{ "schemaVersion": "1.0", "name": "ScribeIndex Anbieterdaten KI-Dokumentation", "language": "de", "license": { "name": "CC BY 4.0", "url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de" }, "citation": "ScribeIndex (2026): Anbieterdaten KI-Dokumentation. https://scribeindex.com/daten/", "definitions": { "tri": "Funktions-, Workflow- und Datenschutzfelder: true = vom Hersteller dokumentiert, false = laut Hersteller ausgeschlossen oder nach dem dokumentierten Produktumfang nicht vorgesehen, null = keine Herstellerangabe. Das Feld detail begründet jedes false. Eine bloß fehlende Erwähnung ergibt kein false. Beim Training mit Kundendaten steht false für ausgeschlossen oder nur mit Einwilligung.", "evidence": "Technik: documented = Herstellerangabe mit Quelle, technical = von ScribeIndex aus der Technik des Anbieters ermittelt, ohne Quelle, mit Begründung, estimated = begründete Einschätzung mit confidence (high, medium, low)." }, "providers": [ { "slug": "ai-media", "tagline": "Deutsche Originaluntertitel für Live-Veranstaltungen und Videodateien, mit Browseranzeige, eigenen Fachwortlisten und Broadcastausgabe.", "description": "AI-Media bietet deutsche Live-Untertitel mit LEXI Text und Ai-Live sowie Videountertitel mit LEXI Recorded. Eigene Fachwortlisten, Browseranzeige und Broadcastformate.", "summary": "AI-Media verbindet automatische Untertitelung mit der Anzeige auf Browsern, Veranstaltungsbildschirmen und Broadcastsystemen. Bei Live-Veranstaltungen erkennt LEXI Text die deutsche Sprache, und die Teilnehmenden lesen den Originaltext mit Ai-Live auf dem eigenen Gerät. Eigene Topic Models ergänzen Namen und Fachbegriffe. LEXI Recorded erstellt Untertitel für vorhandene Videodateien und liefert SRT, WebVTT sowie weitere Broadcastformate. Speechmatics ist als Spracherkennungsanbieter dokumentiert. Live-Leistungen werden individuell angeboten, für LEXI Recorded nennt AI-Media einen Preis ab 0,20 $ je Audiominute. Cloudstandorte und Datennutzung werden vertraglich geregelt.", "website": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/", "categories": [ "untertitel" ], "bestFor": "Veranstalter, Bildungseinrichtungen und Medienproduktionen mit deutschen Live-Untertiteln und automatisierter Videountertitelung", "input": "Live-Audio per Mikrofon oder Meetinganbindung sowie vorhandene Audio- und Videodateien", "output": "Deutsche Live-Untertitel, Volltexttranskripte und zeitgestempelte Untertiteldateien", "languages": { "codes": [ "de", "en", "fr", "es" ], "detail": "LEXI Text und LEXI Recorded erkennen Deutsch als Originalsprache. Dateiuntertitel gibt es auf Deutsch oder Deutsch (Schweiz), Übersetzungen sind eine zusätzliche Option." }, "deployment": { "platforms": [ "web" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Ai-Live und das Recorded-Portal laufen im Browser. LEXI Text verarbeitet Audio in der Cloud. LEXI Local ist eine getrennte Lösung zur lokalen Installation für Broadcastanwendungen." }, "highlights": [ "Deutsche Originaluntertitel einschließlich eigener Topic Models", "Ai-Live im Browser ohne zusätzliche Encoderhardware", "LEXI Access für Microsoft Teams, Zoom und Google Meet", "Dateiausgabe als SRT, WebVTT und Broadcastformate" ], "considerations": [ "Live-Preis und Leistungsumfang nach Angebot", "LEXI Local und Broadcasthardware sind getrennte Produkte", "EU-Verarbeitung für LEXI bis Januar 2027 angekündigt", "Kundendaten können zur Modellverbesserung genutzt werden" ], "facts": [ { "label": "Deutsche Live-Untertitel", "value": "LEXI Text mit Topic Models für Deutsch", "source": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/" }, { "label": "Live-Anzeige", "value": "Ai-Live im Browser oder LEXI Viewer am Veranstaltungsbildschirm", "source": "https://www.ai-media.tv/our-products/caption-display/ai-live/" }, { "label": "Dateiausgabe", "value": "SRT, WebVTT, TTML, SCC, EBU STL und DOCX", "source": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-recorded/" }, { "label": "Spracherkennung", "value": "Speechmatics in LEXI 3.0", "source": "https://www.speechmatics.com/product/case-studies/transforming-live-captioning-how-ai-media-are-advancing-real-time" }, { "label": "Videodateien", "value": "Ab 0,20 $ je Audiominute, ohne Angabe zur Steuer", "source": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-recorded/" }, { "label": "Verarbeitungsorte", "value": "Internationale Cloudstandorte, konkreter Umfang nach Vertrag", "source": "https://www.ai-media.tv/privacy-policy/" } ], "sources": [ { "title": "AI-Media: LEXI Text, Originalsprachen, Topic Models und Tarife", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "AI-Media: Ai-Live Caption Viewer und LEXI Access", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/caption-display/ai-live/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "AI-Media: LEXI Recorded, Preise und Untertitelformate", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-recorded/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "AI-Media: Recorded Media API Integration, Stand 15. 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Die konkrete Region und erlaubte Verarbeitung von Kundeninhalten werden vertraglich festgelegt.", "sources": [ { "title": "AI-Media: Datenschutz, Trainingsnutzung und Datenstandorte", "url": "https://www.ai-media.tv/privacy-policy/" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Die Datenschutzerklärung nennt die USA für Speicherung und Verarbeitung. Der konkrete Umfang der Kundendaten richtet sich nach der Auftragsverarbeitung und dem Vertrag.", "sources": [ { "title": "AI-Media: Datenschutz, Trainingsnutzung und Datenstandorte", "url": "https://www.ai-media.tv/privacy-policy/" } ] }, { "region": "uk", "label": "Vereinigtes Königreich", "scope": "Das Vereinigte Königreich gehört zu den in der Datenschutzerklärung genannten Datenstandorten. Der konkrete Umfang richtet sich nach dem Kundenvertrag.", "sources": [ { "title": "AI-Media: Datenschutz, Trainingsnutzung und Datenstandorte", "url": "https://www.ai-media.tv/privacy-policy/" } ] }, { "region": "other", "label": "Australien und weitere Länder", "scope": "AI-Media nennt Australien, Europa und weitere Länder. Die konkrete Region und erlaubte Verarbeitung von Kundeninhalten werden vertraglich festgelegt.", "sources": [ { "title": "AI-Media: Datenschutz, Trainingsnutzung und Datenstandorte", "url": "https://www.ai-media.tv/privacy-policy/" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "version": "2022", "scope": "Informationssicherheitsmanagement von AI-Media laut Unternehmensmitteilung.", "sources": [ { "title": "AI-Media: ISO 27001 und SOC 2 Typ 2, Unternehmensmitteilung", "url": "https://www.linkedin.com/posts/ai-media-tv_aimedia-soc2-iso27001-activity-7407258772517187585-FjRy" } ] }, { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Vertraulichkeitskontrollen von AI-Media laut Unternehmensmitteilung.", "sources": [ { "title": "AI-Media: ISO 27001 und SOC 2 Typ 2, Unternehmensmitteilung", "url": "https://www.linkedin.com/posts/ai-media-tv_aimedia-soc2-iso27001-activity-7407258772517187585-FjRy" } ] } ], "summary": "AI-Media nennt Datenstandorte in den USA, Europa, dem Vereinigten Königreich, Australien und weiteren Ländern. Kundenverträge und Auftragsverarbeitung bestimmen die erlaubten Orte. Eine EU-Verarbeitung für LEXI ist bis Januar 2027 angekündigt. Kundeninhalte und de-identifizierte Daten können zur Modellverbesserung genutzt werden. LEXI Local ist ein separates Produkt für den Betrieb vor Ort. AI-Media nennt ISO/IEC 27001:2022 und SOC 2 Typ 2." }, "technology": { "checked": "2026-10-12", "summary": "Speechmatics liefert Spracherkennung für LEXI 3.0. AI-Media ergänzt eigene Topic Models, Sprecherkennzeichnung, Untertitelformatierung und die Übertragung an Ai-Live oder Broadcastsysteme. LEXI Recorded verarbeitet vorhandene Dateien, LEXI Text arbeitet mit Live-Audio. Das eingesetzte Speechmatics-Modell und seine Versionsnummer nennt der Anbieter nicht.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Speechmatics-Spracherkennung mit LEXI Topic Models.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Speechmatics ASR in LEXI 3.0", "vendor": "Speechmatics", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Speechmatics dokumentiert die Integration seiner Transkriptionsengine in LEXI 3.0. Die Fallstudie beschreibt ihre Rolle bei automatischen Live-Untertiteln.", "reference": "speechmatics", "sources": [ { "title": "Speechmatics: ASR-Integration in AI-Media LEXI 3.0", "url": "https://www.speechmatics.com/product/case-studies/transforming-live-captioning-how-ai-media-are-advancing-real-time", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. 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Die Recorded-API enthält Vorgaben zu Zeilenlänge, Zeilenzahl und Mindeststandzeit. LEXI Live Sync ist ein separates Zusatzmodul für Encoder Pro, Encoder 4K oder Alta. Es synchronisiert Untertitel mit Bild und Ton und gehört nicht zum direkten Ai-Live-Browserzugang.", "sources": [ { "title": "AI-Media: LEXI Text, Originalsprachen, Topic Models und Tarife", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "AI-Media: Recorded Media API Integration, Stand 15. September 2026", "url": "https://doc.recorded.ai.media/api-integration/AIM_RM_API.pdf", "checked": "2026-10-12" } ], "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Optionale Übersetzung über LEXI Translate.", "unknown": true, "sources": [ { "title": "AI-Media: LEXI Text, Originalsprachen, Topic Models und Tarife", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "AI-Media: LEXI Recorded, Preise und Untertitelformate", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-recorded/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "LEXI-Cloud und Ai-Live, ergänzt um getrennte Produkte zur lokalen Installation.", "unknown": false, "note": "EU-Verarbeitung für LEXI ist bis Januar 2027 angekündigt. Ein europäischer Orders-API-Endpunkt für Recorded-Aufträge ersetzt keine Zusage einer vollständig europäischen Verarbeitung.", "models": [ { "name": "LEXI Network und Ai-Live", "vendor": "AI-Media", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Herstellerseiten beschreiben LEXI-Cloudverarbeitung, den browserbasierten Viewer und optionale Lösungen für lokale Broadcastverarbeitung.", "sources": [ { "title": "AI-Media: Ai-Live Caption Viewer und LEXI Access", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/caption-display/ai-live/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "AI-Media: LEXI Text, Originalsprachen, Topic Models und Tarife", "url": "https://www.ai-media.tv/our-products/lexi-ai-powered-captioning-tool-kit/lexi-asr/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "AI-Media: IBC2026 und angekündigte EU-Verarbeitung für LEXI", "url": "https://www.ai-media.tv/knowledge-hub/insights/ai-media-puts-multilingual-ai-at-the-heart-of-the-broadcast-workflow-at-ibc2026/", "checked": "2026-10-08" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "speechmatics", "label": "Speechmatics", "share": 0.6746 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3254 } ], "probes": 126, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von AI-Media für 126 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Datenschutzerklärung und Sicherheitsseite vom März 2026 nennen weder diese Anbieter noch ihre Verarbeitungsorte. Eine öffentliche Liste der Unterauftragsverarbeiter gibt es nicht.", "sources": [ { "title": "Amberscript: Privacy Policy, Stand 20. März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/" }, { "title": "Amberscript: Privacy Policy, Archivfassung Januar 2025", "url": "https://web.archive.org/web/20250109013804/https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/" }, { "title": "Amberscript: Data Security and Privacy, März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/blog/data-security-and-privacy/" } ] }, { "region": "other", "label": "Menschliche Transkription außerhalb des EWR", "scope": "Bei menschlich überarbeiteten Aufträgen sitzen einige Transkriptionspartner außerhalb des EWR. Sie gelten als eigenständige Verantwortliche.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "Amberscript: Privacy Policy, Stand 20. März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "scope": "Eigene Zertifizierung des Informationssicherheitsmanagements, Zertifikate verlinkt.", "sources": [ { "title": "Amberscript: Data Security and Privacy, März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/blog/data-security-and-privacy/" } ] }, { "standard": "iso9001", "scope": "Eigene Zertifizierung des Qualitätsmanagements.", "sources": [ { "title": "Amberscript: Data Security and Privacy, März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/blog/data-security-and-privacy/" } ] } ], "summary": "Amberscript speichert Daten ausschließlich in Europa, die Plattform läuft auf Google Cloud in Frankfurt. Die automatische Transkription übernehmen für alle Sprachen nicht benannte Drittanbieter. Menschliche Transkription kann außerhalb des EWR erfolgen. Audio und Transkripte sind vom Modelltraining ausgeschlossen." }, "technology": { "checked": "2026-10-14", "summary": "Amberscript betreibt seine Plattform auf Google Cloud in Frankfurt und lässt die automatische Transkription laut Datenschutzerklärung vom 20.03.2026 für alle Sprachen von Drittanbietern ausführen. Bis mindestens Januar 2025 liefen elf Kernsprachen über eigene Engines. Für das Schwesterprodukt Amber Notes ist AssemblyAI auf EU-Servern als Transkriptionsanbieter dokumentiert, Zusammenfassungen und der Chat Ask Amber nutzen dort nicht benannte LLMs. Menschliche Transkribierende überarbeiten Aufträge im Perfect-Service.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Drittanbieter-ASR für alle Sprachen, zuvor eigene Engines für Kernsprachen", "unknown": false, "note": "Welche Engine eine Sprache oder ein Auftragstyp nutzt, veröffentlicht Amberscript nicht. Die Unterauftragsverarbeiterliste ist nur auf Anfrage erhältlich.", "models": [ { "name": "Drittanbieter-ASR für alle Sprachen", "vendor": "mehrere Drittanbieter", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Datenschutzerklärung (Stand 20. März 2026) erklärt, dass Amberscript für alle Sprachen Dritte zur Transkription und Verarbeitung einsetzt. Die Fassungen von 2022 bis Januar 2025 beschränkten den Drittanbieter-Einsatz noch auf Sprachen außer Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Portugiesisch, Spanisch, Dänisch, Italienisch, Norwegisch, Finnisch und Schwedisch.", "sources": [ { "title": "Amberscript: Privacy Policy, Stand 20. März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "Amberscript: Privacy Policy, archivierte Fassung Januar 2025", "url": "https://web.archive.org/web/20250109013804/https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/", "checked": "2026-10-14" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "AssemblyAI (EU-Region)", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Für Amber Notes von Amberscript B.V. nennt die App-Store-Beschreibung Echtzeit- und Nachtranskription über AssemblyAI auf EU-Servern. Seit der Umstellung auf Drittanbieter für alle Sprachen nutzt deshalb auch die Hauptplattform AssemblyAI als Hauptlieferanten.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "App Store: Amber Notes von Amberscript B.V.", "url": "https://apps.apple.com/si/app/amber-notes/id6754703461", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Amberscript: Privacy Policy, Stand 20. März 2026", "url": "https://www.amberscript.com/en/privacy-policy/", "checked": "2026-10-14" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Speechmatics und ein Hyperscaler-ASR als weitere Engines", "vendor": "Speechmatics / nicht benannt", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Die Sprachliste der automatischen Transkription enthält Esperanto, Uigurisch, Baschkirisch, Mongolisch und Maltesisch, die Speechmatics anbietet, Esperanto und Uigurisch fehlen dagegen im Whisper-basierten Sprachumfang. Länder-Varianten wie Tamil (Malaysia, Singapur, Sri Lanka) oder Swahili (Kenia, Tansania) folgen dem Locale-Schema großer Cloud-Spracherkenner. Das spricht dafür, dass Amberscript Aufträge auf mehrere Engines verteilt.", "reference": "speechmatics", "sources": [ { "title": "Amberscript: automatische Transkription mit Sprachliste", "url": "https://www.amberscript.com/en/transcription/automatic-transcription/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Speechmatics: unterstützte Transkriptionssprachen", "url": "https://docs.speechmatics.com/speech-to-text/languages", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-melia", "model": "Speechmatics Melia", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-standard", "model": "Speechmatics Standard", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-realtime-enhanced", "model": "Speechmatics Realtime (Enhanced)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-agent-stt-linden-1", "model": "Speechmatics Agent STT Linden 1", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.77, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Eigene Amberscript-Spracherkennung auf Kaldi-Basis", "vendor": "Amberscript (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Ein Entwicklungsinterview von 2022 beschreibt eigene Sprachmodelle und sprachspezifische Nachverarbeitung, die GitHub-Organisation enthält einen Fork des Kaldi-GStreamer-Servers, und die API-Seite bewirbt kundenspezifische Modelle. Für Standardaufträge ist die Eigenentwicklung nach der Umstellung auf Drittanbieter nicht mehr die Hauptengine. Für Custom-Modelle kann sie weiter bestehen.", "historical": true, "sources": [ { "title": "Amberscript: Interview zur Entwicklung eigener Sprachmodelle (2022)", "url": "https://www.amberscript.com/en/amberscript-academy/nlp-technology-interview/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Amberscript: Fork kaldi-gstreamer-server auf GitHub", "url": "https://github.com/amberscript/kaldi-gstreamer-server", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Amberscript: Speech-to-Text-API mit Custom-Modellen", "url": "https://www.amberscript.com/en/speech-to-text/", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprecherunterscheidung mit optionaler Vorgabe der Sprecherzahl", "unknown": false, "note": "Sprechernamen werden im Editor manuell vergeben.", "models": [ { "name": "Diarisierung der eingesetzten ASR-Engine (AssemblyAI Speaker Labels)", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Die API nimmt eine vorgegebene Sprecherzahl von 1 bis 5 an, 0 steht für unbekannt. Amberscript bezeichnet diese Vorgabe als genaueste Methode zur Sprechererkennung. Das Transkript nummeriert die Sprecher fortlaufend. Einschätzung: Dieses Verhalten entspricht den Diarisierungsparametern der Drittanbieter-Engines und nicht einem separat benannten Modell.", "sources": [ { "title": "Amberscript: API-Dokumentation zur Sprecheranzahl", "url": "https://amberscript.github.io/api-docs/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Amberscript: automatische Transkription mit Sprecherunterscheidung", "url": "https://www.amberscript.com/en/transcription/automatic-transcription/", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Transkriptionsdienst ohne generativen Schritt. Zusammenfassungen nur im Zusatzmodul Amber Notes", "unknown": false, "note": "Im klassischen Transkriptionsdienst entsteht kein generiertes Dokument. Der Perfect-Service ergänzt menschliche Korrektur. Sprachmodelle nutzt Amberscript im eigenen Produkt Amber Notes.", "models": [ { "name": "Nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes", "vendor": "nicht benannt", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Amber Notes erzeugt KI-Zusammenfassungen, Aufgabenlisten und eigene Prompt-Vorlagen und wirbt mit aktuellen Spitzen-LLMs bei vollständiger EU-Verarbeitung ohne US-Rechenzentren. Anbieter und Modell sind nicht veröffentlicht.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Amber Notes: Produktseite", "url": "https://ambernotes.eu/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Amber Notes: API mit Zusammenfassungen und Action Items", "url": "https://ambernotes.eu/api", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini über Vertex AI in EU-Region", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Die Infrastruktur von Amberscript läuft auf Google Cloud in Frankfurt, und Amber Notes verspricht EU-Verarbeitung ohne transatlantische Übermittlung. Vertex AI stellt Gemini mit EU-Datenresidenz bereit und passt damit ohne zusätzlichen Hyperscaler in die bestehende Infrastruktur.", "optional": true, "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Amberscript: Data Security and Privacy", "url": "https://www.amberscript.com/en/blog/data-security-and-privacy/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "Amber Notes: API und EU-Datensouveränität", "url": "https://ambernotes.eu/api", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Chat Ask Amber in Amber Notes, MCP-Anbindung für externe Assistenten", "unknown": false, "note": "Für den klassischen Amberscript-Editor ist kein Chat-Assistent dokumentiert.", "models": [ { "name": "Ask Amber", "vendor": "nicht benannt", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Amber Notes bietet mit Ask Amber einen Chat über Transkripte und Meeting-Historie im Pro-Tarif sowie einen MCP-Connector für Claude, Perplexity und andere MCP-Clients. Das verwendete LLM ist nicht benannt.", "sources": [ { "title": "Amber Notes: Produktseite", "url": "https://ambernotes.eu/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Amber Notes: API und MCP-Connector", "url": "https://ambernotes.eu/api", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Google Cloud Frankfurt für die Plattform, EU-Server für Amber Notes", "unknown": false, "note": "Menschliche Transkriptionspartner können laut Datenschutzerklärung außerhalb des EWR sitzen und gelten dort als eigene Verantwortliche.", "models": [ { "name": "Google Cloud Platform, Frankfurt", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Sicherheitsseite (Stand März 2026) basiert die IT-Infrastruktur auf Google Cloud in Frankfurt. Speicherung, Verarbeitung und Backups liegen dort.", "sources": [ { "title": "Amberscript: Data Security and Privacy", "url": "https://www.amberscript.com/en/blog/data-security-and-privacy/", "checked": "2026-10-14" } ] }, { "name": "Amber Notes: EU-Server in Frankfurt und Amsterdam, AssemblyAI auf EU-Servern", "vendor": "Amberscript / AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Amber Notes nennt Hosting ausschließlich auf EU-Servern in Frankfurt und Amsterdam, die App-Store-Beschreibung AssemblyAI auf EU-Servern für die Transkription.", "sources": [ { "title": "Amber Notes: Produktseite", "url": "https://ambernotes.eu/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "App Store: Amber Notes von Amberscript B.V.", "url": "https://apps.apple.com/si/app/amber-notes/id6754703461", "checked": "2026-10-06" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.5505 }, { "reference": "speechmatics", "label": "Speechmatics", "share": 0.211 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.2385 } ], "probes": 109, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Amberscript für 109 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 55 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Amberscript ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten Speechmatics (21 %)." } ] }, "results": [ { "id": "amberscript/audio-transkription", "provider": "amberscript", "providerName": "Amberscript", "test": "audio-transkription", "label": "Audiotranskription", "category": "audio-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/amberscript/test/#audio-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/audio-transkription/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-audio-v1", "scenarios": 44, "runs": 3, "completed": 132, "total": 132, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 64.4224, "ci95": [ 60.8, 67.7 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -4.35, 1.1 ] }, { "provider": "turboscribe", "ci95": [ 0.69, 5.24 ] }, { "provider": "f4", "ci95": [ 2.64, 9.45 ] }, { "provider": "sonix", "ci95": [ 0.88, 5.67 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 6.15, 11.63 ] }, { "provider": "noscribe", "ci95": [ 0.48, 4.79 ] }, { "provider": "maxqda-transcription", "ci95": [ -13.54, -9.12 ] }, { "provider": "trint", "ci95": [ 2.35, 7.55 ] } ], "rank": 3, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 89.393, "references": { "key": "audio-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 220, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 64.644, "weight": 0.75, "contribution": 48.483 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 54.696, "weight": 0.2, "contribution": 10.939 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 9.227, "direction": "lower", "ci95": [ 8.3, 10.26 ] }, "transcription": { "referenceWords": 563238, "substitutions": 30060, "deletions": 14211, "insertions": 7701, "errors": 51972, "werPercent": 9.227, "ci95": [ 8.3, 10.26 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 426.7, "p95Seconds": 1401.4, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiger Export verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 99.6697, "ci95": [ 90.38, 109.75 ], "estimate": { "outputs": 132, "audioSeconds": 238560, "minutes": 6604.81, "ci": [ 90.38, 109.75 ], "audioHours": 66.267 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 133666, "denominator": 3608808, "valuePercent": 3.704, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 3.33, 4.12 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 3096777, "denominator": 22399644, "valuePercent": 13.825, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 12.68, 15.05 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 4227912, "denominator": 22399644, "valuePercent": 18.875, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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September 2026), AGB und FAQ erwähnen die DSGVO nicht.", "source": { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy" } }, "avv": { "value": null, "detail": "Datenschutzerklärung, AGB und FAQ nennen keinen Auftragsverarbeitungsvertrag.", "source": { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "AudioPen nennt keinen gesonderten Vertrag für Gesundheitsdaten.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": true, "detail": "Im Browser läuft die Spracherkennung in der Cloud. In den nativen Apps ist lokale Erkennung wählbar, die Umschreibung läuft weiterhin in der Cloud.", "source": { "title": "AudioPen: Funktionsumfang und Datenwege", "url": "https://www.audiopen.ai/faq" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Laut FAQ nutzt AudioPen Ihre Inhalte nicht für KI-Training.", "source": { "title": "AudioPen: Funktionsumfang und Datenwege", "url": "https://www.audiopen.ai/faq" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "unknown", "label": "Bubble und Xano", "scope": "Gespeicherte Notizen liegen verschlüsselt in den Datenbanken von Bubble und Xano. Eine Region nennen weder Datenschutzerklärung noch AGB. Die Audiodatei einer verarbeiteten Notiz löscht AudioPen innerhalb von 48 Stunden.", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy" } ] } ], "processing": [ { "region": "unknown", "label": "Cloud-KI", "scope": "Transkription und Umschreibung laufen über wechselnde KI-Dienste. Die Datenschutzerklärung nennt Google, ElevenLabs, OpenAI, Groq und Replicate, aber keine Standorte. Diese Dienste können Daten nach eigenen Bedingungen vorübergehend aufbewahren.", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy" } ] }, { "region": "local", "label": "Eigener Rechner oder Smartphone", "scope": "In den nativen Apps lässt sich die Spracherkennung lokal ausführen. Die Umschreibung verarbeitet das Transkript weiterhin in der Cloud.", "condition": "nur für die Spracherkennung", "role": "choice", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy" } ] } ], "certifications": [], "summary": "Im Browser laufen Spracherkennung und Umschreibung in der Cloud. Die nativen Apps erkennen Sprache auf Wunsch lokal. Voice-Typing-Inhalte speichert AudioPen nicht, gespeicherte Notizen liegen bei Bubble und Xano. Training mit Ihren Inhalten schließt AudioPen laut FAQ aus. Speicherregionen, eine DSGVO-Angabe und einen AVV nennt AudioPen nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-13", "summary": "Nach Einschätzung von ScribeIndex nutzt die Cloud-Spracherkennung Whisper und ElevenLabs Scribe, die Umschreibung GPT- und Gemini-Modelle. In den nativen Apps ist lokale Spracherkennung wählbar. Mehrere Sprecher unterscheidet AudioPen nicht. Prime-Mitglieder können ChatGPT oder Claude lesend mit ihren Notizen verbinden. Die Notizen liegen in Datenbanken von Bubble und Xano, Cloudflare betreibt die optionalen Konnektoren.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Spracherkennung in der Cloud oder auf Wunsch lokal in den nativen Apps.", "unknown": false, "note": "Die genannten Modelle betreffen die Cloud-Spracherkennung. Das Modell der lokalen Erkennung in den nativen Apps nennt AudioPen nicht. Laut Datenschutzerklärung können die Dienste wechseln.", "models": [ { "name": "Whisper über Groq oder Replicate", "vendor": "OpenAI (Basismodell), Groq / Replicate (API-Betrieb)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "AudioPen nennt Groq und Replicate als Dienste für KI und Transkription. Beide bieten Whisper-Spracherkennung an. Version und feste Zuordnung nennt AudioPen nicht.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Groq: Whisper-Spracherkennung", "url": "https://console.groq.com/docs/speech-to-text", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Replicate: Whisper-API", "url": "https://replicate.com/openai/whisper", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "ElevenLabs Scribe", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "AudioPen nennt ElevenLabs als Dienst für KI und Transkription. Scribe ist das Spracherkennungsmodell von ElevenLabs. Eine Version nennt AudioPen nicht.", "reference": "elevenlabs", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "ElevenLabs: Scribe-Spracherkennung", "url": "https://elevenlabs.io/docs/overview/capabilities/speech-to-text", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2-realtime", "model": "ElevenLabs Scribe v2 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Nicht vorgesehen: AudioPen ist für Diktate einer Person ausgelegt", "unknown": true, "note": "Laut FAQ kennzeichnet AudioPen keine verschiedenen Sprecher in einem Transkript.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Die Umschreibung in den gewählten Stil läuft in der Cloud.", "unknown": false, "note": "Laut Datenschutzerklärung können die KI-Dienste wechseln.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "AudioPen nennt OpenAI als Dienst für KI und Textverarbeitung. Für Textaufgaben bietet OpenAI die GPT-Modelle an. Modell und Version nennt AudioPen nicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "AudioPen nennt Google als Dienst für KI und Textverarbeitung. Für Textaufgaben bietet Google die Gemini-Modelle an. Modell und Version nennt AudioPen nicht.