Snelste, beste keuze voor Engels en Europese talen
- SenseVoice Small — Snelste voor Chinees, Japans, Koreaans en Kantonees
- Whisper Small — Lichtgewicht, 100+ talen
- Whisper Large V3 Turbo — Brede dekking van 100+ talen
Alle modellen draaien 100% lokaal op je Mac. Geen internet, geen cloud, geen data verlaat je apparaat.
Hoe zit het met Parakeet V2?
Als je V2 gebruikte, vraag je je misschien af hoe het zich verhoudt. V2 was een puur Engels model — en de Engelse nauwkeurigheid is zelfs iets beter dan V3 (WER 6,05 % vs 6,32 %). V3 ruilt dat kleine verschil in voor ondersteuning van 25 talen. Beide zijn aanzienlijk nauwkeuriger dan Whisper.
| Parakeet V2 | Parakeet V3 | Whisper Large V3 Turbo | |
|---|---|---|---|
| Engelse WER | 6.05% | 6.32% | 7.83% |
| Talen | Alleen Engels | 25 | 100+ |
Kort gezegd: als je alleen Engels nodig hebt, zijn V2 en V3 allebei uitstekend. V3 is standaard in Whisper Notes omdat meertaligheid voor de meeste gebruikers belangrijk is — en het verschil in Engelse nauwkeurigheid is verwaarloosbaar.
Hoe zit het met WhisperKit?
WhisperKit is Argmax' open-source Swift-framework om Whisper-modellen op Apple-apparaten te draaien. Het is een toolkit voor ontwikkelaars, geen app voor eindgebruikers — en het draait Whisper, niet Parakeet (dat is NVIDIA's modelfamilie). Wil je on-device transcriptie in WhisperKit-stijl zonder zelf Swift te schrijven, dan verpakt Whisper Notes hetzelfde idee als kant-en-klare app: Parakeet V3, Whisper (Large V3 Turbo op de Mac, Small op de iPhone) en SenseVoice, allemaal lokaal draaiend op Mac en iPhone.
Alle lokale opties vergelijken? Elk on-device speech-to-text-model — Whisper-varianten, Parakeet V3, SenseVoice en Voxtral — staat zij aan zij op onze vergelijkingspagina voor Whisper-modellen. Nieuw met Whisper zelf? Begin met de Whisper-transcriptiegids — wat het model is, elke manier om het te draaien en wat het kost.
Veelgestelde vragen
Is Parakeet V3 beter dan Whisper?
Voor Engels en Europese talen vaak wel. Het Open ASR Leaderboard rapporteert 6,32% Engelse WER voor Parakeet tegenover 7,83% voor Turbo, en in onze eigen test op een M4 Pro draaide Parakeet op 103× realtime tegenover 14,3× voor Turbo. Whisper dekt nog steeds veel meer talen: zit die van jou niet bij Parakeets 25, dan is Turbo de keuze.
Welke talen ondersteunt Parakeet V3?
Parakeet V3 ondersteunt 25 talen: Bulgaars, Deens, Duits, Engels, Ests, Fins, Frans, Grieks, Hongaars, Italiaans, Kroatisch, Lets, Litouws, Maltees, Nederlands, Oekraïens, Pools, Portugees, Roemeens, Russisch, Slowaaks, Sloveens, Spaans, Tsjechisch en Zweeds.
Kan ik Parakeet V3 op een Mac draaien?
Ja. Whisper Notes voor Mac levert Parakeet V3 als standaard-engine. Het draait 100% lokaal op Apple Silicon — geen internet, geen cloud, geen data die je apparaat verlaat. Download Whisper Notes voor Mac en probeer het uit — 5.000 woorden per week zijn gratis.
Hallucineert Parakeet V3 zoals Whisper?
Veel minder vaak in onze stiltetests, maar geen enkel spraakmodel verdient de claim "nooit". Parakeet kan tijdens pauzes lege uitvoer produceren, terwijl Whispers autoregressieve decoder gevoeliger is voor herhaalde zinnen of ongerelateerde tekst wanneer de invoer stil is.
Parakeet V2 vs V3 — welke moet ik gebruiken?
Parakeet V2 is alleen Engels met iets betere Engelse nauwkeurigheid (6,05% vs 6,32% WER). V3 ruilt die kleine marge in voor 25 Europese talen en is de standaard in Whisper Notes. Tenzij je uitsluitend Engels transcribeert en op de laatste fractie van een procent jaagt, gebruik je V3.
Ondersteunt Parakeet V3 Japans, Chinees of Koreaans?
Nee — de 25 talen zijn allemaal Europees. Voor Chinees, Japans, Koreaans of Kantonees bevat Whisper Notes SenseVoice — dat kies je voor die talen en het draait op 52× realtime of meer — plus de Whisper-modellen. Alles draait offline op zowel Mac als iPhone.
Hoe groot is Parakeet V3?
600 miljoen parameters — een download van 465 MB, het kleinste model in beide Mac-builds. Whisper Large V3 Turbo is in dezelfde app een download van ongeveer 1,6 GB, en Qwen3-ASR 1.7B (Beta), dat alleen in de directe download voor Mac zit, ongeveer 2,5 GB.
Probeer het
Parakeet V3 is het standaardmodel in Whisper Notes op iPhone en Mac.
Vragen of feedback? Mail naar support@whispernotes.app.
Download voor iOS