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Google: Modelle der Gemini Enterprise Agent Platform", "url": "https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/google-models?hl=en", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Prime-Mitglieder können ChatGPT oder Claude lesend mit ihren Notizen verbinden.", "unknown": false, "note": "Die Assistenten gehören zu Ihren eigenen ChatGPT- oder Claude-Konten. Die Umschreibung der Notizen hängt nicht von diesen Verbindungen ab.", "models": [ { "name": "ChatGPT", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Datenschutzerklärung können Prime-Mitglieder ChatGPT verbinden. Die Verbindung liest auf Anfrage Notizen und Originaltranskripte. Eine Modellversion nennt AudioPen nicht.", "optional": true, "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Datenschutzerklärung können Prime-Mitglieder Claude verbinden. Die Verbindung liest auf Anfrage Inhalte des verbundenen Kontos. Eine Modellversion nennt AudioPen nicht.", "optional": true, "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutzerklärung vom 28. September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Bubble und Xano für die Notizdatenbanken, Cloudflare für optionale Konnektoren.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Bubble, Xano und Cloudflare", "vendor": "Bubble, Xano und Cloudflare", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Datenschutzerklärung nennt Bubble und Xano für die Datenbanken und Cloudflare für optionale Konnektoren. Regionen nennt AudioPen nicht.", "sources": [ { "title": "AudioPen: Datenschutz September 2026", "url": "https://www.audiopen.ai/privacypolicy", "checked": "2026-10-13" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.6106 }, { "reference": "elevenlabs", "label": "ElevenLabs Scribe", "share": 0.2566 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1327 } ], "probes": 113, "assigned": true, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von AudioPen für 113 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 61 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von AudioPen ableitet. Einen Nachweis des eingesetzten Modells liefert der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten ElevenLabs Scribe (26 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.6026 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.2308 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1667 } ], "probes": 78, "assigned": true, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von AudioPen für 78 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 60 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von AudioPen ableitet. Einen Nachweis des eingesetzten Modells liefert der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Gemini-Familie (23 %)." } ] }, "results": [ { "id": "audiopen/diktiersoftware:general-dictation", "provider": "audiopen", "providerName": "AudioPen", "test": "diktiersoftware:general-dictation", "label": "Allgemeine Diktate", "category": "diktiersoftware", "task": "general-dictation", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/audiopen/test/#allgemein", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/allgemein/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-buero-diktat-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 69.967, "ci95": [ 66.6, 73.3 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "wispr-flow", "ci95": [ -17.45, -10.67 ] }, { "provider": "superwhisper", "ci95": [ 5.43, 13.67 ] }, { "provider": "dragon-legal", "ci95": [ -13.48, -7.14 ] }, { "provider": "letterly", "ci95": [ -5.09, 0.89 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ -7.93, -2.26 ] } ], "rank": 5, "cohortSize": 6, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 90.526, "references": { "key": "general-dictation", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 164, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 68.422, "weight": 0.75, "contribution": 51.316 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 68.254, "weight": 0.2, "contribution": 13.651 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 9.066, "direction": "lower", "ci95": [ 8.12, 10.09 ] }, "transcription": { "referenceWords": 53508, "substitutions": 1985, "deletions": 892, "insertions": 1974, "errors": 4851, "werPercent": 9.066, "ci95": [ 8.12, 10.09 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 2.1, "p95Seconds": 4.2, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 52.064, "ci95": [ 47.71, 56.54 ], "estimate": { "outputs": 120, "audioSeconds": 25080, "minutes": 362.73, "ci": [ 47.71, 56.54 ], "audioHours": 6.967 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 17087, "denominator": 344913, "valuePercent": 4.954, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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Ein Blogbeitrag von Bluedot nennt Frankfurt.", "sources": [ { "title": "Bluedot: Sicherheit", "url": "https://www.bluedothq.com/security", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Bluedot: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.bluedothq.com/privacy", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Bluedot: Blogbeitrag mit Speicheroptionen", "url": "https://www.bluedothq.com/blog/granola-ai-alternatives", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 92, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Bluedot für 92 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Anhang III nennt Microsoft Ireland für Hosting, Spracherkennung, KI und Plattform sowie Google Ireland für Cloud und KI, jeweils in der EU. Sentry erhält nur technische Fehlerdaten ohne Patienteninhalte.", "source": { "title": "Clara Health: Produkt-AVV", "url": "https://www.clarahealth.de/avv" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Die App-Datenschutzerklärung regelt psychotherapeutische Gesundheitsdaten, die lokale Speicherung und die vorübergehende Verarbeitung durch Microsoft und Google in der EU.", "source": { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Die Akten liegen lokal. Für die Spracherkennung überträgt Clara das Audio vorübergehend an KI-Dienste in der EU.", "source": { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Audio, Prompts, Transkripte und Dokumentinhalte werden laut App-Datenschutzerklärung nicht für KI-Training verwendet.", "source": { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "local", "label": "Eigenes Praxisgerät", "scope": "Patientenakten und Dokumente liegen verschlüsselt auf dem Windows- oder macOS-Gerät. Laut AGB müssen fertige Dokumentationen unverzüglich in ein geeignetes Primärsystem exportiert werden. Eine eigene Datensicherung ist nötig.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" }, { "title": "Clara Health: Nutzungsbedingungen", "url": "https://www.clarahealth.de/agb" } ] }, { "region": "eu", "label": "EU (Betriebsdaten und vorübergehende KI-Verarbeitung)", "scope": "Konto und Lizenz laufen über Microsoft-Infrastruktur in der EU. Klinische Inhalte werden nur vorübergehend für die gewünschte KI-Funktion verarbeitet.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EU", "scope": "Microsoft und Google übernehmen vorübergehend Spracherkennung und Textverarbeitung. Modellnamen nennt Clara nicht.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" }, { "title": "Clara Health: Produkt-AVV", "url": "https://www.clarahealth.de/avv" } ] }, { "region": "eu", "label": "Deutschland und EU für technische Dienste", "scope": "Technische Betriebsdaten gehen an Sentry in Deutschland und PostHog EU. Behandlungsinhalte, Audio, Prompts und Dokumenttexte gehen laut Erklärung nicht an Sentry.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } ] }, { "region": "us", "label": "USA bei Sentry-Support (möglich)", "scope": "Sentry-Fehlerdaten liegen in Deutschland und enthalten laut Erklärung keine Behandlungsinhalte. Für technischen Support und weitere Betriebsprozesse können Daten in die USA oder andere Drittländer gelangen.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app" } ] }, { "region": "us", "label": "USA bei Stripe-Zahlungsdaten (möglich)", "scope": "Die Website-Datenschutzerklärung nennt eine mögliche Übermittlung von Zahlungs- und Transaktionsdaten an Stripe-Server in den USA. Stripe erhält nur Zahlungsdaten, keine Therapieinhalte.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Clara Health: Website- und Zahlungsdatenschutz", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz" }, { "title": "Clara Health: Nutzungsbedingungen", "url": "https://www.clarahealth.de/agb" } ] } ], "certifications": [], "summary": "Dauerhafte Patientenakten bleiben auf dem Praxisgerät. Die vorübergehende KI-Verarbeitung und die Betriebsdienste laufen in der EU. Support- und Zahlungsdienste können Daten in die USA übermitteln." }, "technology": { "checked": "2026-10-05", "summary": "Microsoft und Google stellen die KI-Dienste in der EU bereit. ScribeIndex ordnet Textanalyse und Assistenz den GPT- und Gemini-Familien zu. Dauerhafte Akten bleiben auf dem Praxisgerät.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "KI-Dienste von Microsoft und Google in der EU", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprechertrennung mit nachträglicher Korrektur", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Dokumenterstellung über KI-Dienste von Microsoft und Google", "unknown": false, "note": "Clara nennt weder Modellversionen noch die Aufgabenteilung zwischen Microsoft und Google.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle über Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Clara nennt Microsoft-Dienste für Diktatoptimierung, Analyse und Berichtserstellung und betreibt das Backend auf Azure. Für solche Textverarbeitung bietet Microsoft die GPT-Modelle über Azure OpenAI an.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Azure OpenAI und verfügbare Modellfamilien", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Clara nennt Google-Dienste für Analyse, Diktatoptimierung und Berichtserstellung. Gemini ist Googles Sprachmodellfamilie für diese Textfunktionen.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Google: Modelle der Gemini Enterprise Agent Platform", "url": "https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/google-models?hl=en", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Notiz-Chat und Kontextfunktionen über dieselben KI-Dienste", "unknown": false, "note": "Ein eigenes Chatmodell nennt Clara nicht. Die Zuordnung stützt sich auf die genannten KI-Zulieferer.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle über Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Clara bietet einen Chat mit vorhandenen Sitzungsnotizen und nennt Microsoft als KI-Zulieferer für Textinhalte. ScribeIndex ordnet den Chat derselben GPT-Familie zu wie Analyse und Berichte.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Clara Health: neue Dokumentations- und Chatfunktionen, 2. Juli 2026", "url": "https://www.clarahealth.de/blog/neue-clara-funktionen-therapiedokumentation", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Der Notiz-Chat verarbeitet den bestehenden Fallkontext. Clara nennt Google als Zulieferer für Text-KI, daher ordnet ScribeIndex auch diese Funktion der Gemini-Familie zu.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Clara Health: neue Dokumentations- und Chatfunktionen, 2. Juli 2026", "url": "https://www.clarahealth.de/blog/neue-clara-funktionen-therapiedokumentation", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Lokale verschlüsselte Akten, Microsoft-EU-Lizenzbetrieb und EU-KI-Dienste", "unknown": false, "models": [ { "name": "Lokaler Aktenbetrieb und EU-Dienste", "vendor": "Adjuva AI (Betreiberin von Clara Health), Microsoft und Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Clara Health wird von der Adjuva AI GmbH in Stuttgart betrieben. Deren App-Datenschutzerklärung nennt die dauerhafte lokale Speicherung sowie Microsoft und Google für die vorübergehende Verarbeitung in der EU.", "sources": [ { "title": "Clara Health: App-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.clarahealth.de/datenschutz-app", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 126, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Clara Health für 126 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.5 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.3286 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1714 } ], "probes": 70, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Clara Health für 70 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 50 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Clara Health ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Gemini-Familie (33 %)." } ] }, "results": [ { "id": "clara-health/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "clara-health", "providerName": "Clara Health", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/clara-health/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 107, "total": 108, "completionRatePercent": 99.074, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. Bewertet werden dokumentationsrelevante Fakten und ihre Zuordnung, nicht die Wortfolge des Gesprächs." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 70.8641, "ci95": [ 63.8, 74.7 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ -0.8, 15.9 ] }, { "provider": "playnvoice", "ci95": [ -6.56, 4.4 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ 3.22, 20.74 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -2.15, 14.5 ] }, { "provider": "via-health", "ci95": [ -14.19, 0.19 ] }, { "provider": "dokudachs", "ci95": [ -12.32, 2.71 ] }, { "provider": "iptas", "ci95": [ -10.5, 1.79 ] }, { "provider": "lumanote", "ci95": [ -9.74, 6.53 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 3.35, 17.32 ] }, { "provider": "psynex", "ci95": [ -13.13, -0.36 ] }, { "provider": "upheal", "ci95": [ 6.64, 25.29 ] } ], "rank": 7, "cohortSize": 12, "criticalRatePercent": 0.935, "contentQuality": 89.443, "references": { "key": "therapy-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 20, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 64.81, "weight": 0.6, "contribution": 38.886 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 95.327, "weight": 0.2, "contribution": 19.065 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 53.06, "weight": 0.15, "contribution": 7.959 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 99.074, "weight": 0.05, "contribution": 4.954 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 89.443, "direction": "higher", "ci95": [ 87.75, 90.93 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2834, "falsePositive": 201, "falseNegative": 468, "referenceFacts": 3302, "outputFacts": 3035, "precisionPercent": 93.377, "precisionCi95": [ 92.13, 94.61 ], "recallPercent": 85.827, "recallCi95": [ 83.2, 88.36 ], "f1Percent": 89.443, "f1Ci95": [ 87.75, 90.93 ] }, "latency": { "p50Seconds": 637.6, "p95Seconds": 1005.2, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 9.388, "ci95": [ 8.05, 10.72 ], "estimate": { "outputs": 107, "audioSeconds": 308160, "minutes": 803.62, "ci": [ 8.05, 10.72 ], "audioHours": 85.601 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 1, "denominator": 107, "valuePercent": 0.935, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.09, 8.24 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9642 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 102, "denominator": 3035, "valuePercent": 3.361, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 2.5, 4.49 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3483 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 47, "denominator": 1176, "valuePercent": 3.997, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 2.57, 6.16 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4604 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 2, "denominator": 74, "valuePercent": 2.703, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.44, 14.65 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.1972 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 2, "denominator": 428, "valuePercent": 0.467, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. 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Der Anbieter beschreibt dabei einen Zielkonflikt zwischen kürzerer Übertragungsverzögerung, Erkennungsgenauigkeit und verfügbarem Korrekturfenster.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Mehrsprachige KI-Spracherkennung auf längeren Audioblöcken.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Whisper-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die veröffentlichte ASR-Sprachliste entspricht dem Sprachprofil von Whisper, einschließlich Bretonisch, Latein, Sanskrit, Nynorsk und Lingala. Zusammen mit der blockweisen Verarbeitung längerer Audioabschnitte ist das ein konkreter Hinweis auf die Whisper-Familie. Clevercast nennt keine Modellversion.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "Clevercast: Sprachen der KI-Spracherkennung", "url": "https://docs.clevercast.com/faq/languages/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Clevercast: Live-Untertitel, Pufferung und Anzeige", "url": "https://docs.clevercast.com/ai/intro/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "OpenAI Whisper: Sprachliste der Modellfamilie", "url": "https://github.com/openai/whisper/blob/main/whisper/tokenizer.py", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprechertrennung nicht benannt.", "unknown": true, "sources": [ { "title": "Clevercast: Ereigniskonfiguration, Aufzeichnung und WebVTT", "url": "https://docs.clevercast.com/ai/event/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: Clevercast gibt die erkannten Untertitel formatiert und synchronisiert aus, eine Notiz oder Zusammenfassung entsteht dabei nicht", "unknown": true, "note": "Clevercast beschreibt Vor- und Nachverarbeitung, sinnvolle Zeilenumbrüche und die synchronisierte Auslieferung im Videoplayer. Eine generative Umschreibung ist für diesen Schritt nicht beschrieben.", "sources": [ { "title": "Clevercast: Live-Untertitel, Pufferung und Anzeige", "url": "https://docs.clevercast.com/ai/intro/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Clevercast: Ereigniskonfiguration, Aufzeichnung und WebVTT", "url": "https://docs.clevercast.com/ai/event/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Optionale Übersetzung und automatische Vorschläge für Fachwortlisten.", "unknown": true, "sources": [ { "title": "Clevercast: Sicherheit, Hosting und KI-Datennutzung", "url": "https://www.clevercast.com/gdpr/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Clevercast: Ereigniskonfiguration, Aufzeichnung und WebVTT", "url": "https://docs.clevercast.com/ai/event/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Eigene EU-Server und globales Akamai-CDN.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Clevercast-Server und Akamai CDN", "vendor": "Clevercast / Akamai", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt eigene Server in EU-Rechenzentren sowie Akamai für die weltweite Auslieferung. Einzelne externe ASR-Verarbeitungsregionen nennt Clevercast nicht.", "sources": [ { "title": "Clevercast: Sicherheit, Hosting und KI-Datennutzung", "url": "https://www.clevercast.com/gdpr/", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.5333 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.4667 } ], "probes": 105, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Clevercast für 105 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 53 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Clevercast ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "clevercast/untertitel:live-subtitles", "provider": "clevercast", "providerName": "Clevercast", "test": "untertitel:live-subtitles", "label": "Live-Untertitel", "category": "untertitel", "task": "live-subtitles", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/clevercast/test/#live", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/untertitel/live/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-live-untertitel-v1", "scenarios": 30, "runs": 2, "completed": 60, "total": 60, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "live-subtitles", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus dem endgültigen Stand der angezeigten Untertitel gegen die normalisierte Referenz berechnet. 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EU-Verarbeitung, Schnittstellen zur Pflegesoftware und Preis pro Bewohner auf Anfrage.", "summary": "dexter verbindet die mobile Sprachdokumentation mit einem SIS-Assistenten. Pflegekräfte erfassen Berichte, Messwerte, Maßnahmen und Übergaben, auch für mehrere Bewohner in einer Aufnahme. dexter.sis ordnet ein Aufnahmegespräch sechs SIS-Themenfeldern zu und zeigt die Originalaussagen. Nach Prüfung und Bestätigung gehen die Entwürfe in die angebundene Pflegesoftware. dexter health nennt EU-Rechenzentren, einen Auftragsverarbeitungsvertrag und Training nur auf ausdrückliche Anweisung. Die Einrichtung erhält ein Angebot nach Bewohnerzahl und gebuchten Modulen.", "website": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Pflegeeinrichtungen, die Spracheingaben und SIS-Aufnahmegespräche mit ihrer bestehenden Pflegesoftware verbinden möchten", "input": "Spracheingaben in der Android- oder iPhone-App und Aufnahmegespräche mit dexter.sis", "output": "Strukturierte Pflegeberichte, Vitalwerte, Maßnahmen, Übergaben und SIS-Entwürfe", "languages": { "codes": [ "de" ], "detail": "dexter verarbeitet deutsche Spracheingabe und erstellt deutsche Pflegedokumentation. Laut Hersteller unterstützt dexter Akzente und unterschiedliche Sprechweisen." }, "deployment": { "platforms": [ "android", "ios" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Android- und iPhone-App für die mobile Dokumentation. Offline erfasste Einträge werden anschließend synchronisiert. SIS-Gespräche können offline aufgenommen werden, ihre Auswertung benötigt eine Verbindung." }, "highlights": [ "Mehrere Bewohner in einer Aufnahme erfassen", "Vitalwerte und durchgeführte Maßnahmen strukturiert dokumentieren", "SIS-Entwürfe mit Originalaussagen aus dem Aufnahmegespräch", "Anbindungen an Vivendi, Senso, C&S und CareCloud" ], "considerations": [ "Preis und Modulumfang werden im Angebot festgelegt", "SIS-Auswertung benötigt eine Internetverbindung", "Die Anbindung an die Pflegesoftware gehört zur Einführung" ], "facts": [ { "label": "Pflegeeinträge", "value": "Berichte, Vitalwerte, Maßnahmen und Schichtübergaben", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "label": "SIS", "value": "Gesprächsauswertung über alle sechs Themenfelder mit Originalaussagen", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis" }, { "label": "Freigabe", "value": "Übernahme in die Pflegesoftware erst nach Prüfung durch die Pflegekraft", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "label": "Verarbeitung", "value": "EU-Rechenzentren, AVV nach Art. 28 DSGVO", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "label": "Training", "value": "Nur auf ausdrückliche Anweisung des Kunden", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "label": "Lizenz", "value": "Nach Bewohnerzahl, Produkte getrennt wählbar", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" } ], "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: Android-App bei Google Play", "url": "https://play.google.com/store/apps/details?hl=de&id=com.dexter.dexterhealth", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: iPhone-App im App Store", "url": "https://apps.apple.com/de/app/dexter/id6741928879", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "dexter health: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.dexter-health.com/datenschutz", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: Stellenbeschreibung AI Engineer, LLM-Produkte", "url": "https://join.com/companies/dexter-health/16754856-ai-engineer-llm-remote", "checked": "2026-10-07" } ], "untested": [ { "category": "medical-scribes", "task": "nursing-notes", "cause": "no-access", "reason": "dexter.mobile und dexter.sis werden an Pflegeeinrichtungen lizenziert und an deren Pflegesoftware angebunden. Im Umfeld von ScribeIndex setzt derzeit keine Einrichtung dexter ein." } ], "name": "dexter", "shortName": "dexter", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dexter-mobile/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/dexter-mobile.json", "checked": "2026-10-08", "pricing": { "plans": [ { "name": "Einrichtungslizenz", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "organization", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Abrechnung nach Bewohnerzahl und gebuchten Modulen", "limits": [] } ], "extras": [], "note": "dexter.mobile und dexter.sis sind getrennt wählbare Produkte. Die Einrichtung erhält ein individuelles Angebot.", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "freeTrial": { "value": null, "detail": "Eine Produktvorführung gibt es auf Anfrage. Einen kostenlosen Testzugang nennt dexter nicht.", "source": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, "publicPrice": false, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "dexter.sis transkribiert das Bewohnergespräch und zeigt zum SIS-Entwurf die zugrunde liegenden Originalaussagen.", "sources": [ { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Pflegekräfte sprechen Beobachtungen, Werte und durchgeführte Maßnahmen in die mobile App. Eine Aufnahme kann Angaben zu mehreren Bewohnern enthalten. dexter.sis zeichnet Bewohnergespräche auf. Im SIS-Entwurf werden Aussagen den sechs Themenfeldern zugeordnet und ihre Originalstellen angezeigt.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "title": "dexter health: iPhone-App im App Store", "url": "https://apps.apple.com/de/app/dexter/id6741928879" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis" } ] }, "file-upload": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "voice-commands": { "value": true, "detail": "Durchgeführte Maßnahmen lassen sich per Sprache bestätigen. dexter ordnet sie dem Bewohner und der passenden Maßnahme zu.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" } ] }, "dictation-anywhere": { "value": false, "detail": "Dokumentiert wird in der dexter-App. Bestätigte Einträge gehen über die angebundene Pflegesoftware in die Bewohnerakte.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" } ] }, "medical-vocabulary": { "value": true, "detail": "Die Erkennung verarbeitet pflegerische Beobachtungen, Medikamente, Vitalwerte sowie Akzente und unterschiedliche Sprechweisen.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" } ] }, "clinical-notes": { "value": true, "detail": "dexter.mobile erfasst Vitalwerte und Maßnahmen und erstellt Pflegeberichte sowie Schichtübergaben. dexter.sis ergänzt SIS-Entwürfe aus pflegerischen Aufnahmegesprächen.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis" } ] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "Wund- und Sturzprotokolle lassen sich an die Einrichtung anpassen. dexter.sis strukturiert Inhalte nach den sechs SIS-Themenfeldern.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis" } ] }, "speaker-labels": { "value": true, "detail": "dexter.sis unterscheidet Sprecher im Bewohnergespräch. 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Training mit Kundendaten erfolgt nur auf ausdrückliche Anweisung. heyData prüft Datenschutz und KI-Einsatz. Eine eigene ISO-27001-Zertifizierung nennt dexter nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-08", "summary": "dexter verbindet Spracherkennung, strukturierte Ausgabe und Schnittstellen zur Pflegesoftware. Die eigene Stellenbeschreibung nennt kommerzielle und offene Sprachmodelle sowie selbst gehostete Verarbeitung. Für die Erkennung ordnet ScribeIndex den Dienst der Whisper-Familie zu. dexter benennt keine Modellversionen.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Spracherkennung mit pflegerischer Strukturierung", "unknown": false, "models": [ { "name": "Whisper-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Offline-Erfassung, Akzentunterstützung und eine eigene mobile Dokumentationspipeline passen zu kompakter oder serverseitig betriebener Whisper-Erkennung mit pflegerischer Nachverarbeitung. ScribeIndex ordnet die Spracherkennung deshalb dieser Modellfamilie zu.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: Android-App bei Google Play", "url": "https://play.google.com/store/apps/details?hl=de&id=com.dexter.dexterhealth", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprechertrennung im SIS-Gespräch", "unknown": true, "note": "dexter beschreibt die automatische Unterscheidung der Sprecher, benennt das eingesetzte Modell aber nicht.", "sources": [ { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Sprachmodelle mit strukturierten Ausgaben und Validierung", "unknown": false, "note": "Die Modellfamilien und ihre Aufgabenverteilung nennt dexter nicht.", "models": [ { "name": "Kommerzielle und offene Sprachmodelle", "vendor": "dexter health / Drittanbieter", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die eigene Stellenbeschreibung nennt ausdrücklich kommerzielle und offene LLMs, selbst gehostete Verarbeitung, strukturierte Ausgaben und Validierungslogik. Die Produktseiten beschreiben Pflegeberichte und SIS-Entwürfe als Ergebnisse dieser Verarbeitung.", "sources": [ { "title": "dexter health: Stellenbeschreibung AI Engineer, LLM-Produkte", "url": "https://join.com/companies/dexter-health/16754856-ai-engineer-llm-remote", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: kein allgemeiner Chatassistent", "unknown": true, "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Mobile Aufnahme und Verarbeitung in EU-Rechenzentren", "unknown": false, "note": "Einen Cloudbetreiber und einzelne Rechenzentrumsstandorte nennt dexter nicht.", "models": [ { "name": "EU-Rechenzentren und Pflegesoftware-Anbindung", "vendor": "dexter health", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "dexter health nennt EU-Rechenzentren für die Datenverarbeitung. Die mobile App synchronisiert freigegebene Einträge mit Vivendi, Senso, C&S und CareCloud.", "sources": [ { "title": "dexter health: Sprachdokumentation mit dexter.mobile", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-mobile", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "dexter health: SIS-Assistent dexter.sis", "url": "https://www.dexter-health.com/dexter-sis", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "identification": [] }, "results": [] }, { "slug": "dictnow", "tagline": "Medizinisches Diktat mit eigenem Editor, Cursor-Ausgabe und geregeltem Schreibablauf.", "description": "DictNow verarbeitet deutsche Arztdiktate mit Editor, Audioimport und Übergabe an Schreibkräfte. Cloud oder eigener Server, Lizenz und Einrichtung per Angebot.", "summary": "DictNow verarbeitet deutsche medizinische Diktate im eigenen Windows-Editor oder direkt in Word und anderen Schreibfeldern. Der Arbeitsablauf verbindet Aufnahme, Audioimport, Vorlagen und die Übergabe an Schreibkräfte. Die Varianten Cloud und On-Premise werden getrennt angeboten. In der Cloud liegen die Diktate in deutschen Rechenzentren, den Support leisten europäische Dienstleister. Preis und Lizenzumfang werden individuell angeboten.", "website": "https://www.wolterskluwer.com/de-de/solutions/legal-software/spracherkennung", "categories": [ "medizinische-transkription", "diktiersoftware" ], "bestFor": "Kanzleien und medizinische Einrichtungen mit Autoren, Schreibkräften und zentraler Diktatverwaltung", "input": "Live-Diktat, Audiodateien und mobile Diktataufnahme", "output": "Erkannter medizinischer Diktattext im DictNow-Editor oder im Zielprogramm", "languages": { "codes": [ "de", "en", "fr", "nl", "sv", "it", "es" ] }, "deployment": { "platforms": [ "windows", "ios", "android" ], "operation": [ "cloud", "on-premise" ], "detail": "Windows-Client. DictNow Cloud oder On-Premise auf eigenen Servern, optionale mobile App über die Cloud" }, "highlights": [ "Eigene Diktatliste, Texteditor und direkte Cursor-Ausgabe", "Medizinische Autorenlizenz mit deutschem Wortschatz", "Benutzer-, Gruppen- und Vorlagenverwaltung mit Schreibablauf", "Cloud oder Betrieb auf eigenen Servern" ], "considerations": [ "Medizinischer Lizenzpreis und Einrichtung nur im individuellen Angebot", "Internationale Supportdienste ergänzen die deutsche Cloud", "Nutzung der Diktate für allgemeine Modelle im AVV nicht geregelt", "Mobile App erfordert eine vorhandene Lizenz und nutzt Cloud-Komponenten" ], "facts": [ { "label": "Medizinischer Einstieg", "value": "Autor SPE Medizin mit deutschem Wörterbuch", "source": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b" }, { "label": "Verarbeitung", "value": "Live im Editor oder per Cursor-Bubble, außerdem Dateierkennung", "source": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b" }, { "label": "Bereitstellung", "value": "Cloud oder eigene Server und Clients", "source": "https://www.wolterskluwer.com/de-de/solutions/legal-software/legal-terms-conditions" }, { "label": "Cloud-Aufbewahrung", "value": "Fertige Diktate standardmäßig 30 Tage, individuell konfigurierbar", "source": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b" }, { "label": "Mobile Aufnahme", "value": "Offizielle DictNow-App übergibt Aufnahmen an den vorhandenen Server", "source": "https://apps.apple.com/de/app/dictnow/id6755481813" }, { "label": "Personalisierung", "value": "Persönliche Stimmmerkmale und eigene Wörterbuchbegriffe", "source": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b" } ], "sources": [ { "title": "Wolters Kluwer: juristische Spracherkennung", "url": "https://www.wolterskluwer.com/de-de/solutions/legal-software/spracherkennung", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Wolters Kluwer: Vertragsbibliothek", "url": "https://www.wolterskluwer.com/de-de/solutions/legal-software/legal-terms-conditions", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "DictNow Cloud: Leistungsbeschreibung 2026", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Wolters Kluwer: AVV", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766539-avv-lsw-de-27a618208c?v=545f05d6", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "DictNow Cloud: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "DictNow On-Premise: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766619-avv-dictnow-on-premise-4d5bc86d35?v=202df9c2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Wolters Kluwer: AGB Januar 2026", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766540-agbs-lsw-de-a555f048a0?v=285a783a", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Wolters Kluwer: offizielle DictNow-App", "url": "https://apps.apple.com/de/app/dictnow/id6755481813", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "DictNow Cloud: IT-Voraussetzungen und lokaler Erkennungsanteil", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766596-dictnow-it-voraussetzungen-cloud-7400c877ca?v=a74c67aa", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "DictNow: Änderungshistorie August 2025", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2653863--nderungshistorie-dictnow-d36f8fc00f?v=7a12462a", "checked": "2026-10-05" } ], "name": "DictNow", "shortName": "DictNow", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dictnow/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/dictnow.json", "checked": "2026-10-12", "pricing": { "plans": [ { "name": "Autorenlizenz SPE Medizin", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "license", "billing": "quote", "tax": "net", "limits": [] } ], "extras": [ { "name": "Einrichtung", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "account", "billing": "quote", "tax": "net", "type": "required" } ], "note": "Bezahlt wird grundsätzlich im Voraus. 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Die Live-Erkennung läuft über eine lokale Komponente auf dem Windows-Client. 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Regionen dieser Dienste nennt die Anlage nicht.", "role": "support", "sources": [ { "title": "DictNow Cloud: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "scope": "Die Cloud-Anlage nennt für das Rechenzentrum von DictNow Cloud ISO 27001 und SAS 70 Typ II.", "infrastructure": true, "sources": [ { "title": "DictNow Cloud: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b" } ] } ], "summary": "AVV und Produktanlagen trennen Cloud-Hosting in Deutschland, europäischen Support, Supporttickets in Großbritannien und lokale Verarbeitung bei On-Premise. Für das Cloud-Rechenzentrum nennt die Anlage ISO 27001. Die Erkennung passt sich an persönliche Stimmmerkmale und Wörterbücher an. Ob Diktate in allgemeine Modelle einfließen, regeln AVV und Anlagen nicht ausdrücklich." }, "technology": { "checked": "2026-10-12", "summary": "DictNow verbindet den Windows-Editor mit Cursor-Ausgabe und einem Schreibablauf. Recognosco liefert die Spracherkennung. Cloud-Diktatverwaltung und lokale Erkennung sind getrennte Bestandteile.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Lizenzierte medizinische Erkennung", "unknown": false, "models": [ { "name": "Recognosco-Spracherkennung", "vendor": "Recognosco", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Cloud-Anlage nennt Recognosco als Lizenzgeber der Spracherkennung. Modellversion und Modellfamilie nennt Wolters Kluwer nicht.", "sources": [ { "title": "DictNow Cloud: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "DictNow Cloud: Leistungsbeschreibung 2026", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "DictNow Cloud: IT-Voraussetzungen und lokaler Erkennungsanteil", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766596-dictnow-it-voraussetzungen-cloud-7400c877ca?v=a74c67aa", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Nicht vorgesehen: DictNow verarbeitet das Diktat einer Person", "unknown": true, "note": "Für den medizinischen Diktatablauf nennt Wolters Kluwer keine Sprechertrennung.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: DictNow gibt das Diktat wortnah aus, eine generative Textausarbeitung gehört nicht zum Produkt", "unknown": true, "note": "DictNow erkennt bewusst formuliertes Diktat und nutzt Vorlagen und Sprachbefehle.", "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Sprachsteuerung und Schreibablauf", "unknown": false, "models": [ { "name": "DictNow-Vorlagen und Sprachbefehle", "vendor": "Wolters Kluwer", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Editor, Vorlagen und Sprachbefehle sind beschrieben. Einen KI-Assistenten nennt Wolters Kluwer nicht.", "sources": [ { "title": "DictNow Cloud: Leistungsbeschreibung 2026", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766556-leistungsbeschreibung-dictnow-cloud-b4644a9d65?v=f8a5e32b", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Cloud oder eigene Server mit Windows-Clients", "unknown": false, "models": [ { "name": "DictNow Cloud und On-Premise", "vendor": "Wolters Kluwer", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Cloud-Anlage nennt Hoster in Deutschland für Diktate und App. Die On-Premise-Anlage beschreibt eigene Server, nur die optionale mobile App nutzt die Cloud.", "sources": [ { "title": "DictNow Cloud: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766598-avv-dictnow-cloud-25abdc8337?v=0035c89b", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "DictNow On-Premise: Verarbeitungsanlage", "url": "https://assets.contenthub.wolterskluwer.com/api/public/content/2766619-avv-dictnow-on-premise-4d5bc86d35?v=202df9c2", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 93, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von DictNow für 93 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." } ] }, "results": [ { "id": "dictnow/medizinische-transkription", "provider": "dictnow", "providerName": "DictNow", "test": "medizinische-transkription", "label": "Medizinische Spracherkennung", "category": "medizinische-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dictnow/test/#medizinische-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medizinische-spracherkennung/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-diktat-v1", "scenarios": 62, "runs": 3, "completed": 186, "total": 186, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 82.0045, "ci95": [ 76.7, 84.1 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "dragon-medical-one", "ci95": [ -7.82, 1.55 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ -15.81, -7.36 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -19.35, -10.91 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -6.72, 2.65 ] }, { "provider": "mira-medical", "ci95": [ -4.54, 5.39 ] }, { "provider": "fluency-direct", "ci95": [ -2.48, 6.35 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -15.85, -7.63 ] }, { "provider": "healthjet", "ci95": [ -14.45, -5.1 ] } ], "rank": 7, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": 1.075, "contentQuality": 93.993, "references": { "key": "medizinische-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 141, "criticalPercent": 15 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 79.978, "weight": 0.6, "contribution": 47.987 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 92.832, "weight": 0.2, "contribution": 18.566 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 69.675, "weight": 0.15, "contribution": 10.451 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 93.993, "direction": "higher", "ci95": [ 93.13, 94.72 ] }, "transcription": { "referenceWords": 103161, "substitutions": 4089, "deletions": 2019, "insertions": 837, "errors": 6945, "werPercent": 6.732, "ci95": [ 6.15, 7.32 ], "comparable": true }, "facts": { "truePositive": 6322, "falsePositive": 425, "falseNegative": 383, "referenceFacts": 6705, "outputFacts": 6747, "precisionPercent": 93.701, "precisionCi95": [ 92.75, 94.64 ], "recallPercent": 94.288, "recallCi95": [ 93.21, 95.27 ], "f1Percent": 93.993, "f1Ci95": [ 93.13, 94.72 ] }, "latency": { "p50Seconds": 78.6, "p95Seconds": 180.7, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständig verfügbares, exportierbares Ergebnis" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 42.7576, "ci95": [ 39.18, 46.32 ], "estimate": { "outputs": 186, "audioSeconds": 56220, "minutes": 667.66, "ci": [ 39.18, 46.32 ], "audioHours": 15.615 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "recognition-errors", "label": "Erkennungsfehler", "numerator": 6945, "denominator": 103161, "valuePercent": 6.732, "direction": "lower", "definition": "Falsch erkannte, ausgelassene oder eingefügte Wörter pro Referenzwort, ohne zulässige Umformulierungen. 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Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 2.53, 3.02 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 2, "denominator": 186, "valuePercent": 1.075, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.19, 5.8 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 369, "denominator": 6747, "valuePercent": 5.469, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 4.66, 6.41 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.557 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 292, "denominator": 11205, "valuePercent": 2.606, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. 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Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.84, 3.45 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5899 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 60, "denominator": 1455, "valuePercent": 4.124, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 2.74, 6.16 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6964 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 50, "denominator": 2415, "valuePercent": 2.07, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 1.34, 3.17 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4518 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 1192, "denominator": 1326, "valuePercent": 89.894, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. Der Befehl soll wirken und nicht als Befehlswort im Text stehen.", "ci95": [ 86.4, 92.57 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.5814 }, { "key": "self-correction-accuracy", "label": "Umgesetzte Selbstkorrekturen", "numerator": 6, "denominator": 252, "valuePercent": 2.381, "direction": "higher", "definition": "Spontane Selbstkorrekturen, nach denen das Dokument nur die endgültige Angabe enthält, pro annotierter Selbstkorrektur der Referenz. Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0.75, 7.24 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3037 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 0, "denominator": 90, "valuePercent": 0, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0, 10.23 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6683 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 383 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 369 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 56 }, { "label": "Ersetzungen", "count": 4089 }, { "label": "Auslassungen", "count": 2019 }, { "label": "Einfügungen", "count": 837 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "DictNow Windows-Client mit Cloud-Diktatverwaltung, Hintergrundverarbeitung importierter Diktate, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-wortnah", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Dateiimport des Diktats per Drag-and-drop zur Hintergrundverarbeitung", "language": "Deutsch", "vocabulary": "Medizinisches Grundwörterbuch", "customVocabularyEntries": 0, "templates": false, "speechProfile": "Neues Profil ohne Training" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-med-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "6768f28bb70c0457e31c2eaafd4f3c498c05b4aec26501537825bbaa22733060", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "18772162e86230bce7cfb8a2f52f90244df2b1cdf52bdb6a646494dd3596dbb9", "sourceScenarioCount": 64, "evaluatedScenarioCount": 62, "totalAudioSeconds": 18720, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 900 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "MP3 128 kbit/s", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 } ], "conversions": [], "exclusions": [ { "scenarioId": "diktat-023", "reason": "Die sprechende Person nannte versehentlich einen echten Namen. 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Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 3.53, 4.94 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "name-accuracy", "label": "Korrekte Namen", "numerator": 447, "denominator": 480, "valuePercent": 93.125, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Personen- und Firmennamen pro annotiertem Referenznamen. Vorab freigegebene Schreibvarianten zählen als richtig.", "ci95": [ 88, 96.16 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.1029 }, { "key": "number-accuracy", "label": "Korrekte Zahlen", "numerator": 675, "denominator": 714, "valuePercent": 94.538, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Zahlen mit ihrer Einheit und ihrem Bezug pro annotierter Zahlenangabe. 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Die Notiz lässt sich in externe Akten kopieren oder bei passendem Doctolib-Paket direkt übernehmen. Deutsche Gespräche führen standardmäßig zu einer deutschen Zusammenfassung. Der Assistent kostet 59 € brutto monatlich mit Jahresbindung. Vorausgesetzt wird zusätzlich ein Basisabo für Kalender oder Praxisverwaltung ab 139 € brutto monatlich.", "website": "https://info.doctolib.de/ki-sprechstundenassistent/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Arztpraxen mit externem PVS oder Doctolib-Verwaltungsprodukten", "input": "Ärztliches Behandlungsgespräch", "output": "Strukturierte deutsche Sprechstundennotiz", "languages": { "codes": [ "de" ], "total": 99, "detail": "Die Eingabe ist in 99 Sprachen und Dialekten möglich, darunter Deutsch mit regionalen Akzenten. 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Soniox-Spracherkennung und Azure-KI nutzen EU-Regionen. Vorübergehende Soniox-Dateien und Transkriptionsressourcen werden nach der Verarbeitung gelöscht. Azure kann auffällige Inhalte getrennt speichern und von autorisierten Mitarbeitenden im Europäischen Wirtschaftsraum prüfen lassen. Zugriffe des Soniox-Supports aus den USA sind durch Standardvertragsklauseln abgesichert. Therapieinhalte werden nicht zum Modelltraining genutzt." }, "technology": { "checked": "2026-10-05", "summary": "Soniox übernimmt die Spracherkennung. Azure stellt die Text-KI bereit, ScribeIndex ordnet sie der GPT-Familie zu.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Soniox über europäische Streaming- und Datei-Endpunkte", "unknown": false, "note": "DokuDachs nennt keine Modellversion. Soniox kann für Support aus den USA zugreifen, die Spracherkennung selbst läuft über EU-Endpunkte.", "models": [ { "name": "Soniox-Spracherkennung", "vendor": "Soniox", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der AVV nennt Soniox für beide Transkriptionsmodi, ausschließlich über EU-Endpunkte.", "reference": "soniox", "sources": [ { "title": "DokuDachs: AVV August 2026", "url": "https://www.dokudachs.de/datenverarbeitungsvertrag", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-soniox-v5-async", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4", "model": "Soniox v4 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v5-realtime", "model": "Soniox v5 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4-realtime", "model": "Soniox v4 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-soniox-stt-async-v5", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 3.64, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprecherzuordnung der Sitzungs- und Gruppentranskripte", "unknown": true, "note": "Die Sprechertrennung arbeitet in Einzel- und Gruppensitzungen und ist im Diktatmodus abgeschaltet.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Psychotherapeutische Zusammenfassungen über KI-Dienste in Azure", "unknown": false, "note": "DokuDachs nennt weder eine GPT-Version noch die Zuordnung von Modellen zu Aufgaben.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle über Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Der AVV ordnet Azure die KI-Funktionen mit Prompts, Transkripten, Notizen und erzeugten Ausgaben zu und nennt die Missbrauchsüberwachung von Azure. Für diese psychotherapeutische Textausarbeitung bietet Microsoft die GPT-Modelle über Azure OpenAI an.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "DokuDachs: AVV August 2026", "url": "https://www.dokudachs.de/datenverarbeitungsvertrag", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Azure OpenAI und verfügbare Modellfamilien", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: DokuDachs bietet keinen eigenen Chat-Assistenten", "unknown": true, "note": "BerichtBiber ist ein separates Produkt, an das DokuDachs optional den Sitzungskontext übergibt.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Hetzner-Plattform und Azure-KI in EU", "unknown": false, "note": "Im Modus Präzise lädt DokuDachs Audio vorübergehend hoch und löscht es danach. Für die KI-Verarbeitung werden verschlüsselte Inhalte kurzzeitig entschlüsselt.", "models": [ { "name": "Hetzner Dedicated Hosting", "vendor": "Hetzner", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der AVV nennt Deutschland als Plattformstandort sowie verschlüsselte Sicherungen in Helsinki.", "sources": [ { "title": "DokuDachs: AVV August 2026", "url": "https://www.dokudachs.de/datenverarbeitungsvertrag", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut AVV laufen die KI-Funktionen in Azure-Regionen der EU beziehungsweise in der EU-Datenzone.", "sources": [ { "title": "DokuDachs: AVV August 2026", "url": "https://www.dokudachs.de/datenverarbeitungsvertrag", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "soniox", "label": "Soniox", "share": 0.7456 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.2544 } ], "probes": 114, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von DokuDachs für 114 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 75 % davon ähneln sie am stärksten Soniox. Das passt zur Angabe von DokuDachs. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4688 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.5313 } ], "probes": 64, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von DokuDachs für 64 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 47 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von DokuDachs ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "dokudachs/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "dokudachs", "providerName": "DokuDachs", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dokudachs/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 108, "total": 108, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. Bewertet werden dokumentationsrelevante Fakten und ihre Zuordnung, nicht die Wortfolge des Gesprächs." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 75.9081, "ci95": [ 68.1, 79.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ 2.74, 21.73 ] }, { "provider": "playnvoice", "ci95": [ -3.39, 10.81 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ 7.34, 25.77 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ 2.11, 20.42 ] }, { "provider": "via-health", "ci95": [ -9.67, 5.28 ] }, { "provider": "iptas", "ci95": [ -6.38, 7.33 ] }, { "provider": "clara-health", "ci95": [ -2.71, 12.32 ] }, { "provider": "lumanote", "ci95": [ -5.55, 12.2 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 7.86, 22.48 ] }, { "provider": "psynex", "ci95": [ -8.42, 4.87 ] }, { "provider": "upheal", "ci95": [ 11.03, 30.93 ] } ], "rank": 3, "cohortSize": 12, "criticalRatePercent": 2.778, "contentQuality": 91.677, "references": { "key": "therapy-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 20, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 72.257, "weight": 0.6, "contribution": 43.354 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 86.111, "weight": 0.2, "contribution": 17.222 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 68.88, "weight": 0.15, "contribution": 10.332 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 91.677, "direction": "higher", "ci95": [ 90.44, 92.87 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2963, "falsePositive": 177, "falseNegative": 361, "referenceFacts": 3324, "outputFacts": 3140, "precisionPercent": 94.363, "precisionCi95": [ 93.05, 95.64 ], "recallPercent": 89.14, "recallCi95": [ 87.58, 90.64 ], "f1Percent": 91.677, "f1Ci95": [ 90.44, 92.87 ] }, "latency": { "p50Seconds": 44.8, "p95Seconds": 120.8, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 6.2241, "ci95": [ 5.3, 7.15 ], "estimate": { "outputs": 108, "audioSeconds": 310800, "minutes": 537.33, "ci": [ 5.3, 7.15 ], "audioHours": 86.331 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 3, "denominator": 108, "valuePercent": 2.778, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.64, 11.12 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 61, "denominator": 3140, "valuePercent": 1.943, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.32, 2.85 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3955 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 50, "denominator": 1185, "valuePercent": 4.219, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 2.75, 6.42 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4719 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 2, "denominator": 75, "valuePercent": 2.667, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.43, 14.56 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2198 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 7, "denominator": 435, "valuePercent": 1.609, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.5, 5 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7303 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 29, "denominator": 969, "valuePercent": 2.993, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 1.7, 5.19 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.472 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 55, "denominator": 1908, "valuePercent": 2.883, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 1.87, 4.41 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7304 }, { "key": "risk-assessment-errors", "label": "Fehler bei Risikohinweisen", "numerator": 7, "denominator": 171, "valuePercent": 4.094, "direction": "lower", "definition": "Ausgelassene, hinzugefügte oder falsch eingeordnete Aussagen zu Selbstgefährdung und Schutzfaktoren pro annotierter risikorelevanter Referenzaussage. Bewertet wird anhand des Gesprächs nach einer festgelegten Rubrik.", "ci95": [ 1.37, 11.53 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4129 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 361 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 61 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 116 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "DokuDachs mit Live-Sprechererkennung, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-therapie-verlauf", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-therapie", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Aufnahme in der Anwendung über einen virtuellen Mikrofoneingang", "sessionType": "Einzeltherapie oder passend zum Fall Paar-/Bezugspersonensitzung", "groupOutput": "Gemeinsame Paar-/Bezugspersonendokumentation mit allen relevanten Beteiligten", "recognitionMode": "Live mit Sprechererkennung", "outputLanguage": "de-DE", "specialty": "Psychotherapie" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": null }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "62780a1c05eb9562aa4bdbee3b73aedcf448ce0e8e6ba5fd85d7e17baa3b4bd8", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "62c50ae99e53e02e016470714f0a6524d90a92407fe393d48adae95f19a8ee2a", "sourceScenarioCount": 36, "evaluatedScenarioCount": 36, "totalAudioSeconds": 103620, "durationSeconds": { "minimum": 2220, "maximum": 3540 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung der Gesprächsaufnahme in Echtzeit über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 36, "resamples": 2000, "seed": 3733937332, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "0c35a46bc36056c43d2f55385441679c130a0d1ef5bcb7bd6cb2f19411cef23a" } } ] }, { "slug": "dragon-copilot", "tagline": "Medizinisches Diktat und generative Gesprächsnotizen in einem klinischen Microsoft-Produkt.", "description": "Dragon Copilot verbindet deutsches Diktat und klinische Gesprächsnotizen. Primäre Speicherung in Deutschland, Lizenz und Einführung nach Angebot.", "summary": "Dragon Copilot ergänzt medizinisches Dragon-Diktat um Gesprächsaufnahme und generative klinische Notizen. Die deutsche Ausgabe folgt der konfigurierten Primärsprache. Das Produkt ist seit Oktober 2025 in Deutschland allgemein verfügbar. Daten deutscher Kunden liegen primär in Deutschland. Microsoft darf eigene Modelle mit anonymisierten Kundendaten verbessern. Zur Wahl stehen die Lizenzen Physician Per User und Physician Flex mit Abrechnung nach Verbrauch.", "website": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-copilot", "categories": [ "medical-scribes", "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Einrichtungen, die Diktat und Gesprächsaufnahme kombinieren", "input": "Medizinisches Diktat oder natürliches Behandlungsgespräch", "output": "Diktattext und strukturierte klinische Notiz", "languages": { "codes": [ "de" ], "detail": "Dragon Copilot erkennt Deutsch auch in mehrsprachigen Gesprächen. Die Notiz entsteht in der eingestellten primären Dokumentationssprache." }, "deployment": { "platforms": [ "windows", "web", "mobile" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloud mit Desktop-, Web-, Mobil- und EHR-Oberflächen" }, "highlights": [ "Medizinisches Dragon-Diktat und Gesprächsaufnahme in einem Produkt", "In Deutschland allgemein verfügbar seit Oktober 2025", "Notiz lässt sich am ursprünglichen Transkript prüfen", "Daten deutscher Kunden liegen primär in Deutschland" ], "considerations": [ "Lizenz- und Einrichtungspreis nur auf Anfrage bei Microsoft oder Partnern", "Flex-Lizenz rechnet KI-Sitzungen über ein Azure-Abonnement ab", "Microsoft darf eigene Modelle mit anonymisierten Kundendaten verbessern", "Pseudonymisierte Daten können auch außerhalb der EU liegen" ], "facts": [ { "label": "Verfügbarkeit in Deutschland", "value": "Allgemein verfügbar seit 7. Oktober 2025", "source": "https://news.microsoft.com/de-de/nach-erfolgreicher-pilotphase-microsoft-dragon-copilot-fuer-deutschlands-kliniken-und-praxen-ab-sofort-allgemein-verfuegbar/" }, { "label": "Windows-App", "value": "Deutsche Version 5.1.0, Stand September 2026", "source": "https://www.microsoft.com/de-de/download/details.aspx?id=108562" }, { "label": "Diktatgrundlage", "value": "Dragon Medical One im kombinierten Produkt", "source": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-copilot" }, { "label": "Ausgabesprache", "value": "Konfigurierte primäre Dokumentationssprache", "source": "https://support.microsoft.com/en-us/dragon-copilot/physicians/multilingual-conversations" }, { "label": "Primärspeicher", "value": "Deutschland für deutsche Kunden", "source": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-copilot/whitepapers/privacy" }, { "label": "Abrechnung", "value": "Per User ohne zusätzliche Nutzungskosten oder Flex mit 0,25 $ je KI-Sitzung", "source": "https://www.microsoft.com/licensing/guidance/Dragon-Copilot" } ], "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Copilot Produkt", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-copilot", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft Deutschland: allgemeine Verfügbarkeit", "url": "https://news.microsoft.com/de-de/nach-erfolgreicher-pilotphase-microsoft-dragon-copilot-fuer-deutschlands-kliniken-und-praxen-ab-sofort-allgemein-verfuegbar/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Desktopversion", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/download/details.aspx?id=108562", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: mehrsprachige Gespräche", "url": "https://support.microsoft.com/en-us/dragon-copilot/physicians/multilingual-conversations", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Datenschutz-Whitepaper", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-copilot/whitepapers/privacy", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Microsoft: Lizenzbedingungen Datenschutz", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/terms/en-US/product/PrivacyandSecurityTerms/all", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Microsoft: Dragon-Lizenz-FAQ", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/faqs/123", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Microsoft: Transparenz-Whitepaper", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-copilot/whitepapers/transparency", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: kommerzielle Änderung April 2026", "url": "https://learn.microsoft.com/de-de/partner-center/announcements/2026-april", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Dragon-Copilot-Lizenzmodelle und Sitzungsrate", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/guidance/Dragon-Copilot", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: ärztliche Lizenzen und Abrechnung", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-admin-center/licensing/physician", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: deutsche Dragon-Copilot-Schnellstartanleitung", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-copilot/physicians/dragon-copilot-quick-start-guide", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Partner-APIs und deutscher Preview-Status", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-copilot/sdk/partner-apis/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "Microsoft: ärztliche Einstellungen für Anordnungen und Quellenbezug", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-admin-center/physician/physician-settings", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Sprachbefehle in Dragon Copilot", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-copilot/physicians/what-can-i-say", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft: Diktieren mit Dragon Copilot", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-copilot/physicians/dictate-with-dragon-copilot", "checked": "2026-10-06" } ], "name": "Microsoft Dragon Copilot", "shortName": "Dragon Copilot", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dragon-copilot/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/dragon-copilot.json", "checked": "2026-10-08", "pricing": { "plans": [ { "name": "Physician Per User", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Diktat, Gesprächsaufnahme und KI-Funktionen ohne Mehrverbrauchsgebühren", "limits": [] }, { "name": "Physician Flex", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Zehn KI-Sitzungen im Monat ohne Übertrag, weitere Sitzungen nach Verbrauch", "limits": [ { "kind": "sessions", "amount": 10, "per": "month" } ] } ], "extras": [ { "name": "Einrichtung", "price": null, "currency": "USD", "unit": "account", "billing": "quote", "tax": null, "type": "required" }, { "name": "Weitere KI-Sitzungen", "price": 0.25, "currency": "USD", "unit": "session", "billing": "usage", "tax": null, "note": "Abrechnung über ein Azure-Abonnement, 25 Verbrauchseinheiten zu 0,01 $", "type": "overage", "plans": [ "Physician Flex" ] } ], "note": "Microsoft und zertifizierte Partner vergeben monatliche Nutzerlizenzen nach Vertrag. Ob die Preise netto gelten, nennt Microsoft nicht, das klärt erst das Angebot.", "source": "https://www.microsoft.com/licensing/guidance/Dragon-Copilot", "freeTrial": { "value": null, "detail": "Microsoft nennt keinen kostenlosen Test.", "source": "https://learn.microsoft.com/de-de/partner-center/announcements/2026-april" }, "publicPrice": false, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Die integrierte Spracherkennung von Dragon Medical One wandelt Diktat und Gespräch in medizinischen Text um.", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Copilot Produkt", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-copilot" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Das Behandlungsgespräch wird direkt in der Oberfläche von Dragon Copilot erfasst, danach folgt die Prüfung des Dokumentationsentwurfs. Vorhandene Audiodateien verarbeitet Microsoft bisher nur als Vorschau über den Audio-Dienst der Partner-Schnittstellen. 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Das Whitepaper beschreibt zudem eine Forschungsumgebung für die Anonymisierung. 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Verschlüsselung gespeicherter und übertragener Daten.", "source": { "title": "Nuance: Datenschutzerklärung, Abschnitt DSGVO", "url": "https://dragon.nuance.com/de-de/privacy-policies.html" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Mit jedem Kunden, für den Nuance personenbezogene Daten verarbeitet, schließt Nuance laut Datenschutzerklärung eine DSGVO-konforme Datenschutzvereinbarung. 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Welche Inhalte die Datensammlung erfasst, beschreibt Nuance nicht.", "source": { "title": "Nuance: Datenschutzerklärung", "url": "https://dragon.nuance.com/de-de/privacy-policies.html" } }, "trainingPolicy": "opt-in", "storage": [ { "region": "local", "label": "Eigener Windows-Rechner", "scope": "Diktattext und persönliches Sprecherprofil liegen in der lokalen Installation. Netzlaufwerke und Profilverwaltung gehören zur eigenen Kanzleiumgebung.", "sources": [ { "title": "Nuance: Dragon Legal Group 16", "url": "https://www.nuance.com/products/help/dragon16/dragon-for-pc/deu/dlg-sub/Content/ReleaseNotes/DG_relnotes_16.htm" } ] } ], "processing": [ { "region": "local", "label": "Windows-Rechner", "scope": "Die Spracherkennung läuft lokal. 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Abgrenzung zu Dragon Copilot.", "summary": "Dragon Medical One ist eine cloudbasierte medizinische Spracherkennung von Microsoft für das direkte Diktat. Der gesprochene Text erscheint an der Cursorposition der jeweiligen Anwendung oder in einem eigenen Diktierfeld, Zeichensetzung und Bearbeitung steuert die diktierende Person per Sprache. Für wiederkehrende Befunde und Arztbriefe stehen ein persönliches Vokabular, Aussprachetraining und AutoTexte mit variablen Feldern zur Verfügung. Der Dienst benötigt eine installierte Desktop-Anwendung und nutzt regionale Zugänge, darunter einen für Deutschland. Gesprächsbasierte KI-Notizen gehören nicht zu Dragon Medical One, sondern zum separaten Produkt Dragon Copilot.", "website": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one", "categories": [ "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Ärztinnen und Ärzte mit etabliertem Diktierworkflow", "input": "Direktes medizinisches Diktat", "output": "Text an der Cursorposition oder im Diktierfeld", "languages": { "codes": [ "de", "de-CH", "en", "fr", "it", "nl", "da", "fi", "no", "sv" ], "detail": "Die medizinische Erkennung gibt es unter anderem für Deutsch, Schweizerdeutsch, Englisch in mehreren Varianten, Französisch, Italienisch, Niederländisch, Dänisch, Finnisch, Norwegisch und Schwedisch. 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Für die Schweiz nennt der Adminleitfaden einen eigenen regionalen Zugang", "source": "https://www.nuance.com/about-us/terms-and-conditions/data-processing-terms/details.html" }, { "label": "C5-Testat", "value": "Für Dragon Medical One öffentlich nicht belegt (Microsoft weist C5 für Azure aus)", "source": "https://learn.microsoft.com/azure/compliance/offerings/offering-germany-c5" }, { "label": "Eingabeweg", "value": "Direkt in der Anwendung oder über ein Diktierfeld", "source": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one" }, { "label": "Fachgebietsauswahl", "value": "Spezialität beim Start der Anwendung auswählbar", "source": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one" }, { "label": "Sprachbefehle", "value": "Deutsche Befehle für Vokabular und AutoTexte dokumentiert", "source": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/dragon-medical-one-quick-reference-guide" }, { "label": "Persönliches Vokabular", "value": "Wörter ergänzen und ihre Aussprache trainieren", "source": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/dragon-medical-one-quick-reference-guide" }, { "label": "Mikrofonoption", "value": "Smartphone über PowerMic Mobile als drahtloses Mikrofon", "source": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one" }, { "label": "Regionale Infrastruktur", "value": "Adminleitfaden nennt separate regionale Zugänge für Deutschland und Schweiz", "source": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/" }, { "label": "Netzwerkvoraussetzung", "value": "Zugriff auf regionale Dienstendpunkte über Port 443 erforderlich", "source": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/" }, { "label": "Aktualisierung", "value": "Desktop-Anwendung aktualisiert sich laut Adminleitfaden nicht automatisch", "source": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/" } ], "sources": [ { "title": "Nuance: Datenverarbeitungsdetails Dragon Medical One", "url": "https://www.nuance.com/about-us/terms-and-conditions/data-processing-terms/details.html", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft: C5-Testat für Azure", "url": "https://learn.microsoft.com/azure/compliance/offerings/offering-germany-c5", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "ABITZ.COM: Dragon Medical One Testversion (Vertriebspartner)", "url": "https://www.abitz.com/Spracherkennung/Dragon_Medical_One_Testversion", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft Support: Einführung in Dragon Medical One", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft Support: Kurzreferenz", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/dragon-medical-one-quick-reference-guide", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft Learn: Installations- und Administrationshandbuch Dragon Medical One", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft News Deutschland: Dragon Copilot allgemein verfügbar, 7. 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Oktober 2025", "url": "https://news.microsoft.com/de-de/nach-erfolgreicher-pilotphase-microsoft-dragon-copilot-fuer-deutschlands-kliniken-und-praxen-ab-sofort-allgemein-verfuegbar/" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one" } ] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "AutoTexte mit variablen Feldern fügen wiederkehrende Textbausteine per Sprachbefehl ein.", "sources": [ { "title": "Microsoft Support: Kurzreferenz", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/dragon-medical-one-quick-reference-guide" } ] }, "speaker-labels": { "value": false, "detail": "Dragon Medical One erkennt nur die angemeldete diktierende Person. 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PowerMic Mobile macht das Smartphone zum Mikrofon.", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one" }, { "title": "Microsoft Support: Einführung in Dragon Medical One", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one" } ], "targets": [ { "name": "Microsoft Word", "kind": "office", "method": "cursor" } ] }, "api": { "value": true, "detail": "Dragon Medical SpeechKit stellt SDKs für .NET, Browser, iOS und Android bereit, um die Dragon-Medical-Spracherkennung in eigene Anwendungen einzubinden.", "sources": [ { "title": "Microsoft Learn: Dragon Medical SpeechKit", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/speechkit" } ] }, "exports": { "value": true, "detail": "Erkannter Text wird direkt in die Zielanwendung geschrieben oder aus dem Diktierfeld dorthin übertragen.", "sources": [ { "title": "Microsoft Support: Einführung in Dragon Medical One", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one" } ] }, "subtitle-export": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "translation": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "burn-in": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "human-review": { "value": false, "detail": "Korrekturen nehmen Diktierende selbst per Sprache oder Tastatur vor. 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Ein Import vorhandener Audiodateien gehört nicht zum Funktionsumfang.", "sources": [ { "title": "Microsoft Learn: Installations- und Administrationsleitfaden", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft Support: Einführung in Dragon Medical One", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" } ], "available": false } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Dragon Medical One schreibt das Diktat wörtlich mit und gibt den Text direkt an der Cursorposition oder im Diktierfeld aus.", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Microsoft Support: Einführung in Dragon Medical One", "url": "https://support.microsoft.com/de-de/dragon-medical-one/introduction-to-dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" } ] }, { "id": "clinical-note", "detail": "Die automatische Dokumentation aus Gesprächen ist dem separaten Produkt Dragon Copilot vorbehalten.", "sources": [ { "title": "Microsoft News Deutschland: Dragon Copilot allgemein verfügbar, 7. Oktober 2025", "url": "https://news.microsoft.com/de-de/nach-erfolgreicher-pilotphase-microsoft-dragon-copilot-fuer-deutschlands-kliniken-und-praxen-ab-sofort-allgemein-verfuegbar/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" } ], "available": false } ], "tasks": [], "specialties": [ { "id": "general-medicine", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Medical One", "url": "https://www.microsoft.com/de-de/health-solutions/clinical-workflow/dragon-medical-one", "checked": "2026-10-06" } ] } ] }, "tasks": [], "privacy": { "checked": "2026-10-02", "gdpr": { "value": true, "detail": "Das Nuance-DPA (Stand 10. März 2025) legt die DSGVO als maßgebliches Datenschutzrecht zugrunde und enthält EU-Standardvertragsklauseln für Übermittlungen.", "source": { "title": "Nuance Data Processing Agreement, Stand 10. März 2025", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/docs/documents/download/Data%20processing%20terms%20_%20Nuance.docx" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Nuance stellt für Dragon Medical One ein öffentliches Data Processing Agreement bereit, zuletzt geändert am 10. März 2025. Verarbeitet wird nur auf dokumentierte Weisung des Kunden.", "source": { "title": "Nuance Data Processing Agreement, Stand 10. März 2025", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/docs/documents/download/Data%20processing%20terms%20_%20Nuance.docx" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Die Verarbeitungsdetails zum Nuance-DPA nennen Gesundheitsdaten von Patientinnen und Patienten als verarbeitete Datenkategorie. Europäische Kunden außerhalb Frankreichs, Belgiens und des Vereinigten Königreichs werden in Deutschland gehostet. Für die Schweiz nennt der Administrationsleitfaden einen eigenen regionalen Dienstzugang.", "source": { "title": "Nuance Data Processing Details: Dragon Medical One, Stand 10. März 2025", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/docs/documents/download/Data%20processing%20details%20_%20Nuance.docx" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Laut Administrationsdokumentation wird Sprache an Nuance-Rechenzentren übertragen und dort erkannt. Die Erkennung läuft nicht lokal.", "source": { "title": "Microsoft: Dragon Medical One in virtualisierten Umgebungen", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/virtualized-environment" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": true, "detail": "Laut Verarbeitungsdetails zum Nuance-DPA weist der Kunde Nuance an, Diktatdaten zu analysieren, zu annotieren und damit Spracherkennung, Sprachverständnis und weitere Komponenten zu entwickeln, zu trainieren und zu verbessern. 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März 2025", "url": "https://www.microsoft.com/licensing/docs/documents/download/Data%20processing%20details%20_%20Nuance.docx" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, Bereitstellung je regionalem Rechenzentrum", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/deploy" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, regionale Ressourcen", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "Nuance-Cloud, Rechenzentrum Deutschland", "scope": "Die Spracherkennung läuft in Nuance-Rechenzentren. Kunden in Deutschland nutzen laut Administrationsleitfaden das deutsche Rechenzentrum.", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, Bereitstellung je regionalem Rechenzentrum", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/deploy" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One in virtualisierten Umgebungen", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/virtualized-environment" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, regionale Ressourcen", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "hitrust", "scope": "Laut US-Produktdatenblatt 2026 ist die Lösung HITRUST-CSF-zertifiziert. US-Rahmenwerk für Informationssicherheit im Gesundheitswesen.", "sources": [ { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, US-Produktdatenblatt 2026", "url": "https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/health-solutions/ds-dragon-medical-one-en-us.pdf" } ] } ], "summary": "Dragon Medical One überträgt Diktate zur Spracherkennung in regionale Nuance-Rechenzentren, für Kunden in Deutschland nach Deutschland. Das Nuance-DPA vom 10. März 2025 regelt die Auftragsverarbeitung nach DSGVO. Laut Verarbeitungsdetails dürfen Diktatdaten zur Weiterentwicklung und zum Training der Spracherkennung genutzt werden. Ein C5-Testat für Dragon Medical One ist öffentlich nicht belegt. Microsoft weist C5 für Azure aus. Das ersetzt den Nachweis nach § 393 SGB V für das Produkt nicht automatisch." }, "technology": { "checked": "2026-10-06", "summary": "Dragon Medical One ist ein Cloud-Diktatsystem mit Microsofts eigener, aus Nuance stammender neuronaler medizinischer Spracherkennung. Sie arbeitet ohne Stimmprofiltraining und läuft in regionalen Nuance-Rechenzentren, für Kunden in Deutschland in Deutschland. Ein generatives Sprachmodell enthält Dragon Medical One nicht. Generative Notizen, Sprecherzuordnung und Chat gehören zum separaten Produkt Dragon Copilot.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigene neuronale medizinische Cloud-Spracherkennung (Nuance/Microsoft)", "unknown": false, "note": "Dieselbe Diktaterkennung ist laut Microsoft Bestandteil von Dragon Copilot.", "models": [ { "name": "Dragon-Medical-Spracherkennung", "vendor": "Microsoft (Nuance)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Microsoft beschreibt die Erkennung als serverseitig „in secure Nuance data centers“ mit schlankem Client, der Audio überträgt. Das Datenblatt 2026 nennt automatische Akzenterkennung, Audiokalibrierung und Auto-Interpunktion ohne Stimmprofiltraining. Fachgebiete werden über Sprach- und Themenauswahl (Topics) konfiguriert. Modellarchitektur und Versionsstand sind nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "Microsoft Learn: Dragon Medical One in virtualisierten Umgebungen", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/virtualized-environment", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft: Dragon Medical One, US-Produktdatenblatt 2026", "url": "https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/health-solutions/ds-dragon-medical-one-en-us.pdf", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft Learn: Bereitstellung von Dragon Medical One (Server-URL, Sprachen, Topics)", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/deploy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft News Deutschland: Dragon Copilot allgemein verfügbar, 7. Oktober 2025", "url": "https://news.microsoft.com/de-de/nach-erfolgreicher-pilotphase-microsoft-dragon-copilot-fuer-deutschlands-kliniken-und-praxen-ab-sofort-allgemein-verfuegbar/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Nicht vorgesehen: Dragon Medical One verarbeitet das Diktat einer Person", "unknown": true, "note": "Sprecherzuordnung mit Rollenerkennung gibt es nur im Ambient-Modus des separaten Produkts Dragon Copilot.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: Dragon Medical One erzeugt keine generativen Notizen", "unknown": true, "note": "Die Textausgabe bleibt das selbst formulierte Diktat, ergänzt um AutoTexte und Sprachbefehle. Generative Notizen bietet Microsoft im separaten Produkt Dragon Copilot.", "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: kein Chat- oder Frage-Antwort-Assistent in Dragon Medical One", "unknown": true, "note": "Copilot Chat und KI-Aktionen gehören zu Dragon Copilot. Dragon Medical Advisor ist nur in den USA verfügbar.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Regionale Nuance-Rechenzentren für Dragon Medical One, für Deutschland mit eigenen Endpunkten", "unknown": false, "note": "Die EU-Data-Boundary-Zusage von Microsoft ist für Dragon Copilot dokumentiert. Für Dragon Medical One gilt die regionale Rechenzentrumszuordnung aus den Verarbeitungsdetails zum Nuance-DPA.", "models": [ { "name": "Nuance-gehostete regionale Rechenzentren (u. a. Deutschland)", "vendor": "Microsoft (Nuance)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Administrationsdokumentation führt regionale Rechenzentren für USA, Australien, Kanada, Frankreich, Deutschland, Schweiz und Großbritannien mit eigenen Endpunkten, für Deutschland sas-de.nuancehdp.com und dragon.de.dmp.nuance.com. Ein Wiederverkäufer beschreibt im Beschaffungskatalog G-Cloud der britischen Regierung das Hosting in einer Microsoft-Azure-Umgebung in Großbritannien.", "sources": [ { "title": "Microsoft Learn: Installations- und Administrationshandbuch Dragon Medical One", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Microsoft Learn: Bereitstellung von Dragon Medical One (Server-URL, Sprachen, Topics)", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/industry/healthcare/dragon-medical-one/admin/deploy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "UK Digital Marketplace: Dragon Medical One über Crescendo Systems (Wiederverkäufer, Sekundärquelle)", "url": "https://www.applytosupply.digitalmarketplace.service.gov.uk/g-cloud-14/services/148806864910199", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 96, "assigned": false, "fit": "own", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Dragon Medical One für 96 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben. Dragon Medical One gibt eine Eigenentwicklung an." } ] }, "results": [ { "id": "dragon-medical-one/medizinische-transkription", "provider": "dragon-medical-one", "providerName": "Dragon Medical One", "test": "medizinische-transkription", "label": "Medizinische Spracherkennung", "category": "medizinische-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/dragon-medical-one/test/#medizinische-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medizinische-spracherkennung/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-diktat-v1", "scenarios": 62, "runs": 3, "completed": 186, "total": 186, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 85.0798, "ci95": [ 80.3, 86.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "heidi", "ci95": [ -12.54, -4.76 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -15.88, -8.12 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -3.38, 5.64 ] }, { "provider": "mira-medical", "ci95": [ -1.03, 8.34 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ -1.55, 7.82 ] }, { "provider": "fluency-direct", "ci95": [ 0.79, 9.32 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -12.32, -4.57 ] }, { "provider": "healthjet", "ci95": [ -10.81, -1.92 ] } ], "rank": 5, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": 0.538, "contentQuality": 95.137, "references": { "key": "medizinische-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 141, "criticalPercent": 15 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 83.789, "weight": 0.6, "contribution": 50.273 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 96.416, "weight": 0.2, "contribution": 19.283 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 70.155, "weight": 0.15, "contribution": 10.523 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 95.137, "direction": "higher", "ci95": [ 94.35, 95.89 ] }, "transcription": { "referenceWords": 103161, "substitutions": 4170, "deletions": 1701, "insertions": 773, "errors": 6644, "werPercent": 6.44, "ci95": [ 6.05, 6.86 ], "comparable": true }, "facts": { "truePositive": 6436, "falsePositive": 389, "falseNegative": 269, "referenceFacts": 6705, "outputFacts": 6825, "precisionPercent": 94.3, "precisionCi95": [ 93.38, 95.24 ], "recallPercent": 95.988, "recallCi95": [ 95.03, 96.87 ], "f1Percent": 95.137, "f1Ci95": [ 94.35, 95.89 ] }, "latency": { "p50Seconds": 1.2, "p95Seconds": 2.1, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 42.082, "ci95": [ 39.13, 45.16 ], "estimate": { "outputs": 186, "audioSeconds": 56220, "minutes": 657.11, "ci": [ 39.13, 45.16 ], "audioHours": 15.615 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "recognition-errors", "label": "Erkennungsfehler", "numerator": 6644, "denominator": 103161, "valuePercent": 6.44, "direction": "lower", "definition": "Falsch erkannte, ausgelassene oder eingefügte Wörter pro Referenzwort, ohne zulässige Umformulierungen. 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Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.05, 4.91 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 364, "denominator": 6825, "valuePercent": 5.333, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 4.54, 6.26 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5752 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 148, "denominator": 11205, "valuePercent": 1.321, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 1, 1.75 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.0102 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 4, "denominator": 762, "valuePercent": 0.525, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.12, 2.16 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4965 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 10, "denominator": 1107, "valuePercent": 0.903, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.34, 2.34 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5899 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 33, "denominator": 1455, "valuePercent": 2.268, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 1.3, 3.91 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6964 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 33, "denominator": 2415, "valuePercent": 1.366, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 0.8, 2.31 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4518 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 1253, "denominator": 1326, "valuePercent": 94.495, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 13.72, 16.85 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 4874936, "denominator": 22399644, "valuePercent": 21.763, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Gespeichert wird in den USA.", "summary": "Fathom ist ein Meeting-Assistent, der Online-Besprechungen aufnimmt, transkribiert und daraus Zusammenfassungen, Aufgaben und teilbare Clips erstellt. Der kostenlose Plan enthält unbegrenzte Aufnahmen und Transkripte, kostenpflichtige Tarife ergänzen erweiterte KI-Funktionen und CRM-Anbindungen etwa an HubSpot und Salesforce. Deutsch gehört zu den dokumentierten Transkriptionssprachen. Aufgenommen wird per Meeting-Bot, am Mac ohne Bot oder mit der iPhone-App. Speicherung und Verarbeitung finden laut Hersteller in den USA statt.", "website": "https://www.fathom.ai/", "categories": [ "meeting-scribes" ], "bestFor": "Einzelpersonen und Vertriebsteams mit vielen Kundenmeetings", "input": "Meeting-Bot, Mac-Beta ohne Bot oder iPhone-App", "output": "Transkript, Zusammenfassung, Clips und Aufgaben", "languages": { "codes": [ "de", "en", "es", "fr", "pt", "it", "nl" ], "total": 38, "detail": "Die bisherige App transkribiert 38 Sprachen einschließlich Deutsch und übersetzt Zusammenfassungen deutscher, spanischer, portugiesischer, französischer, italienischer und niederländischer Meetings automatisch in die Meetingsprache. Fathom 3.0, vorerst am Mac und je Konto freigeschaltet, erstellt Zusammenfassungen in der Meetingsprache für Englisch und 38 weitere Sprachen." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "macos", "ios" ], "operation": [ "cloud" ] }, "highlights": [ "Kostenloser Plan mit unbegrenzten Aufnahmen und Transkripten", "Teilbare Clips und Suche in früheren Gesprächen", "Gesprächsinhalte in HubSpot oder Salesforce übernehmen" ], "considerations": [ "Botfreie Aufnahme nur als Beta am Mac", "Fathom-3.0-Sprachfunktionen vorerst nur am Mac", "Speicherung und Verarbeitung laut Hersteller in den USA", "Team- und Business-Tarife ab zwei Nutzern" ], "facts": [ { "label": "Kostenloser Umfang", "value": "Unbegrenzte Aufnahmen und Transkripte", "source": "https://www.fathom.ai/pricing" }, { "label": "Premium-Preis", "value": "16 $ je Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung", "source": "https://www.fathom.ai/pricing" }, { "label": "Team-Mindestgröße", "value": "Zwei Nutzer in Team und Business", "source": "https://www.fathom.ai/pricing" }, { "label": "Sprachen", "value": "Deutsch in der dokumentierten Transkriptionsliste", "source": "https://help.fathom.video/en/articles/296192" }, { "label": "Botfreie Aufnahme", "value": "Beta für Mac", "source": "https://www.fathom.ai/pricing" }, { "label": "Fathom 3.0", "value": "Mac, Englisch und 38 weitere Sprachen, Freischaltung je Konto", "source": "https://help.fathom.video/en/articles/11577345" }, { "label": "CRM-Funktionen", "value": "HubSpot, Salesforce und weitere, Umfang tarifabhängig", "source": "https://www.fathom.ai/solutions/sales" }, { "label": "Datenschutz laut Hersteller", "value": "Kontolöschung auf aktive Anforderung, mit gesetzlichen Ausnahmen", "source": "https://www.fathom.ai/privacy" } ], "sources": [ { "title": "Fathom: Tarife", "url": "https://www.fathom.ai/pricing", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Unterstützte Transkriptionssprachen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296192", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Fathom: Upgrade auf Fathom 3.0 und Aufnahmemodi", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/11577345", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Fathom: Versionshinweise", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6220097", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Fathom: CRM und Vertrieb", "url": "https://www.fathom.ai/solutions/sales", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fathom: Datenschutzerklärung (KI-Modelle)", "url": "https://www.fathom.ai/privacy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Sicherheit, Speicherort und Zertifizierungen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Data Processing Agreement, 5. 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Die iPhone-App nimmt Präsenzgespräche auf. Aufnahme und Verarbeitung brauchen eine Internetverbindung, transkribiert wird in der Cloud.", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview" }, { "title": "Fathom Hilfe: Externe Aufnahmen hochladen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6049729" }, { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529" } ] }, "file-upload": { "value": false, "detail": "Externe Aufnahmen lassen sich nicht hochladen. Fathom transkribiert nur live aufgezeichnete Meetings.", "sources": [ { "title": "Fathom Hilfe: Externe Aufnahmen hochladen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6049729" } ] }, "voice-commands": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "dictation-anywhere": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "medical-vocabulary": { "value": false, "detail": "Für Firmenbegriffe gibt es ein eigenes Wörterbuch, ein medizinisches Sprachmodell oder Fachwörterbuch dagegen nicht.", "sources": [ { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" } ] }, "clinical-notes": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "Zusammenfassungen lassen sich über auswählbare Zusammenfassungstypen und in höheren Tarifen über eigene Vorlagen strukturieren.", "sources": [ { "title": "Fathom: Tarife", "url": "https://www.fathom.ai/pricing" } ] }, "speaker-labels": { "value": true, "detail": "Alle Aufnahmearten enthalten eine Sprecherzuordnung im Transkript.", "sources": [ { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" } ] }, "action-items": { "value": true, "detail": "Nach Meetingende liefert Fathom eine Zusammenfassung einschließlich Aufgaben.", "sources": [ { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" }, { "title": "Fathom: Tarife", "url": "https://www.fathom.ai/pricing" } ] }, "integrations": { "value": true, "detail": "Synchronisation mit Salesforce, HubSpot, Slack, Asana, Notion und Zapier sowie Anbindungen an Claude und ChatGPT sind dokumentiert.", "sources": [ { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" } ], "targets": [ { "name": "Zoom", "kind": "meeting" }, { "name": "Google Meet", "kind": "meeting" }, { "name": "Microsoft Teams", "kind": "meeting" }, { "name": "Slack Huddles", "kind": "meeting" }, { "name": "Salesforce", "kind": "crm" }, { "name": "HubSpot", "kind": "crm" }, { "name": "Slack", "kind": "office" }, { "name": "Asana", "kind": "office" }, { "name": "Notion", "kind": "office" }, { "name": "Zapier", "kind": "automation" }, { "name": "Webhooks", "kind": "automation" }, { "name": "Claude", "kind": "other" }, { "name": "ChatGPT", "kind": "other" } ] }, "api": { "value": true, "detail": "Eine externe API mit API-Schlüssel liefert Meetings, Transkripte, Zusammenfassungen und Aufgaben. Webhooks melden fertig verarbeitete Meetings.", "sources": [ { "title": "Fathom Developer-Dokumentation", "url": "https://developers.fathom.ai/" } ] }, "exports": { "value": true, "detail": "Zusammenfassungen werden formatiert kopiert und Ergebnisse automatisch in CRM-Felder und andere Zielanwendungen übertragen.", "sources": [ { "title": "Fathom Hilfe: Zusammenfassung kopieren", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/7975105" }, { "title": "Fathom: CRM und Vertrieb", "url": "https://www.fathom.ai/solutions/sales" } ] }, "subtitle-export": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "translation": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "burn-in": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "human-review": { "value": false, "detail": "Fathom erstellt Transkripte und Zusammenfassungen vollautomatisch, einen menschlichen Transkriptionsdienst bietet es nicht an.", "sources": [ { "title": "Fathom: Tarife", "url": "https://www.fathom.ai/pricing" } ] }, "evidence-linking": { "value": true, "detail": "Antworten der kontenweiten KI-Suche enthalten Zitate, die auf die exakte Stelle im Transkript verweisen.", "sources": [ { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "meeting-bot", "desktop-audio", "conversation" ], "outputTypes": [ "transcript", "meeting-summary", "tasks" ], "sources": [ { "title": "Fathom: Tarife und Funktionen", "url": "https://www.fathom.ai/pricing" }, { "title": "Fathom: Produktübersicht", "url": "https://www.fathom.ai/overview" }, { "title": "Fathom: Sprachunterstützung", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296192" }, { "title": "Fathom: Fathom 3.0 und Rollout", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/11577345" }, { "title": "Fathom: Versionshinweise", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6220097" }, { "title": "Fathom: CRM und Vertrieb", "url": "https://www.fathom.ai/solutions/sales" }, { "title": "Fathom: Aufnahme in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529" }, { "title": "Fathom: Datenschutzrichtlinie", "url": "https://www.fathom.ai/privacy" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-16", "inputs": [ { "id": "meeting-bot", "detail": "Fathom zeichnet laufende Meetings in Zoom, Google Meet, Microsoft Teams und Slack Huddles auf.", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom Hilfe: Externe Aufnahmen hochladen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6049729", "checked": "2026-10-02" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "desktop-audio", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "conversation", "detail": "Die iPhone-App nimmt Präsenzgespräche auf. Aufnahme und Verarbeitung brauchen eine Internetverbindung, transkribiert wird in der Cloud.", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529", "checked": "2026-10-05" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "file-upload", "detail": "Externe Aufnahmen lassen sich nicht hochladen. Fathom transkribiert nur live aufgezeichnete Meetings.", "sources": [ { "title": "Fathom Hilfe: Externe Aufnahmen hochladen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6049729", "checked": "2026-10-02" } ], "available": false } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Jedes live aufgezeichnete Meeting erhält ein durchsuchbares Transkript, auch im kostenlosen Plan.", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Tarife", "url": "https://www.fathom.ai/pricing", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Fathom Hilfe: Externe Aufnahmen hochladen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/6049729", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "id": "meeting-summary", "detail": "Fathom erstellt Meeting-Zusammenfassungen für Vertrieb, Kundenbetreuung und Teams und aktualisiert sie schon während des Gesprächs.", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" } ] } ], "tasks": [], "specialties": [ { "id": "general-business", "sources": [ { "title": "Fathom: Aufzeichnung und Meeting-Notizen", "url": "https://www.fathom.ai/overview", "checked": "2026-10-02" } ] } ] }, "tasks": [], "privacy": { "checked": "2026-10-02", "gdpr": { "value": true, "detail": "Fathom bezeichnet den Dienst als DSGVO-konform.", "source": { "title": "Fathom: Sicherheit, Training und Speicherort", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Fathom veröffentlicht einen AVV auf Basis der Common Paper DPA Standard Terms 1.1, Stand 5. Mai 2026. Er gilt mit Abschluss des Hauptvertrags als vereinbart. Übermittlungen stützt Fathom auf seine Zertifizierung nach dem EU-U.S. Data Privacy Framework, ersatzweise auf Standardvertragsklauseln und das UK Addendum.", "source": { "title": "Fathom: Data Processing Agreement, 5. Mai 2026", "url": "https://fathom.ai/dpa" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine ausdrückliche Herstellerangabe zum Einsatz mit Gesundheitsdaten aus der EU.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Laut iOS-Anleitung erfordert die Verarbeitung Upload und Internetverbindung. Speicherung und Verarbeitung erfolgen in den USA.", "source": { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": true, "detail": "Deidentifizierte Meeting-Daten verbessern je nach Kontoeinstellung Fathoms eigene Modelle. Abschalten lässt sich das im Konto und für die ganze Organisation. Externe KI-Anbieter dürfen mit den Daten nicht trainieren.", "source": { "title": "Fathom: Privacy Policy, 16. August 2026", "url": "https://www.fathom.ai/privacy" } }, "trainingPolicy": "opt-out", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA, Google Cloud", "scope": "Sämtliche Fathom-Daten liegen in den USA. Primärer Cloud-Anbieter für Aufnahmen und Transkripte ist laut Trust Center Google Cloud Platform.", "framework": "eu-us-dpf", "sources": [ { "title": "Fathom: Data Processing Agreement, 5. Mai 2026", "url": "https://fathom.ai/dpa" }, { "title": "Fathom: Sicherheit, Training und Speicherort", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512" }, { "title": "Fathom: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Daten werden zur Speicherung und Verarbeitung in die USA übertragen. Zugriff auf Meeting-Inhalte haben laut Trust Center die KI-Anbieter Anthropic, OpenAI, ElevenLabs, Fireworks, Modal und Voyage AI sowie Elastic für die Suche.", "framework": "eu-us-dpf", "sources": [ { "title": "Fathom: Data Processing Agreement, 5. Mai 2026", "url": "https://fathom.ai/dpa" }, { "title": "Fathom: Privacy Policy, 16. August 2026", "url": "https://www.fathom.ai/privacy" }, { "title": "Fathom: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Im Trust Center und im Sicherheitsleitfaden genannt. Ein ISO-27001-Zertifikat hat Fathom nicht.", "sources": [ { "title": "Fathom: Sicherheit, Training und Speicherort", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512" }, { "title": "Fathom: Trust Center", "url": "https://trust.fathom.video/" } ] }, { "standard": "hipaa", "scope": "Fathom erklärt HIPAA-Konformität im Sicherheitsleitfaden und im Trust Center. HIPAA ist ein US-Gesetz, kein Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Fathom: Sicherheit, Training und Speicherort", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512" }, { "title": "Fathom: Trust Center", "url": "https://trust.fathom.video/" } ] } ], "summary": "Fathom speichert und verarbeitet sämtliche Daten in den USA, primär auf Google Cloud. Ein öffentlicher AVV gilt mit dem Hauptvertrag, Übermittlungen stützen sich auf das EU-U.S. Data Privacy Framework. Fathom verbessert eigene Modelle mit deidentifizierten Daten, das lässt sich abschalten. Externe KI-Anbieter dürfen nicht trainieren." }, "technology": { "checked": "2026-10-16", "summary": "Fathom verarbeitet Aufnahmen und Transkripte auf Google Cloud in den USA und führt Anthropic, OpenAI, ElevenLabs, Fireworks, Modal und Voyage AI als KI-Unterauftragsverarbeiter mit Zugriff auf Meetinginhalte. Ein Transkriptionsanbieter ist nicht ausdrücklich benannt. Nach Einschätzung transkribiert ElevenLabs Scribe, ergänzt um eigene Modelle auf GPU-Infrastruktur von Modal. Als Anbieter der Sprachmodelle sind Anthropic und OpenAI belegt. Nach Einschätzung laufen darüber Zusammenfassungen und Ask Fathom, ergänzt um eigene, mit deidentifizierten Daten trainierte und über Fireworks betriebene Modelle. Die semantische Suche stützt sich auf Elastic, nach Einschätzung ergänzt um Voyage-AI-Embeddings.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Nicht offengelegt. Einschätzung: Drittanbieter-ASR über API, ergänzt um selbst betriebene Modelle", "unknown": false, "note": "Fathom ordnet keinem Unterauftragsverarbeiter ausdrücklich die Transkription zu. Bot-, botfreie Desktop- und iOS-Aufnahmen werden jeweils in der Cloud verarbeitet.", "models": [ { "name": "ElevenLabs Scribe", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: ElevenLabs steht im Fathom Trust Center als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte. Fathom dokumentiert keine Sprachausgabe, für die ElevenLabs ebenfalls Modelle anbietet, und kein anderer spezialisierter ASR-Anbieter erscheint in der Liste mit 30 Einträgen. Scribe v2 deckt über 90 Sprachen mit Diarisierung ab und umfasst damit die 38 von Fathom unterstützten Transkriptionssprachen.", "reference": "elevenlabs", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Unterstützte Transkriptionssprachen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296192", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "ElevenLabs: Scribe v2 Realtime", "url": "https://elevenlabs.io/blog/introducing-scribe-v2-realtime", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2-realtime", "model": "ElevenLabs Scribe v2 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Selbst betriebene Spracherkennungsmodelle auf Modal", "vendor": "Fathom (eigene Entwicklung) auf Modal", "type": "unknown", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Modal ist als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte gelistet und vermarktet seine serverlose GPU-Plattform ausdrücklich für Batch- und Echtzeit-ASR. Fathom verwendet laut Sicherheitsleitfaden deidentifizierte Kundendaten, um die Genauigkeit eigener KI-Modelle zu verbessern. Modal ist der naheliegende Ort für deren Inferenz, etwa für Transkription, zeitliche Ausrichtung oder Sprecherdiarisierung.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Sicherheit, KI-Unterauftragsverarbeiter und eigene Modelle", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Modal: Batch- und Echtzeit-ASR auf GPU-Infrastruktur", "url": "https://modal.com/solutions/audio", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Akustische Diarisierung für botfreie Aufnahmen, optionale Voiceprints in der iOS-App", "unknown": false, "models": [ { "name": "Voiceprint-Abgleich der iOS-App", "vendor": "Fathom", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Datenschutzerklärung vom 16. August 2026 beschreibt Voiceprints für Sprechererkennung, Transkript-Diarisierung und genauere Sprecherlabels. Laut iOS-Anleitung werden nur Personen erfasst, die eingewilligt haben. Andere Sprecher können unbenannt bleiben.", "sources": [ { "title": "Fathom: Datenschutzerklärung (Voiceprints)", "url": "https://www.fathom.ai/privacy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Akustische Diarisierung der ASR-Pipeline (ElevenLabs Scribe oder eigene Modelle)", "vendor": "ElevenLabs / Fathom", "type": "unknown", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Im botfreien Modus fehlen die Sprecher-Ereignisse der Meeting-Plattform, und CEO Richard White betont für diesen Modus gezielt die Arbeit an der Sprecherdiarisierung. Das erfordert akustische Diarisierung, die Scribe integriert liefert oder die als eigenes Modell auf Modal laufen kann.", "sources": [ { "title": "TechCrunch: Fathom führt botfreien Meeting-Modus ein (April 2026)", "url": "https://techcrunch.com/2026/04/15/fathom-adds-a-bot-less-meeting-mode-in-a-bid-to-take-on-granola/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Mehrere LLM-Anbieter über API plus eigene, feinabgestimmte Modelle", "unknown": false, "note": "In der bisherigen App übersetzt Fathom die Zusammenfassung spanisch-, portugiesisch-, deutsch-, französisch-, italienisch- und niederländischsprachiger Meetings automatisch in die Meetingsprache. Fathom 3.0 erzeugt Zusammenfassungen in der Meetingsprache für Englisch und 38 weitere Sprachen.", "models": [ { "name": "Claude-Modelle", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Anthropic ist im Trust Center als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte geführt und im Sicherheitsleitfaden als KI-Unterauftragsverarbeiter ohne Trainingsrecht genannt. Die Zuordnung zu Zusammenfassung, Aufgaben oder Folge-E-Mails veröffentlicht Fathom nicht.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Sicherheit, KI-Unterauftragsverarbeiter und eigene Modelle", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "OpenAI ist im Trust Center als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte geführt und im Sicherheitsleitfaden sowie in der Datenschutzerklärung als Dritter ohne Trainingsrecht genannt.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Datenschutzerklärung (KI-Training)", "url": "https://www.fathom.ai/privacy", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gemini-Modelle über Google Cloud", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Der Sicherheitsleitfaden nennt Google neben Anthropic und OpenAI als KI-Unterauftragsverarbeiter, während das Trust Center Google nur als primären Cloud-Anbieter führt. Gemini-Modelle über Vertex AI innerhalb dieses Google-Cloud-Vertrags sind der naheliegende Weg.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Fathom: Sicherheit, KI-Unterauftragsverarbeiter und eigene Modelle", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Feinabgestimmte Open-Weights-Modelle über Fireworks AI", "vendor": "Fireworks AI", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Fireworks ist als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte gelistet und auf Hosting offener sowie feinabgestimmter LLMs spezialisiert. Fathom trainiert laut Datenschutzerklärung eigene In-House-Modelle mit deidentifizierten Daten (abwählbar), und die AI-Engineer-Ausschreibung verlangt das Fine-Tuning von Modellen und die Migration auf neue Modelle.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Datenschutzerklärung (KI-Modelle)", "url": "https://www.fathom.ai/privacy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Stellenausschreibung AI Engineer", "url": "https://simplify.jobs/p/1b5eeac8-00e3-4c4f-9a3e-d85440069935/AI-Engineer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Ask Fathom als Retrieval-gestützter Chat über Meetingdaten. MCP-Server für Claude und ChatGPT", "unknown": false, "note": "Über den MCP-Server rufen externe Assistenten wie Claude oder ChatGPT nur Meetings ab, die das verbundene Konto ohnehin sehen darf. Deren Modelle gehören nicht zur Fathom-Pipeline.", "models": [ { "name": "Claude- und GPT-Modelle für Ask Fathom", "vendor": "Anthropic / OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Ask Fathom beantwortet Fragen aus Titeln, Zusammenfassungen, Transkripten und Teilnehmern, auch kontoweit über viele Meetings. Anthropic und OpenAI sind die gelisteten Anbieter allgemeiner Sprachmodelle. Ein eigenes Chatmodell ist nicht dokumentiert.", "sources": [ { "title": "Fathom: Ask Fathom verwenden", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/3239425", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Voyage-AI-Embeddings", "vendor": "Voyage AI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Voyage AI ist als KI-Anbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte gelistet. Einschätzung: Voyage bietet Modelle, die Texte als Vektoren für die Ähnlichkeitssuche abbilden und Suchtreffer neu ordnen. Deren Einsatz entspricht der semantischen Suche, die Account-Wide Ask Fathom über alle Meetings eines Teams benötigt.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Ask Fathom verwenden", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/3239425", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Elastic (Suchindex)", "vendor": "Elastic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Elastic ist im Trust Center als Suchanbieter mit Zugriff auf Meetinginhalte geführt. Einschätzung: Elastic stellt den Suchindex für Volltext- bzw. Hybridsuche über Transkripte und Zusammenfassungen.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Google Cloud als Primärplattform in den USA, GPU- und Inferenzdienste spezialisierter US-Anbieter", "unknown": false, "note": "Eine EU-Datenhaltung ist nicht dokumentiert. Sämtliche KI-Unterauftragsverarbeiter sind mit Standort USA geführt.", "models": [ { "name": "Google Cloud Platform (USA)", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt Google Cloud Platform als primären Cloud-Anbieter in den USA mit Zugriff auf Aufnahmen und Transkripte. Laut Sicherheitsleitfaden werden alle Fathom-Daten in den USA gespeichert.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fathom: Sicherheit, Speicherort und Zertifizierungen", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/296512", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Modal und Fireworks AI (GPU- und Inferenzplattformen)", "vendor": "Modal / Fireworks AI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Beide sind als KI-Anbieter mit Standort USA und Zugriff auf Meetinginhalte im Trust Center gelistet, jeweils mit vertraglichem Trainingsverbot.", "sources": [ { "title": "Fathom Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fathom.video/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Lokale Audioerfassung in Desktop- und iOS-App", "vendor": "Fathom", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Im botfreien Audio-only-Modus erfasst Fathom 3.0 das Audio lokal auf dem Gerät. Die iOS-App benötigt für Aufnahme und Verarbeitung eine Internetverbindung, Offline-Aufnahme ist nicht verfügbar. Transkription und Auswertung erfolgen damit in der Cloud.", "sources": [ { "title": "Fathom: Upgrade auf Fathom 3.0 und Aufnahmemodi", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/11577345", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Fathom: Aufnahme und Verarbeitung in der iOS-App", "url": "https://help.fathom.video/en/articles/13926529", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "elevenlabs", "label": "ElevenLabs Scribe", "share": 0.561 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.439 } ], "probes": 123, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Fathom für 123 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 56 % davon ähneln sie am stärksten ElevenLabs Scribe. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Fathom ableitet." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.6522 }, { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.2319 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.087 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.029 } ], "probes": 69, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Fathom für 69 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 65 % davon ähneln sie am stärksten der Claude-Familie. Das passt zur Angabe von Fathom. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der GPT-Familie (23 %) und der Gemini-Familie (9 %)." } ] }, "results": [ { "id": "fathom/meeting-scribes", "provider": "fathom", "providerName": "Fathom AI Notetaker", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/fathom/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 75, "total": 76, "completionRatePercent": 98.684, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. Die Transkript-WER gilt nur für dieses Transkript und zählt nicht zum ScribeIndex-Score." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 69.3906, "ci95": [ 65.4, 72.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "jamie", "ci95": [ 5.4, 12.88 ] }, { "provider": "otter", "ci95": [ 8.58, 17.64 ] }, { "provider": "fireflies", "ci95": [ 3.7, 12.16 ] }, { "provider": "granola", "ci95": [ 6.74, 16.81 ] }, { "provider": "tldv", "ci95": [ 10.17, 18.15 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ 6.24, 14.7 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 16.3, 28.92 ] }, { "provider": "read-ai", "ci95": [ 6.69, 15.19 ] }, { "provider": "meetgeek", "ci95": [ 5.08, 12.58 ] }, { "provider": "bluedot", "ci95": [ 14.64, 22.88 ] }, { "provider": "sembly", "ci95": [ 16.8, 24.73 ] }, { "provider": "plaud", "ci95": [ 9.45, 19.05 ] }, { "provider": "sally", "ci95": [ 10.36, 20.13 ] } ], "rank": 1, "cohortSize": 14, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 90.077, "references": { "key": "meeting-scribes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 35, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 66.924, "weight": 0.75, "contribution": 50.193 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 71.315, "weight": 0.2, "contribution": 14.263 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 98.684, "weight": 0.05, "contribution": 4.934 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 90.499, "direction": "higher", "ci95": [ 89.07, 91.83 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2548, "falsePositive": 241, "falseNegative": 294, "referenceFacts": 2842, "outputFacts": 2789, "precisionPercent": 91.359, "precisionCi95": [ 89.56, 93 ], "recallPercent": 89.655, "recallCi95": [ 88.07, 91.3 ], "f1Percent": 90.499, "f1Ci95": [ 89.07, 91.83 ] }, "latency": { "p50Seconds": 89.9, "p95Seconds": 235.6, "mode": "live-conversation", "start": "Ende der Gesprächserfassung", "end": "Vollständiges Protokoll verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 10.0397, "ci95": [ 8.75, 11.52 ], "estimate": { "outputs": 75, "audioSeconds": 179340, "minutes": 500.13, "ci": [ 8.75, 11.52 ], "audioHours": 49.815 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "transcript-wer", "label": "Transkript-WER", "numerator": 45520, "denominator": 382893, "valuePercent": 11.888, "direction": "lower", "definition": "Wortersetzungen, Auslassungen und Einfügungen im exportierten Transkript pro Referenzwort nach Normalisierungsprofil de-allg-wer. Bewertet das Transkript, nicht die Zusammenfassung.", "ci95": [ 10.41, 13.31 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 1788474, "denominator": 16398134, "valuePercent": 10.907, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 9.59, 12.15 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2341031, "denominator": 16398134, "valuePercent": 14.276, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. Die Differenz zur DER zeigt den Anteil der Fehler an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 12.51, 15.92 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 77, "denominator": 2789, "valuePercent": 2.761, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.97, 3.85 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3227 }, { "key": "decision-recall", "label": "Erfasste Beschlüsse", "numerator": 272, "denominator": 297, "valuePercent": 91.582, "direction": "higher", "definition": "Korrekt als Beschluss wiedergegebene Referenzbeschlüsse mit Geltungsbereich und Status pro Referenzbeschluss. Als Beschluss ausgegebene Vorschläge zählen nicht als Treffer.", "ci95": [ 86.69, 94.79 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.6003 }, { "key": "action-item-recall", "label": "Erkannte Aufgaben", "numerator": 405, "denominator": 448, "valuePercent": 90.402, "direction": "higher", "definition": "Referenzaufgaben, die im Protokoll als Aufgabe erscheinen, pro Referenzaufgabe. Zuständigkeit und Frist werden getrennt bewertet.", "ci95": [ 86.64, 93.19 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4257 }, { "key": "action-owner-accuracy", "label": "Korrekte Zuständigkeiten", "numerator": 261, "denominator": 326, "valuePercent": 80.061, "direction": "higher", "definition": "Korrekt wiedergegebene verantwortliche Personen pro Referenzaufgabe mit ausdrücklich genannter Zuständigkeit. Nicht erkannte Aufgaben zählen als Fehler.", "ci95": [ 74.39, 84.74 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4327 }, { "key": "action-deadline-accuracy", "label": "Korrekte Fristen", "numerator": 170, "denominator": 232, "valuePercent": 73.276, "direction": "higher", "definition": "Korrekt wiedergegebene Fristen pro Referenzaufgabe mit ausdrücklich genannter Frist. Nicht erkannte Aufgaben zählen als Fehler.", "ci95": [ 65.8, 79.63 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4988 }, { "key": "action-tuple-accuracy", "label": "Vollständig korrekte Aufgaben", "numerator": 327, "denominator": 448, "valuePercent": 72.991, "direction": "higher", "definition": "Aufgaben, deren Tätigkeit, Zuständigkeit und Frist vollständig korrekt wiedergegeben werden, pro Referenzaufgabe. Nicht genannte Zuständigkeiten oder Fristen müssen als nicht genannt erscheinen.", "ci95": [ 67.89, 77.55 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.3876 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 294 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 77 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 164 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "meeting-026", "run": 2, "reason": "Meeting-Bot verließ die Konferenz vorzeitig" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": true, "productVersion": "Meeting-Bot und Web-App, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-meeting-protokoll", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-meeting", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "capture": "Meeting-Bot", "participantList": true }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "1a25115bb8a34e284f1d01d3860260a21cb8f5847004facb1596738bbac7ddab", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "eab8be0ab42fa45d7c98cb94b1a700dfc141ed5d7e96d67f4d9349c7d3a84d70", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 38, "totalAudioSeconds": 91260, "durationSeconds": { "minimum": 780, "maximum": 5220 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung über virtuelle Konferenzteilnehmende aus den getrennten ursprünglichen Sprecheraufnahmen. Hybride Raumsprecher bleiben gemeinsam auf einer unveränderten Raumspur. 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Daten werden standardmäßig in den USA gespeichert und verarbeitet, eine EU-Speicherung ist im Enterprise-Tarif möglich, die Verarbeitung bleibt in den USA.", "website": "https://fireflies.ai/", "categories": [ "meeting-scribes" ], "bestFor": "Teams mit CRM und automatisierten Abläufen", "input": "Meeting-Assistent, App oder Dateiupload", "output": "Transkript, Meeting-Notizen und Aufgaben", "languages": { "codes": [ "de", "gsw", "en", "fr", "es" ], "total": 100, "atLeast": true, "detail": "Transkription und Zusammenfassungen gibt es in mehr als 100 Sprachen, darunter Deutsch, Schweizerdeutsch, Englisch, Französisch und Spanisch. Den mehrsprachigen Meeting-Modus gibt es ab dem Business-Tarif." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "desktop", "mobile" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloud, eigener Speicher im Enterprise-Tarif möglich" }, "highlights": [ "Transkription und Zusammenfassungen in über 100 Sprachen", "GraphQL-API mit Abfragen und Audioupload", "Aufnahme per Meeting-Assistent, Dateiupload oder App", "Kein KI-Training mit Meeting-Inhalten laut Hersteller" ], "considerations": [ "Erweiterte KI-Funktionen verbrauchen separate Credits", "Mehrsprachiger Meeting-Modus erst ab Business und als Beta", "Verarbeitung in den USA, auch bei EU-Speicheroption", "Gekaufte Credits werden nicht in den Folgemonat übertragen" ], "facts": [ { "label": "Erfassung", "value": "Meeting-Bot, Audio-/Videoupload und Apps", "source": "https://fireflies.ai/pricing" }, { "label": "Sprachabdeckung", "value": "100+ Sprachen einschließlich regionaler Varianten", "source": 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"https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" }, { "label": "Training laut Hersteller", "value": "Meeting-Daten nicht für KI-Training verwendet", "source": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" } ], "sources": [ { "title": "Fireflies: Tarife", "url": "https://fireflies.ai/pricing", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Fireflies: Unterstützte Sprachen und Multi-Language-Modus", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/2973706448-learn-about-fireflies-supported-languages", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Datenspeicherung und -übertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: KI-Credits erklärt", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/2114151875-learn-about-ai-credits", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Fireflies API-Dokumentation", "url": 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"Fireflies Guide: Notepad", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/6653885315-learn-about-the-fireflies-notepad", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies Guide: Live Assist in der Mobile-App", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/5965172749-live-assist-on-fireflies-mobile-app-get-real-time-notes-live-during-meetings", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies for Healthcare", "url": "https://fireflies.ai/healthcare", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Maximale Meetingdauer je Tarif", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9592347753-how-long-can-fireflies-stay-in-your-meetings", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Fireflies: Audio- und Videoupload mit Tarifgrenzen", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/3893959957-how-to-upload-and-transcribe-audio-or-video-files-in-fireflies", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Fireflies: Anleitung zur Nutzung", "url": "https://fireflies.ai/blog/how-to-use-fireflies-ai/", "checked": 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hochladen, auch über die GraphQL-API.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Gesprächsaufzeichnung und Upload", "url": "https://fireflies.ai/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Tarife", "url": "https://fireflies.ai/pricing", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Fireflies API-Dokumentation", "url": "https://docs.fireflies.ai/getting-started/introduction", "checked": "2026-10-05" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 150 }, "maxFileSize": { "status": "unknown" }, "sources": [ { "title": "Fireflies: Audio- und Videoupload mit Tarifgrenzen", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/3893959957-how-to-upload-and-transcribe-audio-or-video-files-in-fireflies", "checked": "2026-10-07" } ] }, { "mediaType": "audio", "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 150 }, "maxFileSize": { "status": "limited", "megabytes": 500 }, "sources": [ { "title": "Fireflies: Audio- und Videoupload mit Tarifgrenzen", "url": 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neben Zusammenfassung und Notizen zur Bearbeitung bereit.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Gesprächsaufzeichnung und Upload", "url": "https://fireflies.ai/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Tarife", "url": "https://fireflies.ai/pricing", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Fireflies Guide: Notepad", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/6653885315-learn-about-the-fireflies-notepad", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "meeting-summary", "detail": "Fireflies fasst Meetings zu Notizen zusammen. 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Das gilt auch bei Private Storage.", "source": { "title": "Fireflies: Speicherung und Datenübertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Die Regeln vom März 2026 schließen Training interner und externer KI-Modelle mit Meeting-Inhalten und personenbezogenen Kundendaten aus. Die Nutzung aggregierter Daten zur Produktverbesserung ist gesondert geregelt.", "source": { "title": "Fireflies: Datenschutz- und DPA-Regeln", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/6892479029-fireflies-ai-updates-to-our-privacy-policy-terms-of-service-data-processing-addendum" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA, öffentliche Cloud", "scope": "Standardmäßig speichert Fireflies Daten auf AWS und Google Cloud.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Speicherung und Datenübertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" } ] }, { "region": "eu", "label": "Eigener Speicher des Kunden in der EU", "scope": "Enterprise-Kunden können einen eigenen Speicherbucket auf AWS S3 oder Google Cloud Storage anbinden, auch in der EU. 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Für Baseten, ebenfalls ein Sprachmodell-Dienst, nennt das Trust Center keinen Standort.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Speicherung und Datenübertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" }, { "title": "Fireflies: Private Storage und BYOS", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/3687416644-learn-about-private-storage" }, { "title": "Fireflies: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Bericht über das Trust Center erhältlich.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Security", "url": "https://fireflies.ai/security" } ] }, { "standard": "hipaa", "scope": "Fireflies erklärt HIPAA-Konformität und nennt Business Associate Agreements mit OpenAI und ASR-Anbietern. HIPAA ist ein US-Gesetz, kein Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Security", "url": "https://fireflies.ai/security" }, { "title": "Fireflies: Speicherung und Datenübertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer" } ] } ], "summary": "Fireflies speichert und verarbeitet Meeting-Daten in den USA auf AWS und Google Cloud. Enterprise-Kunden können die Speicherung über einen eigenen Speicher in die EU verlagern, die Verarbeitung bleibt in den USA. Transkription und KI-Funktionen laufen über weitere US-Dienstleister. KI-Training mit Kundendaten ist ausgeschlossen." }, "technology": { "checked": "2026-10-13", "summary": "Fireflies transkribiert über externe ASR-Dienste. Im Trust Center sind AssemblyAI und Soniox als Transkriptionsanbieter geführt. Zusammenfassungen, AskFred und Agenten nutzen mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google sowie Groq und Baseten für schnelle Inferenz). Im Chat sind Claude Sonnet 5 (Auto, Standard), Claude Opus 5, GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Sol und Gemini 3.5 Flash wählbar. Websuche liefert Perplexity, Sprachausgabe für Talk to Fireflies und Voice Agents nach Einschätzung ElevenLabs. Gespeichert und verarbeitet wird standardmäßig auf AWS und Google Cloud in den USA. Enterprise-Kunden können einen eigenen Speicher in der EU anbinden, verarbeitet wird auch dann in den USA.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Drittanbieter-ASR über API mit mindestens zwei Engines", "unknown": false, "note": "Welche Engine für welchen Tarif, welche Sprache oder welchen Modus eingesetzt wird, veröffentlicht Fireflies nicht. Transkription verbraucht keine AI Credits.", "models": [ { "name": "AssemblyAI Speech-to-Text", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Fireflies Trust Center führt Assembly.ai als Transkriptionsdienst mit Standort USA. Der Leitfaden zur Datenspeicherung nennt Business Associate Agreements mit ASR-Anbietern ohne Speicherung oder Training. Einschätzung zur Version: Die Abdeckung von über 100 Sprachen mit automatischer Spracherkennung entspricht AssemblyAIs Universal-2 (99+ Sprachen) für Batch-Transkription.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Datenspeicherung und -übertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Unterstützte Sprachen", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/2973706448-learn-about-fireflies-supported-languages", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AssemblyAI: Sprachmodelle und Sprachabdeckung", "url": "https://www.assemblyai.com/llms/models.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Soniox Speech-to-Text", "vendor": "Soniox", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Soniox steht im Trust Center als zweiter Transkriptionsdienst mit Standort USA. Einschätzung zur Rolle: Der Multi-Language-Modus (Beta) transkribiert laut Fireflies über 60 Sprachen gemischt in einem Meeting. Das entspricht Soniox' einzelnem multilingualem Modell mit Code-Switching über 60+ Sprachen. Auch Talk to Fireflies wird mit 60+ Sprachen beworben.", "reference": "soniox", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Unterstützte Sprachen und Multi-Language-Modus", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/2973706448-learn-about-fireflies-supported-languages", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Soniox: Speech-to-Text-Modelle und Sprachabdeckung", "url": "https://soniox.com/speech-to-text", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-soniox-v5-async", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4", "model": "Soniox v4 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v5-realtime", "model": "Soniox v5 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4-realtime", "model": "Soniox v4 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-soniox-stt-async-v5", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 3.64, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Akustische Diarisierung in der ASR-Pipeline, im Meeting ergänzt durch Teilnehmerdaten", "unknown": false, "models": [ { "name": "Diarisierung der ASR-Anbieter (AssemblyAI Speaker Labels bzw. Soniox Speaker Separation)", "vendor": "AssemblyAI / Soniox", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Bei hochgeladenen Dateien vergibt Fireflies generische Labels (Speaker 1, Speaker 2), deren Qualität von Audioqualität und Sprecheranzahl abhängt. Das ist ein typisches Ergebnis akustischer Diarisierung. Beide gelisteten ASR-Anbieter liefern Diarisierung integriert. Ein separater Diarisierungsdienst erscheint nicht in der Unterauftragsverarbeiterliste.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Sprecherlabels in hochgeladenen Dateien", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1234873612-how-to-edit-speaker-labels-in-uploaded-files", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AssemblyAI: Sprachmodelle mit Diarisierung", "url": "https://www.assemblyai.com/llms/models.md", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Soniox: Echtzeit-Sprechertrennung", "url": "https://soniox.com/speech-to-text", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Zuordnung von Sprecherlabels zu Teilnehmernamen (Fireflies-eigene Logik)", "vendor": "Fireflies.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Der Meeting-Bot nimmt als Teilnehmer teil und erhält Teilnehmerlisten der Plattform, während Uploads nur generische Labels erhalten. Namen in Live-Meetings ergeben sich daher aus der Kombination von Diarisierung und Plattform-Metadaten.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Sprecherlabels in hochgeladenen Dateien", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1234873612-how-to-edit-speaker-labels-in-uploaded-files", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Mehrere LLM-Anbieter über API, ergänzt um schnelle Open-Weights-Inferenz", "unknown": false, "note": "AI Skills, eigene Zusammenfassungsabschnitte und weitere erweiterte Ausgaben werden pro Anfrage in AI Credits abgerechnet. Welches Modell welche Anfrage bearbeitet, ist nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "OpenAI ist im Trust Center als LLM-Dienst mit Standort USA geführt. Der Speicherleitfaden nennt mit OpenAI einen Vertrag nach US-Gesundheitsdatenrecht (BAA) ohne Speicherung oder Training. Laut Sicherheitsseite speichert keiner der KI-Dienstleister die Daten.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Datenspeicherung und -übertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Security", "url": "https://fireflies.ai/security", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude-Modelle", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Anthropic ist im Trust Center als LLM-Dienst mit Standort USA geführt. Dass Claude Sonnet 5 Standardmodell im AskFred-Chat ist, spricht für eine zentrale Rolle auch bei abgeleiteten Ausgaben. Die Zuordnung zu den automatischen Notizen ist nicht veröffentlicht.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Open-Weights-LLM über Groq", "vendor": "Groq", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Groq ist im Trust Center als LLM-Dienst gelistet. Einschätzung: Groq betreibt ausschließlich offene Modelle auf eigener Spezialhardware mit sehr niedriger Latenz. Das passt zu latenzkritischen Funktionen wie Live Assist, Talk to Fireflies und Voice Agents sowie zu kostengünstigen Massenaufgaben.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Open-Weights- oder angepasste Modelle über Baseten", "vendor": "Baseten", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Baseten ist im Trust Center als LLM-Dienst gelistet. Einschätzung: Baseten stellt dedizierte GPU-Inferenz für offene und feinabgestimmte Modelle bereit. Fireflies betreibt dort eigene Modelle für volumenstarke Teilaufgaben. Fireflies schließt Training mit Meetinginhalten aus.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Security (KI-Training)", "url": "https://fireflies.ai/security", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "AskFred mit wählbaren großen Sprachmodellen, Websuche über Perplexity, sprachgesteuerte Agenten", "unknown": false, "note": "Die Modellwahl gilt für AskFred-Anfragen. Welche Modelle Talk to Fireflies und Voice Agents intern nutzen, ist nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Claude Sonnet 5 (Auto, Standard)", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Global-AskFred-Anleitung nennt Sonnet 5 (Auto) als voreingestelltes Modell.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude Opus 5", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "In der Global-AskFred-Anleitung als manuell wählbares Antwortmodell aufgeführt.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "top", "ratingLabel": "Spitzenklasse", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT-5.6 Luna", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "In der Global-AskFred-Anleitung als manuell wählbares Antwortmodell aufgeführt.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT-5.6 Sol", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "In der Global-AskFred-Anleitung als manuell wählbares Antwortmodell aufgeführt.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gemini 3.5 Flash", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "In der Global-AskFred-Anleitung als wählbares Modell aufgeführt. Einschätzung zum Bezugsweg: Google ist nur als Google Cloud Platform im Trust Center gelistet, der Zugriff läuft damit über Vertex AI.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Global AskFred und Modellauswahl", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/1512776728-learn-about-global-askfred", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Perplexity", "vendor": "Perplexity", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Perplexity ist als LLM-Suchdienst im Trust Center gelistet. Talk to Fireflies beantwortet Webfragen in Partnerschaft mit Perplexity, seit Juni 2025 auch im Gratistarif.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Talk to Fireflies in Live-Meetings", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/8186888414-talk-to-fireflies-in-live-meetings", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Bewertung und Perplexity-Partnerschaft (Juni 2025)", "url": "https://fireflies.ai/blog/fireflies-1-billion-valuation/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "ElevenLabs Sprachsynthese", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "ElevenLabs ist im Trust Center als LLM-Audiodienst gelistet. Einschätzung: Talk to Fireflies antwortet auf Sprachbefehle mit Audio, und Voice Agents führen zweiseitige Live-Telefonate. Beides erfordert Sprachsynthese, für die ElevenLabs der einzige gelistete Audioanbieter ist.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Talk to Fireflies in Live-Meetings", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/8186888414-talk-to-fireflies-in-live-meetings", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies: Voice Agents", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/4919306982-how-to-set-up-automated-calls-with-fireflies-voice-agents", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS und Google Cloud in den USA, optional eigener Speicher des Kunden in der EU bei US-Verarbeitung", "unknown": false, "note": "Der AVV vom 6. März 2026 verweist für die Unterauftragsverarbeiterliste auf das Trust Center statt sie selbst aufzuführen.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services und Google Cloud Platform (USA)", "vendor": "Amazon Web Services / Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Speicherleitfaden werden Daten standardmäßig in Fireflies' Cloud-Infrastruktur in den USA (AWS und GCP) gespeichert und verarbeitet. Bindet ein Kunde einen eigenen Speicher auf AWS S3 oder Google Cloud Storage an, können die Daten in der EU liegen, werden aber in den USA verarbeitet. Die von Fireflies betriebene Private-Storage-Variante liegt in den USA.", "sources": [ { "title": "Fireflies: Datenspeicherung und -übertragung", "url": "https://guide.fireflies.ai/articles/9596505232-learn-about-data-storage-and-transfer", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "MongoDB Atlas und turbopuffer (Datenbank und Vektorsuche)", "vendor": "MongoDB / turbopuffer", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt MongoDB Atlas als Datenbankdienst und turbopuffer als Vektordatenbank, beide mit Standort USA. Einschätzung: Die Vektordatenbank dient der semantischen Suche über frühere Meetings für Global AskFred.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Groq und Baseten (Inferenz-Infrastruktur)", "vendor": "Groq / Baseten", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Beide sind als LLM-Dienste im Trust Center geführt und stellen Inferenz-Hardware für offene bzw. eigene Modelle bereit. Für Baseten ist kein Standort angegeben.", "sources": [ { "title": "Fireflies Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.fireflies.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.8113 }, { "reference": "soniox", "label": "Soniox", "share": 0.1132 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0755 } ], "probes": 106, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Fireflies.ai für 106 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 81 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das passt zur Angabe von Fireflies.ai. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. 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Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Claude-Familie (16 %)." } ] }, "results": [ { "id": "fireflies/meeting-scribes", "provider": "fireflies", "providerName": "Fireflies.ai", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/fireflies/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 74, "total": 76, "completionRatePercent": 97.368, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 9.55, 11.92 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2088259, "denominator": 16155578, "valuePercent": 12.926, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Offline-Cache und KI-Prompts.", "summary": "Fluency Direct schreibt deutsche oder englische medizinische Diktate direkt in vorhandene Windows-Anwendungen. Persönliche Sprachprofile, Befehle und KI-Prompts unterstützen die Textbearbeitung. Ein geladenes Profil ermöglicht bis zu 30 Tage Offline-Nutzung. Beim deutschen Bezug über GBS liegen die Daten bei AWS in Frankfurt, Sprachdaten bleiben für Profiltraining und Entwicklung gespeichert. Ein deutscher Händler bietet die Jahreslizenz für 842,52 € brutto an, während GBS den Lizenzpreis individuell anbietet.", "website": "https://www.solventum.com/de-de/home/health-information-technology/solutions/fluency-direct/", "categories": [ "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Praxen und Kliniken mit medizinischen Windows-Arbeitsplätzen und persönlichem Sprachprofil", "input": "Live-Diktat am Windows-PC, Erkennung unter iOS oder Smartphone als Mikrofon", "output": "Medizinischer Diktattext, auf Wunsch per KI umformuliert oder gegliedert", "languages": { "codes": [ "de", "en" ] }, "deployment": { "platforms": [ "windows", "ios", "android" ], "operation": [ "cloud", "local" ], "detail": "Windows-Oberfläche mit Cloud-Profil und optionalem Offline-Cache. iOS und Android als Mikrofon" }, "highlights": [ "Direkte deutsche medizinische Textausgabe in vorhandene Anwendungen", "Persönliche Sprachprofile, Befehle und konfigurierbare Textbausteine", "Optionaler Offline-Betrieb mit zuvor geladenem Profil", "KI-Prompts zur Korrektur, Umformulierung und Strukturierung" ], "considerations": [ "Preis und Vertrag unterscheiden sich zwischen Händler- und GBS-Bezug", "Audio und Text werden für Profiltraining vorgehalten", "iOS und Android haben unterschiedliche Funktionsumfänge", "Datenwege der KI-Prompts nicht veröffentlicht" ], "facts": [ { "label": "Deutscher Zieltext", "value": "Deutsch und Englisch als Erkennungssprachen mit direkter Textausgabe", "source": "https://www.grundig-gbs.com/loesungen/spracherkennung/medizinische-spracherkennung-fluency-direct/" }, { "label": "Offline-Cache", "value": "Bis zu 30 Tage mit zuvor geladenem Profil", "source": "https://www.solventum.com/de-de/home/health-information-technology/solutions/fluency-direct/" }, { "label": "Cloud-Region", "value": "AWS Frankfurt für Profile, Sprachdateien und Dokumente", "source": "https://www.grundig-gbs.com/fileadmin/downloads/allgemein/GBS-AVV_01.pdf" }, { "label": "Sprachdaten", "value": "Audio und Text zwölf Monate, danach pseudonymisierter Text bis zu fünf Jahre für die Entwicklung", "source": "https://www.grundig-gbs.com/fileadmin/downloads/allgemein/GBS-AVV_01.pdf" }, { "label": "Mobile Funktionen", "value": "iOS-Erkennung und Mikrofon. 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Einen Upload von Audio- oder Videodateien plant der Anbieter nicht.", "sources": [ { "title": "Granola Docs: Funktionswünsche", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/feature-requests" } ] }, "voice-commands": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "dictation-anywhere": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "medical-vocabulary": { "value": false, "detail": "Eigene Fachbegriffe lassen sich als Personal Jargon hinterlegen, ein medizinisches Sprachmodell oder Fachwörterbuch bietet Granola nicht.", "sources": [ { "title": "Granola Docs: Transkription", "url": "https://docs.granola.ai/article/transcription" } ] }, "clinical-notes": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "Notizen lassen sich mit einer anderen Vorlage neu erstellen. 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Juni 2026", "url": "https://web.archive.org/web/20260613152819/https://docs.granola.ai/help-center/taking-notes/transcription" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-02", "inputs": [ { "id": "desktop-audio", "detail": "Am Computer transkribiert Granola Mikrofon und Systemaudio live, ohne Meeting-Bot.", "sources": [ { "title": "Granola: Gesprächsnotizen", "url": "https://www.granola.ai/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Docs: Transkription", "url": "https://docs.granola.ai/article/transcription", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Docs: Funktionswünsche", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/feature-requests", "checked": "2026-10-02" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "conversation", "detail": "Mobil nimmt Granola auch Präsenzgespräche auf. 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Der Desktop transkribiert in Echtzeit. Mobil wird nach dem Meeting aus zwischengespeichertem Audio transkribiert, das danach gelöscht wird.", "source": { "title": "Granola: Datenfluss und KI-Dienstleister", "url": "https://www.granola.ai/security" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": true, "detail": "Granola nutzt anonymisierte Daten standardmäßig zur Verbesserung eigener Modelle. Das lässt sich abschalten. Enterprise-Workspaces sind standardmäßig ausgeschlossen, Admins können den Ausschluss erzwingen. Externe Anbieter dürfen nicht trainieren.", "source": { "title": "Granola: Models & training", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/model-training" } }, "trainingPolicy": "opt-out", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA, AWS", "scope": "Transkripte und Notizen liegen auf AWS in den USA. Eine EU- oder UK-Datenresidenz bietet Granola nicht an.", "sources": [ { "title": "Granola: Security, Privacy & Data FAQs", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs" } ] }, { "region": "local", "label": "Lokaler Cache", "scope": "Notizen werden zusätzlich auf dem Gerät zwischengespeichert, für schnelles Öffnen und Offline-Bearbeitung. Die Cloudablage in den USA bleibt bestehen.", "sources": [ { "title": "Granola: Security, Privacy & Data FAQs", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA, externe ASR- und KI-Dienste", "scope": "Das Trust Center nennt die USA als Hosting-Ort aller KI- und Transkriptionsdienstleister, darunter OpenAI, Anthropic, xAI, Google Cloud, Fireworks.ai, Deepgram und AssemblyAI. Hinzu kommen Turbopuffer für Vektorsuche, Parallel Web Systems für Websuche, Braintrust für KI-Evaluation und Twilio für Telefonie.", "sources": [ { "title": "Granola: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors" }, { "title": "Granola: Datenfluss und KI-Dienstleister", "url": "https://www.granola.ai/security" } ] }, { "region": "us", "label": "Chat mit Claude Fable 5, 30 Tage Aufbewahrung", "scope": "Bei Chats mit Claude Fable 5 speichert Anthropic Ein- und Ausgaben 30 Tage zur Missbrauchskontrolle. Die Zusage ohne Datenspeicherung (Zero Data Retention) gilt für diese Chats nicht. Das Modell ist auf Business verfügbar und auf Enterprise erst nach Freigabe durch die Administration.", "sources": [ { "title": "Granola: Modellauswahl im Granola-Chat", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/getting-more-from-your-notes/understanding-model-selection-in-granola-chat" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Bericht über das Trust Center. Ein ISO-27001-Zertifikat hat Granola nicht.", "sources": [ { "title": "Granola: Security, Privacy & Data FAQs", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs" }, { "title": "Granola: Trust Center", "url": "https://trust.granola.ai/" } ] }, { "standard": "hipaa", "scope": "Für Enterprise-Kunden erklärt Granola HIPAA-Konformität und unterzeichnet ein Business Associate Agreement. Basic und Business sind ausgenommen. HIPAA ist ein US-Gesetz, kein Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Granola: Security, Privacy & Data FAQs", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs" }, { "title": "Granola: Trust Center", "url": "https://trust.granola.ai/" } ] } ], "summary": "Granola speichert Notizen und Transkripte auf AWS in den USA und hält keine dauerhaften Audioaufnahmen vor. Transkription und KI-Funktionen laufen bei US-Dienstleistern. Eigene Modellverbesserung ist abwählbar, Enterprise-Workspaces sind standardmäßig ausgeschlossen. HIPAA mit BAA gibt es nur für Enterprise." }, "technology": { "checked": "2026-10-20", "summary": "Granola erfasst Mikrofon- und Systemaudio lokal in der Desktop- oder Mobil-App und schickt es zur Transkription an Deepgram und AssemblyAI. Auf dem Desktop in Echtzeit, mobil nach dem Termin aus zwischengespeichertem Audio, ohne dauerhafte Audiospeicherung. Notizen erzeugt eine laufend gewechselte Kombination aus OpenAI- und Anthropic-Modellen, ergänzt um weitere als Unterauftragsverarbeiter geführte Modellanbieter (Google Cloud, xAI, Fireworks). Im Chat wählt Granola automatisch zwischen aktuellen Claude-, GPT- und Gemini-Modellen, bietet Claude Fable 5 als Modell mit Denkschritten und nutzt Parallel für Websuche. Daten liegen auf AWS in den USA.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Drittanbieter-ASR über API: Streaming auf dem Desktop, nachgelagerte Transkription mobil", "unknown": false, "note": "Die Sprachlisten (31 Sprachen mit Sprachwechsel auf dem Desktop, 17 Sprachen mit Einzelsprach-Erkennung mobil) bezeichnet Granola als die des Transkriptionsanbieters. Welcher Anbieter welche Plattform bedient, ist nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Deepgram Speech-to-Text", "vendor": "Deepgram", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt Deepgram als Transkriptionsanbieter, das Trust Center führt Deepgram als Cloud-Anbieter für Transkription mit Hosting in den USA. Einschätzung zur Version: Nova-3 ist Deepgrams aktuelles Echtzeitmodell für Meetings. Dessen Code-Switching-Modus umfasst 10 Sprachen und deckt damit nur einen Teil der 31 Desktop-Sprachen ab. Für die übrigen Sprachen kommt ein anderes Modell oder ein anderer Anbieter zum Einsatz.", "reference": "deepgram", "sources": [ { "title": "Granola: Security", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Deepgram: Modelle und Sprachen", "url": "https://developers.deepgram.com/docs/models-languages-overview", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-deepgram-nova-3", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-telnyx", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-2-telnyx", "model": "Deepgram Nova-2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-realtime", "model": "Deepgram Nova-3 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 6.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-flux", "model": "Deepgram Flux General EN", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 7.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-deepgram-nova-2", "model": "Deepgram Nova-2", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 14.33, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "AssemblyAI Speech-to-Text", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt Assembly als Transkriptionsanbieter, das Trust Center führt AssemblyAI als Cloud-Anbieter für Transkription mit Hosting in den USA. Einschätzung: AssemblyAI deckt mit Streaming- und Batch-Modellen sowohl die Echtzeit-Transkription auf dem Desktop als auch die nachgelagerte Verarbeitung zwischengespeicherten Mobil-Audios ab.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "Granola: Security", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "AssemblyAI: Sprachmodelle", "url": "https://www.assemblyai.com/llms/models.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Kanaltrennung Mikrofon/Systemaudio plus Speaker-Tags mit Teilnehmernamen", "unknown": false, "models": [ { "name": "Kanalbasierte Trennung Me/Them (Granola-eigene Logik)", "vendor": "Granola (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Ohne Speaker-Tags kennzeichnet Granola Mikrofoneingang als Me und Systemaudio als Them. Die Zuordnung ergibt sich aus der getrennten Erfassung beider Audiokanäle auf dem Gerät, nicht aus akustischer Stimmerkennung. Laut API-Referenz trägt jeder Transkripteintrag Start- und Endzeit, die Quelle (Mikrofon oder Systemaudio), die Zuordnung Me oder Them und einen Namen, wenn Granola die Person erkannt hat. Personen an einem gemeinsamen Raumgerät unterscheidet Granola laut Hilfe nicht.", "sources": [ { "title": "Granola: Transkription, Audioquellen und Speaker-Tags", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/taking-notes/transcription", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola API-Referenz: Notiz mit Transkript abrufen", "url": "https://docs.granola.ai/api-reference/get-note", "checked": "2026-10-20" }, { "title": "Granola Hilfe: Speaker-Tags in Google Meet, Zoom und Teams", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/taking-notes/speaker-attribution", "checked": "2026-10-20" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Speaker-Tags über ASR-Diarisierung (Deepgram bzw. AssemblyAI)", "vendor": "Deepgram / AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Speaker-Tags mit Teilnehmernamen sind für Google Meet, Zoom und Teams auf dem Desktop dokumentiert. In Präsenzterminen unterscheidet die Mobil-App laut Hilfe verschiedene Sprecher. Einschätzung: Bei Präsenzterminen in der Mobil-App über ein einziges Mikrofon ist akustische Diarisierung nötig, die beide Transkriptionsanbieter integriert liefern. Auf dem Desktop kommen die Namen aus den Meeting-Plattformen, ohne Speaker-Tags trennt das Transkript dort nur Me und Them.", "sources": [ { "title": "Granola: Transkription, Audioquellen und Speaker-Tags", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/taking-notes/transcription", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Laufend gewechselte Kombination mehrerer großer Sprachmodelle über API, ergänzt um eigene Modellverbesserung", "unknown": false, "note": "Eigene Modelle können nicht eingebunden werden. Braintrust ist als Dienst für Evaluation und Tests der KI-Leistung gelistet.", "models": [ { "name": "GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt OpenAI ausdrücklich als KI-Anbieter für die Meetingzusammenfassung. Das Trust Center führt OpenAI mit Hosting in den USA. Zum Start 2024 nutzte Granola GPT-4o. Die aktuelle Version ist nicht veröffentlicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Granola: Security", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "TechCrunch: Granola-Start mit GPT-4o (Mai 2024)", "url": "https://techcrunch.com/2024/05/22/granola-debuts-an-ai-notepad-for-meetings/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude-Modelle", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt Anthropic ausdrücklich als KI-Anbieter für die Meetingzusammenfassung. Das Trust Center führt Anthropic mit Hosting in den USA. Laut Modellseite setzt Granola eine Kombination von Modellen für verschiedene Teilaufgaben ein und wechselt sie nach laufender Evaluation.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Granola: Security", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Modelle und Training", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/model-training", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gemini-Modelle über Google Cloud", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Google Cloud ist im Trust Center für Cloud-Hosting, KI und Compute in den USA gelistet, und Granola nennt Gemini als eine der Modellfamilien des Chats. Einschätzung: Gemini über Vertex AI ist Teil der wechselnden Modellkombination. Die Zuordnung zu einzelnen Notizschritten ist nicht veröffentlicht.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Series C, Chat mit Claude, GPT und Gemini", "url": "https://www.granola.ai/blog/series-c", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Grok-Modelle", "vendor": "xAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "xAI ist im Trust Center mit demselben Zweck wie Anthropic und OpenAI gelistet, also für die Bereitstellung von KI-Modellinfrastruktur und die Verarbeitung von Ein- und Ausgaben. Einschätzung: Grok-Modelle sind in die laufende Modellevaluation bzw. einzelne Funktionen eingebunden.", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-grok-4-7-xhigh", "model": "Grok 4.7", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 46, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Feinabgestimmte Open-Weights-Modelle über Fireworks AI", "vendor": "Fireworks AI", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Fireworks ist im Trust Center als Anbieter von KI-Modellinfrastruktur gelistet und auf das Hosting offener und feinabgestimmter Modelle spezialisiert. Einschätzung: Granola trainiert mit anonymisierten Nutzerdaten (abwählbar, bei Enterprise standardmäßig aus) und braucht dafür eine Inferenzumgebung für eigene Modellvarianten.", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Security (KI-Training)", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Granola Chat mit automatischer Modellwahl, Modellen mit Denkschritten, Websuche und Vektorsuche", "unknown": false, "note": "Offizielle Konnektoren in Claude, ChatGPT und weiteren Werkzeugen sowie Personal- und Enterprise-API geben Notizen an externe Modelle weiter.", "models": [ { "name": "Claude Fable 5 (Thinking-Modell)", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Chat-Anleitung nennt Fable 5 als Modell mit Denkschritten für Business. In Enterprise-Workspaces ist es standardmäßig deaktiviert und unter der Einstellung Claude Fable 5 aktivierbar. Chats mit Fable 5 fallen nicht unter Zero-Data-Retention, Anthropic speichert Ein- und Ausgaben 30 Tage zur Missbrauchskontrolle.", "sources": [ { "title": "Granola: Modellauswahl im Chat", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/getting-more-from-your-notes/understanding-model-selection-in-granola-chat", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "top", "ratingLabel": "Spitzenklasse", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude-Modelle (Standard und Auto-Routing)", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Series-C-Ankündigung läuft der Chat stets auf den neuesten Claude-, GPT- und Gemini-Modellen. Im Modus Auto wählt Granola das Modell anhand des Chat-Kontexts. Im Gratistarif ist nur Auto verfügbar.", "sources": [ { "title": "Granola: Series C, Chat mit Claude, GPT und Gemini", "url": "https://www.granola.ai/blog/series-c", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Modellauswahl im Chat", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/getting-more-from-your-notes/understanding-model-selection-in-granola-chat", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT-Modelle (Standard und Auto-Routing)", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Als Modellfamilie des Chats in der Series-C-Ankündigung genannt. Konkrete Versionen nennt Granola nicht.", "sources": [ { "title": "Granola: Series C, Chat mit Claude, GPT und Gemini", "url": "https://www.granola.ai/blog/series-c", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gemini-Modelle (Standard und Auto-Routing)", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Als Modellfamilie des Chats in der Series-C-Ankündigung genannt. Der Bezug läuft über den gelisteten Unterauftragsverarbeiter Google Cloud.", "sources": [ { "title": "Granola: Series C, Chat mit Claude, GPT und Gemini", "url": "https://www.granola.ai/blog/series-c", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Parallel Web Systems (Websuche und Anreicherung)", "vendor": "Parallel Web Systems", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt Parallel für Websuche und Datenanreicherung, um externen Kontext für KI-Funktionen abzurufen.", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Lokale Audioerfassung auf dem Gerät, abgeschottetes AWS-Netz in den USA, KI-Verarbeitung bei US-Anbietern", "unknown": false, "note": "Alle KI- und Transkriptions-Unterauftragsverarbeiter sind im Trust Center mit Hosting-Standort USA geführt.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services (US-VPC)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Notizen und Transkripte liegen verschlüsselt in einer US-gehosteten AWS Virtual Private Cloud mit täglichen Backups. Eine EU-, UK- oder andere regionale Datenresidenz bietet Granola nicht an. Das Trust Center nennt AWS für Hosting, Speicherung, KI und Compute.", "sources": [ { "title": "Granola: Security", "url": "https://www.granola.ai/security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Security-, Privacy- und Daten-FAQ", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Google Cloud (KI und Compute, USA)", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt Google Cloud für Cloud-Hosting, KI und Compute mit Hosting in den USA.", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Turbopuffer (Vektorsuche und Embedding-Speicher, USA)", "vendor": "Turbopuffer", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt Turbopuffer für Vektorsuche und Speicherung von Embeddings zur semantischen Suche. Das Embedding-Modell selbst ist nicht benannt.", "sources": [ { "title": "Granola Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.granola.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Lokale Audioerfassung und Notiz-Cache auf dem Gerät", "vendor": "Granola", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Desktop- und Mobil-Apps erfassen Mikrofon- und Systemaudio ohne Meeting-Bot. Audio wird nur für die Transkription zwischengespeichert und danach bei Granola und den Drittanbietern gelöscht. Notizen werden zusätzlich lokal für schnellen Zugriff und Offline-Bearbeitung gecacht.", "sources": [ { "title": "Granola: Security-, Privacy- und Daten-FAQ", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/consent-security-privacy/security-privacy-data-faqs", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Granola: Transkription, Audioquellen und Speaker-Tags", "url": "https://docs.granola.ai/help-center/taking-notes/transcription", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "deepgram", "label": "Deepgram Nova", "share": 0.7155 }, { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.1379 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1466 } ], "probes": 116, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Granola für 116 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 72 % davon ähneln sie am stärksten Deepgram Nova. Das passt zur Angabe von Granola. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten AssemblyAI Universal (14 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.6629 }, { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.191 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.0787 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0674 } ], "probes": 89, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Granola für 89 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 66 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das passt zur Angabe von Granola. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. 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Im kostenlosen Tarif enthält das Video ein Wasserzeichen.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Tarife", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing" } ] }, "human-review": { "value": true, "detail": "Menschliches Korrekturlesen und professionelle Transkription sind gegen Minutenpreis zusätzlich buchbar.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Tarife", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing" }, { "title": "HappyScribe: Professionelle Transkription", "url": "https://www.happyscribe.com/professional-transcription-services" } ] }, "evidence-linking": { "value": true, "detail": "Antworten im Meeting-Chat sind mit der exakten Zeitmarke im Transkript verknüpft.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufgaben aus Meetings", "url": "https://www.happyscribe.com/ai-meeting-notetaker/use-cases/action-items" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "file-upload", "conversation", "meeting-bot" ], "outputTypes": [ "transcript", "meeting-summary", "tasks", "subtitles" ], "sources": [ { "title": "HappyScribe: Tarife, Kontingente und Formate", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing" }, { "title": "HappyScribe: Produktübersicht", "url": "https://www.happyscribe.com/" }, { "title": "HappyScribe: Sprachabdeckung nach Funktion", "url": "https://help.happyscribe.com/en/articles/15027559-happyscribe-s-supported-languages" }, { "title": "HappyScribe: Menschliche Transkription", "url": "https://www.happyscribe.com/professional-transcription-services" }, { "title": "HappyScribe: API und Webhooks", "url": "https://www.happyscribe.com/integrations/api" }, { "title": "HappyScribe: Sicherheit und Infrastruktur", "url": "https://www.happyscribe.com/security" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-07", "inputs": [ { "id": "file-upload", "detail": "Audio- und Videodateien oder URLs werden im Editor oder über die API zur Transkription übergeben.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufzeichnung und Dateien", "url": "https://www.happyscribe.com/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HappyScribe: API und Webhooks", "url": "https://www.happyscribe.com/integrations/api", "checked": "2026-10-07" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unlimited" }, "maxFileSize": { "status": "unlimited" }, "sources": [ { "title": "HappyScribe: Automatische Transkriptionssoftware", "url": "https://www.happyscribe.com/automatic-transcription-software", "checked": "2026-10-07" } ] } ] }, { "id": "conversation", "detail": "Der Web-Recorder im Browser und die App für iOS und Android nehmen Gespräche, Interviews und Sprachnotizen ohne Meeting-Bot auf. 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Der kostenlose Plan enthält unbegrenzte Meeting-Aufnahmen bis 45 Minuten.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufzeichnung und Dateien", "url": "https://www.happyscribe.com/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HappyScribe: Deutscher KI-Notetaker", "url": "https://www.happyscribe.com/ai-meeting-notetaker/german", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HappyScribe: Tarife", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing", "checked": "2026-10-07" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] }, { "plans": [ "Kostenlos" ], "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 45 }, "sources": [ { "title": "HappyScribe: Tarife und Meeting-Aufnahmen", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing", "checked": "2026-10-07" } ] }, { "plans": [ "Basic" ], "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 90 }, "sources": [ { "title": "HappyScribe: Tarife und Meeting-Aufnahmen", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Dateien und Meetings werden in bearbeitbare Transkripte umgewandelt.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufzeichnung und Dateien", "url": "https://www.happyscribe.com/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HappyScribe: Tarife", "url": "https://www.happyscribe.com/pricing", "checked": "2026-10-07" } ] }, { "id": "meeting-summary", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufzeichnung und Dateien", "url": "https://www.happyscribe.com/", "checked": "2026-10-07" } ] } ], "tasks": [ { "category": "untertitel", "task": "file-subtitles", "value": true, "detail": "Automatisch erzeugte deutsche Untertitel mit Zeitmarken und Export als SRT oder VTT. Menschlich überarbeitete Untertitel sind separat buchbar.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: automatische Untertitel", "url": "https://www.happyscribe.com/subtitle-generator", "checked": "2026-10-05" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-business", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Aufzeichnung und Dateien", "url": "https://www.happyscribe.com/", "checked": "2026-10-07" } ] } ] }, "tasks": [ "file-subtitles" ], "privacy": { "checked": "2026-10-02", "gdpr": { "value": true, "detail": "HappyScribe bezeichnet den Dienst als DSGVO-konform.", "source": { "title": "HappyScribe: Security and Data Protection", "url": "https://www.happyscribe.com/security" } }, "avv": { "value": true, "detail": "HappyScribe bietet jedem Kunden einen Auftragsverarbeitungsvertrag (DPA) an.", "source": { "title": "HappyScribe Produktübersicht", "url": "https://www.happyscribe.com/" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine ausdrückliche Herstellerangabe zum Einsatz mit Gesundheitsdaten aus der EU.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Sämtliche Dienste laufen in der Cloud. Die Sicherheitsseite nennt AWS und Heroku, die Unterauftragsverarbeiterliste zusätzlich Hetzner, Crunchy Bridge, Wasabi, Redis, Cloudflare und CoreWeave.", "source": { "title": "HappyScribe: Security and Data Protection", "url": "https://www.happyscribe.com/security" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Training erfordert eine gesonderte Einwilligung und ist ohne sie ausgeschaltet. Mit Zustimmung können Inhalte für eigene Modelle oder Modelle von Partnern genutzt werden. Ein Widerruf beendet die künftige Nutzung.", "source": { "title": "HappyScribe: Privacy Policy, 8. Juni 2026", "url": "https://www.happyscribe.com/privacy" } }, "trainingPolicy": "opt-in", "storage": [ { "region": "eu", "label": "EU-Rechenzentren", "scope": "Aufnahmen, Transkripte und Notizen liegen laut HappyScribe in der EU. 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Juni 2026", "url": "https://www.happyscribe.com/privacy" }, { "title": "HappyScribe: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors" } ] }, { "standard": "iso27001", "scope": "Betrifft die Rechenzentrumsinfrastruktur, nicht HappyScribe selbst.", "infrastructure": true, "sources": [ { "title": "HappyScribe: Security and Data Protection", "url": "https://www.happyscribe.com/security" } ] } ], "summary": "HappyScribe speichert Daten überwiegend in der EU, mit Hosting bei Hetzner in Deutschland. Spracherkennung und KI-Funktionen laufen teilweise bei US-Anbietern wie Google Cloud, ElevenLabs, CoreWeave, OpenAI und Anthropic. Modelltraining setzt eine Einwilligung voraus. Der SOC-2-Type-II-Bericht deckt den Zeitraum bis März 2026 ab." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "HappyScribe verteilt die automatische Transkription auf mehrere externe Engines, laut Unterauftragsverarbeiterliste AssemblyAI, Speechmatics, Deepgram, Soniox, ElevenLabs, Google Cloud und das Sprach-KI-Gateway SLNG. Zusätzlich betreibt HappyScribe selbst gehostete KI-Modelle bei CoreWeave in den USA. KI-Funktionen wie AI Chat und Zusammenfassungen laufen über OpenAI, Anthropic, OpenRouter und KI-Modelle auf AWS, maschinelle Übersetzung über DeepL und Google Cloud. Die Anwendung läuft auf AWS, Heroku und Hetzner in der EU, einzelne ASR- und LLM-Verarbeitungen finden in den USA statt.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Multi-Engine-ASR über Drittanbieter-APIs, ergänzt um selbst gehostete Modelle", "unknown": false, "note": "Die Zuordnung der Engines zu Sprachen, Tarifen oder Echtzeit- und Dateimodus ist nicht veröffentlicht. Die Breite der Liste spricht dafür, dass HappyScribe Aufträge je nach Sprache und Qualität auf verschiedene Engines verteilt.", "models": [ { "name": "AssemblyAI", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Im Trust Center als Unterauftragsverarbeiter für KI-Transkription mit Standort EU gelistet.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Speechmatics", "vendor": "Speechmatics", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Im Trust Center als Unterauftragsverarbeiter für KI-Transkription mit Standort EU gelistet.", "reference": "speechmatics", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-melia", "model": "Speechmatics Melia", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-standard", "model": "Speechmatics Standard", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-realtime-enhanced", "model": "Speechmatics Realtime (Enhanced)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-agent-stt-linden-1", "model": "Speechmatics Agent STT Linden 1", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.77, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Deepgram", "vendor": "Deepgram", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Gelistet für KI-Transkription mit Standort EU und USA, wobei der Großteil der Verarbeitung in der EU stattfindet.", "reference": "deepgram", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-deepgram-nova-3", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-telnyx", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-2-telnyx", "model": "Deepgram Nova-2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-realtime", "model": "Deepgram Nova-3 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 6.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-flux", "model": "Deepgram Flux General EN", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 7.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-deepgram-nova-2", "model": "Deepgram Nova-2", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 14.33, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Soniox", "vendor": "Soniox", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Im Trust Center als Unterauftragsverarbeiter für KI-Transkription mit Standort EU gelistet.", "reference": "soniox", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-soniox-v5-async", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4", "model": "Soniox v4 Async", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v5-realtime", "model": "Soniox v5 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-soniox-v4-realtime", "model": "Soniox v4 Real-Time", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-soniox-stt-async-v5", "model": "Soniox v5 Async", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 3.64, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "ElevenLabs Speech-to-Text", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Gelistet für KI-Transkription mit Standort USA. Übermittlungen stützen sich auf EU-US Data Privacy Framework und Standardvertragsklauseln.", "reference": "elevenlabs", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2-realtime", "model": "ElevenLabs Scribe v2 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Google Cloud Speech-to-Text", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Google Cloud EMEA ist für KI-Transkription, Übersetzung und KI-Funktionen gelistet. Die Spracherkennung (ASR) läuft dabei in den USA, die Übersetzung in der EU und die Speicherung im Vereinigten Königreich.", "reference": "google-chirp", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-google-chirp-3", "model": "Google Chirp 3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-2", "model": "Google Chirp 2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp", "model": "Google Chirp (erste Generation)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 31.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-3-streaming", "model": "Google Chirp 3 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "SLNG Sprach-KI-Gateway", "vendor": "SLNG", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "SLNG LTD ist für KI-Transkription mit Standort EU gelistet. SLNG beschreibt sich als Ausführungsschicht für Sprach-KI mit einheitlicher API über mehr als 30 Modelle und regionalen Endpunkten. Welche Modelle HappyScribe darüber ansteuert, ist nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "SLNG: Produktbeschreibung", "url": "https://slng.ai", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Selbst gehostete Open-Weights-Modelle bei CoreWeave (u. a. ASR)", "vendor": "HappyScribe (Betrieb) auf CoreWeave", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "CoreWeave ist für den Betrieb selbst gehosteter KI-Modelle mit Standort USA gelistet. Einschätzung: Eine GPU-Cloud für eigene Modelle neben sieben ASR-Diensten deutet auf selbst betriebene Open-Weights-Modelle für Transkription oder Textfunktionen hin. Modellnamen sind nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprechererkennung aus den ASR-Engines, Namensergänzung im AI Chat", "unknown": false, "note": "Ein eigenes Diarisierungsmodell ist nicht benannt.", "models": [ { "name": "Diarisierung der jeweils genutzten ASR-Engine", "vendor": "AssemblyAI, Speechmatics, Deepgram u. a.", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "HappyScribe dokumentiert automatische Sprechererkennung mit Zeitmarken, ohne ein eigenes Diarisierungsmodell zu nennen. Einschätzung: Die gelisteten ASR-Dienste liefern Sprecherlabels nativ, eine separate Diarisierungskomponente ist nicht als Unterauftragsverarbeiter geführt.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Transkriptionstools mit EU-Datenresidenz", "url": "https://www.happyscribe.com/blog/transcription-tools-with-eu-data-residency", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Ergänzung von Sprechernamen im AI Chat (LLM-basiert)", "vendor": "OpenAI / Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Der AI Chat bietet eine Aktion zum Ergänzen von Sprechernamen aus dem Kontext. Einschätzung: Diese Zuordnung läuft über die für KI-Funktionen gelisteten Anbieter von Sprachmodellen und ersetzt keine akustische Sprechertrennung.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: AI Chat", "url": "https://help.happyscribe.com/en/articles/16013375-ai-chat-talk-to-your-transcripts-and-meetings", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "LLM-Funktionen über OpenAI, Anthropic, OpenRouter und AWS", "unknown": false, "note": "Die API-Daten werden laut Datenschutzerklärung nicht zum Training der LLM-Anbieter genutzt. Eigenes Modelltraining erfordert eine gesonderte Einwilligung.", "models": [ { "name": "OpenAI-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Datenschutzerklärung (gültig ab 08.06.2026) nennt OpenAI als LLM-Anbieter für KI-Assistentenfunktionen und Konnektoren. Das Trust Center listet OpenAI Ireland für KI-Funktionen („AI features“) mit Verarbeitung in den USA unter Standardvertragsklauseln.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.happyscribe.com/privacy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Anthropic Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Datenschutzerklärung und Trust Center nennen Anthropic Ireland für KI-Funktionen mit Verarbeitung in den USA unter Standardvertragsklauseln.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "HappyScribe: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.happyscribe.com/privacy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "OpenRouter (Modell-Routing über mehrere LLM-Anbieter)", "vendor": "OpenRouter", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "OpenRouter ist für KI-Funktionen und Modell-Routing mit Standort USA gelistet. Darüber lassen sich Modelle weiterer Anbieter ansprechen.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "KI-Modelle auf AWS (Amazon Bedrock, EU-Region Irland)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "AWS EMEA ist für Cloud-Hosting, Dateispeicherung und KI-Modelle („AI models“) mit Standort Irland gelistet. Einschätzung: Dieser Zweck entspricht der Nutzung von Amazon Bedrock für EU-seitige LLM-Verarbeitung.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "AI Chat mit Modellwahl und Auto-Routing, MCP-Server, ChatGPT-Konnektor und optionale Übersetzung über DeepL und Google", "unknown": false, "note": "Der AI Chat arbeitet auf fertigen Transkripten. Konnektoren wie die HappyScribe-App für ChatGPT und ein MCP-Server binden externe Assistenten an.", "models": [ { "name": "AI Chat im Modus Auto (Routing auf OpenAI-, Anthropic- und weitere Modelle über OpenRouter, Einschätzung)", "vendor": "OpenRouter / OpenAI / Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Hilfe beschreibt eine Modellauswahl im Chat mit Auto als Standard, leistungsfähigere Modelle stehen in bezahlten Tarifen zur Verfügung. Einschätzung: Die automatische Modellwahl nutzt die für KI-Funktionen gelisteten Anbieter, OpenRouter ist ausdrücklich für Modell-Routing geführt.", "sources": [ { "title": "HappyScribe: AI Chat", "url": "https://help.happyscribe.com/en/articles/16013375-ai-chat-talk-to-your-transcripts-and-meetings", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "DeepL und Google Cloud Translation (maschinelle Übersetzung)", "vendor": "DeepL / Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "DeepL SE ist für maschinelle Übersetzung mit Standort Deutschland gelistet, Google Cloud für Übersetzung in der EU.", "optional": true, "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "EU-Hosting auf AWS, Heroku und Hetzner, GPU-Inferenz bei CoreWeave in den USA", "unknown": false, "note": "US-Verarbeitung betrifft laut Liste Google-ASR, ElevenLabs, Teile von Deepgram, CoreWeave, OpenAI, Anthropic und OpenRouter. Abgesichert über Standardvertragsklauseln beziehungsweise das EU-US Data Privacy Framework.", "models": [ { "name": "AWS EMEA (Irland), Heroku (Irland), Hetzner (Deutschland), Crunchy Bridge (Irland), Wasabi (Frankreich)", "vendor": "Amazon Web Services / Heroku / Hetzner / Snowflake (Crunchy Bridge) / Wasabi", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center listet AWS für Hosting, Speicherung und KI-Modelle, Heroku für Anwendungshosting, Hetzner für Anwendungshosting, Medienverarbeitung und Suchserver, Crunchy Bridge für die Datenbank und Wasabi für Mediendateien.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "CoreWeave (USA) für selbst gehostete KI-Modelle", "vendor": "CoreWeave", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Gelistet für den Betrieb selbst gehosteter KI-Modelle mit Standort USA unter Standardvertragsklauseln.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Cloudflare (globales Netzwerk, Mediendateispeicher) und Recall.ai (Meeting-Aufzeichnung, Deutschland)", "vendor": "Cloudflare / Recall.ai", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Cloudflare ist für Netzwerksicherheit und Mediendateispeicher mit globalem Standort gelistet, Recall.ai (Hyperdoc Inc.) für die Aufzeichnung von Online-Meetings mit Standort Deutschland.", "sources": [ { "title": "HappyScribe Trust Center: Unterauftragsverarbeiterliste", "url": "https://app.eu.vanta.com/happyscribe/trust/fmy7bwzt9cpuvcuea20jnh/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.7692 }, { "reference": "speechmatics", "label": "Speechmatics", "share": 0.1453 }, { "reference": "deepgram", "label": "Deepgram Nova", "share": 0.0598 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0256 } ], "probes": 117, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von HappyScribe für 117 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 77 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das passt zur Angabe von HappyScribe. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten Speechmatics (15 %) und Deepgram Nova (6 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.8276 }, { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.0862 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0862 } ], "probes": 58, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von HappyScribe für 58 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 83 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das passt zur Angabe von HappyScribe. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Claude-Familie (9 %)." } ] }, "results": [ { "id": "happy-scribe/audio-transkription", "provider": "happy-scribe", "providerName": "HappyScribe", "test": "audio-transkription", "label": "Audiotranskription", "category": "audio-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/happy-scribe/test/#audio-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/audio-transkription/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-audio-v1", "scenarios": 44, "runs": 3, "completed": 132, "total": 132, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 66.0672, "ci95": [ 63.5, 68.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "amberscript", "ci95": [ -1.1, 4.35 ] }, { "provider": "turboscribe", "ci95": [ 1.65, 7.77 ] }, { "provider": "f4", "ci95": [ 5.01, 10.46 ] }, { "provider": "sonix", "ci95": [ 1.89, 8.06 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 7.82, 13.35 ] }, { "provider": "noscribe", "ci95": [ 0.58, 8.17 ] }, { "provider": "maxqda-transcription", "ci95": [ -11.75, -7.19 ] }, { "provider": "trint", "ci95": [ 3.96, 9.2 ] } ], "rank": 2, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 89.929, "references": { "key": "audio-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 220, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 66.43, "weight": 0.75, "contribution": 49.823 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 56.222, "weight": 0.2, "contribution": 11.244 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 8.91, "direction": "lower", "ci95": [ 8.17, 9.6 ] }, "transcription": { "referenceWords": 563238, "substitutions": 26983, "deletions": 15684, "insertions": 7516, "errors": 50183, "werPercent": 8.91, "ci95": [ 8.17, 9.6 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 566.4, "p95Seconds": 1665.2, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiger Export verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 96.312, "ci95": [ 88.63, 103.3 ], "estimate": { "outputs": 132, "audioSeconds": 238560, "minutes": 6382.31, "ci": [ 88.63, 103.3 ], "audioHours": 66.267 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 132641, "denominator": 3608808, "valuePercent": 3.675, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 11.68, 13.85 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 3847400, "denominator": 22399644, "valuePercent": 17.176, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Die Compliance-Seite legt die EU als Verarbeitungsgebiet fest. Namen und Standorte einzelner Unterauftragsverarbeiter stehen im AVV.", "sources": [ { "title": "HealthJet: Sicherheit und Compliance", "url": "https://www.healthjet.ai/compliance" }, { "title": "HealthJet: Datenschutz der B2B-Anwendung", "url": "https://www.healthjet.ai/privacy" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "c5", "scope": "HealthJet nennt C5 für die deutschen Rechenzentren seiner Cloud-Provider.", "infrastructure": true, "sources": [ { "title": "HealthJet: Sicherheit und Compliance", "url": "https://www.healthjet.ai/compliance" } ] } ], "summary": "HealthJet speichert Patientendaten in Deutschland und verarbeitet sie innerhalb der EU. Audioaufnahmen werden nach erfolgreicher Verarbeitung gelöscht. Ein AVV ist erhältlich, KI-Training mit Patientendaten ist ausgeschlossen. Der C5-Nachweis betrifft die Cloud-Infrastruktur." }, "technology": { "checked": "2026-10-13", "summary": "HealthJet verbindet Spracherkennung, kontextbezogene Dokumenterstellung und Konsistenzprüfung über mehrere KI-Agenten. Die Anbieter der KI-Dienste nennt HealthJet im AVV. Öffentlich sind keine Modellversionen angegeben.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Serverbasierte Spracherkennung nach Abschluss der Aufnahme", "unknown": false, "models": [ { "name": "Whisper-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "HealthJet lädt die vollständige Aufnahme erst nach dem Aufnahmeende hoch und transkribiert sie auf dem Server. Laut Hersteller versteht die Spracherfassung auch mehrere Sprachen und Akzente. Beides passt zu Whisper-basierten Diensten. Die Zuordnung ist eine Einschätzung von ScribeIndex, keine Modellangabe des Herstellers.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "HealthJet: Benutzung der mobilen App", "url": "https://www.healthjet.ai/help-center/benutzung-der-healthjet-app", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HealthJet: Produkt, Arbeitsweise und Spracherfassung", "url": "https://www.healthjet.ai/", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Zuordnung der Gesprächsangaben im erzeugten Dokument", "unknown": true, "note": "Ein gesondertes Modell für Sprechertrennung nennt HealthJet nicht.", "sources": [ { "title": "HealthJet: Gespräch, Akten und Gutachten getrennt dokumentieren", "url": "https://www.healthjet.ai/help-center/medizinische-gutachten-mit-healthjet-erstellen", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Mehrstufige Dokumentausarbeitung mit Deep Thinking", "unknown": false, "models": [ { "name": "GPT-Familie mit Reasoning", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "HealthJet beschreibt mehrere KI-Agenten, Kontextverarbeitung und Deep Thinking für komplexe Dokumente. Daraus leitet ScribeIndex ein Modell der GPT-Familie mit Denkschritten (Reasoning) ab. Anbieter und Modellversion nennt HealthJet öffentlich nicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "HealthJet: Funktionen", "url": "https://www.healthjet.ai/features", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HealthJet: Produkt und Arbeitsweise", "url": "https://www.healthjet.ai/", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Konsistenzprüfung und Zusammenführen vorhandener Dokumente", "unknown": true, "note": "HealthJet markiert logische und medizinische Unstimmigkeiten. Ein eigenes Modell für diese Prüfung nennt der Anbieter nicht.", "sources": [ { "title": "HealthJet: Funktionen", "url": "https://www.healthjet.ai/features", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HealthJet: Medizinische Gutachten", "url": "https://www.healthjet.ai/gutachten", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Deutsche Speicherung und europäische KI-Verarbeitung", "unknown": false, "models": [ { "name": "Cloud-Infrastruktur in Deutschland und der EU", "vendor": "HealthJet / beauftragte Cloud-Provider", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Compliance-Seite trennt die Speicherung in Deutschland von der Verarbeitung innerhalb der EU. Die Namen der Dienstleister enthält der AVV.", "sources": [ { "title": "HealthJet: Sicherheit und Compliance", "url": "https://www.healthjet.ai/compliance", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "HealthJet: Datenschutz der B2B-Anwendung", "url": "https://www.healthjet.ai/privacy", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.5263 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.4737 } ], "probes": 95, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von HealthJet für 95 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 53 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von HealthJet ableitet." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.5301 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.4699 } ], "probes": 83, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von HealthJet für 83 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 53 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von HealthJet ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "healthjet/medical-scribes:clinical-notes", "provider": "healthjet", "providerName": "HealthJet", "test": "medical-scribes:clinical-notes", "label": "Ärztliche Gesprächsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/healthjet/test/#aerztliche-dokumentation", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/aerztliche-dokumentation/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-klinik-v1", "scenarios": 48, "runs": 3, "completed": 143, "total": 144, "completionRatePercent": 99.306, "evaluation": { "output": "clinical-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine verdichtete Dokumentation, keine wortnahe Abschrift. Deshalb gibt es keine WER." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 81.3791, "ci95": [ 76.2, 83.6 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "heidi", "ci95": [ -5.73, 4.86 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -9.94, -1.66 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -3.2, 7.72 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 0.51, 12.69 ] }, { "provider": "doctolib-assistent", "ci95": [ -12.26, -3.89 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -7.27, 4.21 ] }, { "provider": "speechlive-health", "ci95": [ -3.97, 6.57 ] }, { "provider": "gospeech-medical", "ci95": [ -8.03, 0.37 ] }, { "provider": "quixxs", "ci95": [ 8.47, 20.59 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -4.83, 6.93 ] } ], "rank": 6, "cohortSize": 11, "criticalRatePercent": 0.699, "contentQuality": 92.744, "references": { "key": "clinical-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 59, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 75.814, "weight": 0.6, "contribution": 45.488 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 96.503, "weight": 0.2, "contribution": 19.301 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 77.498, "weight": 0.15, "contribution": 11.625 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 99.306, "weight": 0.05, "contribution": 4.965 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 92.744, "direction": "higher", "ci95": [ 91.87, 93.62 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 3694, "falsePositive": 153, "falseNegative": 425, "referenceFacts": 4119, "outputFacts": 3847, "precisionPercent": 96.023, "precisionCi95": [ 94.98, 97.07 ], "recallPercent": 89.682, "recallCi95": [ 88.52, 90.81 ], "f1Percent": 92.744, "f1Ci95": [ 91.87, 93.62 ] }, "latency": { "p50Seconds": 29.3, "p95Seconds": 74.7, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 13.2759, "ci95": [ 11.45, 15.28 ], "estimate": { "outputs": 143, "audioSeconds": 104040, "minutes": 383.78, "ci": [ 11.45, 15.28 ], "audioHours": 28.908 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 1, "denominator": 143, "valuePercent": 0.699, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.07, 6.28 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9676 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 74, "denominator": 3847, "valuePercent": 1.924, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. 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Bewertet werden dokumentationsrelevante Fakten und ihre Zuordnung, nicht die Wortfolge des Gesprächs." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 63.7917, "ci95": [ 54.1, 69.6 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "playnvoice", "ci95": [ -16.56, -0.23 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ -5.69, 14.59 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -11.39, 8.49 ] }, { "provider": "via-health", "ci95": [ -23.65, -5.4 ] }, { "provider": "dokudachs", "ci95": [ -21.73, -2.74 ] }, { "provider": "iptas", "ci95": [ -19.94, -3.22 ] }, { "provider": "clara-health", "ci95": [ -15.9, 0.8 ] }, { "provider": "lumanote", "ci95": [ -18.47, 0.44 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ -6.47, 11.87 ] }, { "provider": "psynex", "ci95": [ -22.28, -5.7 ] }, { "provider": "upheal", "ci95": [ -2.08, 19.29 ] } ], "rank": 9, "cohortSize": 12, "criticalRatePercent": 6.481, "contentQuality": 88.673, "references": { "key": "therapy-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 20, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 62.242, "weight": 0.6, "contribution": 37.345 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 67.593, "weight": 0.2, "contribution": 13.519 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 52.851, "weight": 0.15, "contribution": 7.928 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 88.673, "direction": "higher", "ci95": [ 87.3, 89.95 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2826, "falsePositive": 224, "falseNegative": 498, "referenceFacts": 3324, "outputFacts": 3050, "precisionPercent": 92.656, "precisionCi95": [ 91.25, 94.08 ], "recallPercent": 85.018, "recallCi95": [ 82.9, 87.01 ], "f1Percent": 88.673, "f1Ci95": [ 87.3, 89.95 ] }, "latency": { "p50Seconds": 43.3, "p95Seconds": 102.6, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 9.4298, "ci95": [ 8.3, 10.58 ], "estimate": { "outputs": 108, "audioSeconds": 310800, "minutes": 814.08, "ci": [ 8.3, 10.58 ], "audioHours": 86.331 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 7, "denominator": 108, "valuePercent": 6.481, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 2.41, 16.28 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 56, "denominator": 3050, "valuePercent": 1.836, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. 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Vitalwerte und Aufgaben lassen sich in angepassten Vorlagen dokumentieren.", "sources": [ { "title": "Heidi: KI-Dokumentation für die Pflege", "url": "https://www.heidihealth.com/de-ch/loesungen/pflege", "checked": "2026-10-07" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-medicine", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "mental-health", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "psychiatry", "detail": "Der Community-Katalog führt Vorlagen für die psychiatrische Erstaufnahme wie „Comprehensive Psychiatric Intake“ und für Verlaufsnotizen.", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "therapy-notes", "nursing-notes" ], "privacy": { "checked": "2026-10-05", "gdpr": { "value": true, "detail": "Heidi erklärt für das Angebot in Deutschland, die Anforderungen der DSGVO zu erfüllen.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Heidi bietet einen deutschsprachigen AVV nach Art. 28 DSGVO an. Das globale DPA vom 29. September 2026 regelt die Verarbeitung auf dokumentierte Weisung.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Heidi richtet das Deutschland-Angebot an Praxen und Kliniken. Patientendaten verlassen laut Compliance-Seite den EWR nicht. Personenbezogene Daten werden laut Heidi deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen. Das betrifft die Textstufe, denn die Spracherkennung braucht die unveränderte Aufnahme.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Aufnahmen auf dem Gerät werden zur Transkription und weiteren Verarbeitung an die Plattform übertragen. Die Spracherkennung läuft nicht lokal.", "source": { "title": "Heidi: Datenfluss und technische Compliance-FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Der globale Auftragsverarbeitungsvertrag (DPA) vom 29. September 2026 verbietet KI-Training und Fine-Tuning mit Kundendaten und erzeugten Ergebnissen, bei Heidi und bei Dritten. Das Verbot gilt auch für deidentifizierte Daten. Zulässige Tests dürfen keine Modellgewichte verändern.", "source": { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "eu", "label": "Deutschland und Irland", "scope": "Die Deutschland-Seite nennt Hosting in Deutschland, ohne den Cloud-Anbieter zu benennen. Die Unterauftragsverarbeiterliste führt AWS und Microsoft Azure für regionales Hosting, AWS unter anderem in der EU, Azure unter anderem in Schweden. Die globale Datenschutzerklärung nennt regionale EU-Umgebungen. Maßgeblich sind Kundenregion und Vertrag.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" }, { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" }, { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" } ] }, { "region": "uk", "label": "Vereinigtes Königreich", "scope": "Laut globaler Datenschutzerklärung betreibt Heidi im Vereinigten Königreich eine eigene regionale Hostingumgebung. Für deutsche Konten ist sie nicht die Standardumgebung.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] }, { "region": "us", "label": "Vereinigte Staaten", "scope": "Für Kunden in den USA betreibt Heidi eine eigene regionale Hostingumgebung.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] }, { "region": "other", "label": "Australien, Kanada und Schweiz", "scope": "Die globale Datenschutzerklärung nennt weitere regionale Hostingstandorte in Australien, Kanada und der Schweiz.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EWR für das Deutschland-Angebot", "scope": "Laut Deutschland-Seite verlassen Patientendaten den EWR nicht. Personenbezogene Angaben werden laut Heidi automatisch deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen. Das betrifft die Textstufe, denn die Spracherkennung braucht die unveränderte Aufnahme. Das globale DPA lässt für Unterauftragsverarbeiter andere Regionen zu.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" }, { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" } ] }, { "region": "us", "label": "USA über Unterauftragsverarbeiter", "scope": "Laut DPA Ziffer 12.1 kann ein Teil der Verarbeitung durch verbundene Unternehmen oder Unterauftragsverarbeiter in einer anderen Region stattfinden. Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Microsoft Azure unter anderem in den USA.", "sources": [ { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" }, { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" }, { "title": "Heidi: Datenfluss und technische Compliance-FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs" } ] }, { "region": "other", "label": "Weitere Regionen über Unterauftragsverarbeiter", "scope": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Microsoft Azure neben den USA und Schweden auch in Japan, Australien und den Vereinigten Arabischen Emiraten.", "sources": [ { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. 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Zertifikate im Trust Center.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "iso42001", "version": "2023", "scope": "Managementsystem für KI-Governance.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Prüfbericht zu Sicherheits- und Vertraulichkeitskontrollen. Kein DSGVO-Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "cyber-essentials-plus", "scope": "Laut globaler Datenschutzerklärung aufrechterhaltene Zertifizierung.", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] } ], "summary": "Heidi bietet einen AVV und regionales Hosting bei AWS und Microsoft Azure. Für Deutschland nennt Heidi Hosting in Deutschland und Verarbeitung im EWR. Das globale DPA schließt KI-Training mit Kundendaten aus. Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt zusätzlich Azure-Regionen außerhalb der EU und Google Cloud ohne Regionsangabe. Welcher Cloud-Anbieter die deutsche Umgebung stellt, nennt Heidi nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "Heidi betreibt für englische Transkription ein eigenes, auf NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 feinabgestimmtes ASR-Modell und ergänzt es um Sprachdienste und Modelle aus Google Cloud. Die Notizerstellung läuft über einen Mehranbieter-LLM-Stack aus Google-Cloud-Modellen, Amazon Bedrock und selbst gehosteten Open-Weight-Modellen auf Amazon EKS. Heidi Evidence nutzt ausdrücklich Anthropic Claude. Gehostet wird regional auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, für Deutschland nach Anbieterangabe mit Datenhaltung in Deutschland und Verarbeitung im EWR.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigenes, feinabgestimmtes Open-Weight-ASR für Englisch, ergänzt um Cloud-Sprachdienste", "unknown": false, "note": "Parakeet TDT 0.6B v2 ist ein englischsprachiges Modell. Google Cloud Speech-to-Text nennt Heidi als Unterauftragsverarbeiter, aber nicht, welche Sprachen darüber laufen.", "models": [ { "name": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "vendor": "NVIDIA (Basismodell), Feinabstimmung durch Heidi", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Heidi beschreibt im Juli 2026 den Wechsel auf eine eigene Spracherkennung. Dafür wurde Parakeet V2 0.6B TDT mit NVIDIA NeMo auf rund 1.500 Stunden klinischem Audio und synthetischer Sprache feinabgestimmt (8x H100, 12 Stunden). Angegeben sind 9,4 % WER gegenüber 11,5 % beim Basismodell und 13 % beim bisherigen Anbieter sowie eine Latenzsenkung von etwa 3,0 auf 0,7 Sekunden und 64 % geringere ASR-Kosten. Die Kostenangabe bezieht sich ausdrücklich auf englische Transkription.", "englishOnly": true, "reference": "parakeet", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS Machine Learning Blog: Feinabstimmung von NVIDIA Nemotron Speech ASR mit Heidi", "url": "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tuning-nvidia-nemotron-speech-asr-on-amazon-ec2-for-domain-adaptation", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst und nennt eigene Werte. Diese sind Herstellerangaben mit nicht offengelegtem Testset. Unabhängig belegt sind nur die Werte des Basismodells.", "references": [ { "id": "aa-parakeet-tdt-0-6b-v2", "model": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 6.4, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [ { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Nicht kuratierte WER („non-curated“) auf Heidis internem Testset (Englisch, Testset nicht näher beschrieben)", "value": 9.4, "unit": "%", "comparison": "Basismodell Parakeet v2 11,5 %, bisherige, nicht benannte Anbieterlösung 13,0 %", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "F1 für medizinische Fachbegriffe", "value": 93.5, "unit": "%", "comparison": "Basismodell Parakeet v2 89,7 %, bisherige Anbieterlösung 89,5 %", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Gewinnrate in verblindeten Paarvergleichen", "value": 54.5, "unit": "%", "comparison": "Gegenüber dem bisher eingesetzten System, Bewerter und Stichprobengröße nennt Heidi nicht", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Latenz der Spracherkennung", "value": 0.7, "unit": "s", "comparison": "Bisherige Latenz etwa 3,0 s, laut Heidi mehr als 75 % Verbesserung", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Durchschnittliche WER des Basismodells im Hugging Face Open ASR Leaderboard, im AWS-Beitrag zitiert", "value": 6.05, "unit": "%", "comparison": "Gilt für das Basismodell ohne Heidis Feinabstimmung, gemessen auf englischen Benchmarkdatensätzen, einen Messwert für das feinabgestimmte Modell nennt der Beitrag nicht", "published": "2026-03-12", "source": { "title": "AWS Machine Learning Blog: Fine-tuning NVIDIA Nemotron Speech ASR on Amazon EC2 for domain adaptation (12.03.2026)", "url": "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tuning-nvidia-nemotron-speech-asr-on-amazon-ec2-for-domain-adaptation" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": null } }, { "name": "Google Cloud Speech-to-Text", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi schreibt, die AI Platform von Google Cloud liefere die klinisch abgestimmten Modelle und Speech-to-Text-Fähigkeiten für laute Räume, mehrere Stimmen und Akzente. Welche Google-Spracherkennung (etwa Chirp) und für welche Sprachen sie neben dem eigenen englischen Modell eingesetzt wird, nennt die Quelle nicht.", "reference": "google-chirp", "sources": [ { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-google-chirp-3", "model": "Google Chirp 3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-2", "model": "Google Chirp 2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp", "model": "Google Chirp (erste Generation)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 31.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-3-streaming", "model": "Google Chirp 3 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Drittanbieter-Spracherkennung (für Englisch abgelöst)", "vendor": "nicht benannt", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Heidi vergleicht das eigene Modell mit einer „bisherigen Anbieterlösung“ mit Minutenpreisen. Die Ablösung wird nur für Englisch beschrieben. Einschätzung: Für Sprachen außerhalb des englischen Parakeet-v2-Modells, darunter Deutsch, laufen weiterhin Dritt- oder Cloud-ASR-Dienste, bis die angekündigte Ausweitung der Feinabstimmung auf alle 110 Sprachen umgesetzt ist.", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "APA-Anbieterbefragung: Antworten von Heidi (Juli 2025)", "url": "https://www.psychiatry.org/getmedia/384046ae-476f-4abe-902d-aa2173c24b3e/APA-MentalHealthIT-Heidi-Inquiry.pdf", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [ { "provider": "heidi", "modelName": "Drittanbieter-Spracherkennung (für Englisch abgelöst)", "metric": "Nicht kuratierte WER („non-curated“) auf Heidis internem Testset (Englisch)", "value": 13, "unit": "%", "comparison": "Heidis feinabgestimmtes Parakeet 9,4 %, Basismodell Parakeet v2 11,5 %, Anbieter nicht benannt", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Nicht veröffentlicht", "unknown": true, "note": "Weder die ASR-Beiträge von Heidi und AWS noch die Compliance-Unterlagen beschreiben ein Verfahren zur Sprecher- oder Rollenzuordnung.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Mehranbieter-LLM-Stack aus Cloud-Modellen und selbst gehosteten Open-Weight-Modellen, gesteuert über Vorlagen und Prompting", "unknown": false, "note": "Laut Deutschland-Compliance-Seite werden personenbezogene Daten automatisch deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen.", "models": [ { "name": "Gemini über Google Cloud Vertex AI", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Google Cloud als Anbieter für „hosting and processing for many of our AI models“. Heidi beschreibt, über Model Garden Googles eigene Modelle mit Open-Source- und Drittmodellen zu kombinieren. Googles eigene Sprachmodelle in Vertex AI sind die Gemini-Familie, eine konkrete Version nennt Heidi nicht.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "The Medical Republic: Google-Partnerschaft von Heidi (Sekundärquelle, 16.04.2025)", "url": "https://www.medicalrepublic.com.au/?p=116099", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "LLMs über Amazon Bedrock", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Im Vortrag auf der AWS re:Invent 2025 erklärt Heidi, beim Eintritt in neue Regionen LLM-Anbieter zu nutzen, die dort bereits verfügbar und konform sind, „like Amazon Bedrock“. Welche Bedrock-Modelle eingesetzt werden, wird nicht genannt.", "sources": [ { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "ZenML LLMOps Database: Zusammenfassung des Heidi-Vortrags (Sekundärquelle)", "url": "https://www.zenml.io/llmops-database/ai-powered-clinical-documentation-with-multi-region-healthcare-compliance", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Selbst gehostete Open-Weight-LLMs auf Amazon EKS", "vendor": "Open-Weight-Anbieter (nicht benannt), Betrieb durch Heidi", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi beschreibt einen hybriden Ansatz „Bedrock for speed and EKS for control“, um Modelle regional selbst zu hosten. Der Google-Cloud-Beitrag nennt zusätzlich Open-Source-Optionen. Laut Heidis Antwort auf eine Befragung der American Psychiatric Association werden die LLMs vom Medical-Knowledge-Team mit intern aufbereiteten Daten und Prompt Engineering angepasst. Modellnamen werden nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "APA-Anbieterbefragung: Antworten von Heidi (Juli 2025)", "url": "https://www.psychiatry.org/getmedia/384046ae-476f-4abe-902d-aa2173c24b3e/APA-MentalHealthIT-Heidi-Inquiry.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Azure OpenAI Service", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI Service mit Modellen von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Microsoft Azure ist als Cloud-Anbieter für Datenhaltung und Hosting in den USA, Japan, Australien, Schweden und den VAE gelistet. Für Enterprise-Kunden nennt Heidi abgeschottete Azure-Umgebungen. Einschätzung: In diesen Umgebungen liegt Azure OpenAI als regional verfügbarer LLM-Dienst nahe, eine ausdrückliche Nennung fehlt.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: technische und datenschutzbezogene FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Evidenzassistent auf Basis von Anthropic Claude. Sprachagenten im Test", "unknown": false, "note": "Für Ask Heidi und die Dokumenterstellung aus der Notiz ist kein eigenes Modell benannt. Einschätzung: derselbe Mehranbieter-LLM-Stack wie bei der Notizerstellung.", "models": [ { "name": "Claude für Heidi Evidence", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Heidi erklärt, Heidi Evidence sei „in part built on Claude, Anthropic’s AI models“. Die Aussage betrifft die Evidenzfunktion. Für den Scribe nennt die Quelle kein Modell. Ob Claude direkt, über Amazon Bedrock oder über Vertex AI bezogen wird, ist nicht angegeben.", "sources": [ { "title": "Heidi: Start von Heidi Evidence mit Claude", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-launches-evidence", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "NVIDIA Nemotron 3 Speech-to-Speech (Preview, im Test)", "vendor": "NVIDIA", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi berichtet, das Preview-Modell Nemotron 3 Speech to Speech für Sprachagenten bei Aufnahme- und Terminanrufen getestet zu haben, als Ersatz für die klassische Kette ASR → LLM → TTS. Ein Produktiveinsatz wird nicht angegeben.", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-nemotron-3-ultra", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Ultra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 23, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-super", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Super", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 13, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-nano-30b-reasoning", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Nano", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 9, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-5-lightning", "model": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 13, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Regionale Multi-Cloud aus AWS, Microsoft Azure und Google Cloud", "unknown": false, "note": "Die Aufnahme erfolgt lokal in Web-, Desktop- oder Mobil-App. Transkription und Notizerstellung laufen in der Cloud.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services (inkl. Amazon EKS, Amazon Bedrock)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt AWS für Datenhaltung und Hosting in den USA, Kanada, der EU, Großbritannien, Australien und der Schweiz. Das DPA nennt AWS Canada Central und AWS Sydney. In einem Vortrag auf der AWS-Konferenz re:Invent werden ap-southeast-2/-4 für Australien und us-east-1/us-west-2 für die USA genannt.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Google Cloud ist als „Cloud Storage and Processing“ mit dem Zweck „hosting and processing for many of our AI models“ gelistet. Eine Region nennt der Eintrag nicht.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Azure ist für Datenhaltung und Hosting in den USA, Japan, Australien, Schweden und den VAE gelistet. Enterprise-Kunden können laut FAQ in abgeschotteten AWS- oder Azure-Umgebungen betrieben werden.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: technische und datenschutzbezogene FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Hosting in Deutschland, Verarbeitung im EWR (Deutschland-Angebot)", "vendor": "Heidi (Cloud-Anbieter für Deutschland nicht benannt)", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Deutschland-Seite sagt, alle Daten würden lokal in Deutschland gehostet und Patientendaten verließen den EWR zu keinem Zeitpunkt. Welcher der gelisteten Cloud-Anbieter die deutsche Umgebung und die KI-Modellausführung stellt, wird nicht genannt.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "google-chirp", "label": "Google Chirp", "share": 0.6452 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3548 } ], "probes": 124, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Heidi für 124 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 65 % davon ähneln sie am stärksten Google Chirp. Das passt zur Angabe von Heidi. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.4222 }, { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1778 } ], "probes": 90, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Heidi für 90 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 42 % davon ähneln sie am stärksten der Gemini-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Heidi ableitet. Knapp dahinter folgt die GPT-Familie (40 %)." } ] }, "results": [ { "id": "heidi/medical-scribes:clinical-notes", "provider": "heidi", "providerName": "Heidi Health", "test": "medical-scribes:clinical-notes", "label": "Ärztliche Gesprächsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/test/#aerztliche-dokumentation", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/aerztliche-dokumentation/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-klinik-v1", "scenarios": 48, "runs": 3, "completed": 142, "total": 144, "completionRatePercent": 98.611, "evaluation": { "output": "clinical-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine verdichtete Dokumentation, keine wortnahe Abschrift. Deshalb gibt es keine WER." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 81.8775, "ci95": [ 76.4, 84.5 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ -4.86, 5.73 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -9.96, -0.78 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -3.18, 8.68 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 0.7, 13.04 ] }, { "provider": "doctolib-assistent", "ci95": [ -11.83, -3.25 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -6.59, 4.74 ] }, { "provider": "speechlive-health", "ci95": [ -3.69, 7.55 ] }, { "provider": "gospeech-medical", "ci95": [ -7.95, 1.26 ] }, { "provider": "quixxs", "ci95": [ 8.57, 21.67 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -4.73, 7.19 ] } ], "rank": 5, "cohortSize": 11, "criticalRatePercent": 1.408, "contentQuality": 93.149, "references": { "key": "clinical-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 59, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 77.162, "weight": 0.6, "contribution": 46.297 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 92.958, "weight": 0.2, "contribution": 18.592 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 80.387, "weight": 0.15, "contribution": 12.058 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 98.611, "weight": 0.05, "contribution": 4.931 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 93.149, "direction": "higher", "ci95": [ 92.22, 94.09 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 3732, "falsePositive": 204, "falseNegative": 345, "referenceFacts": 4077, "outputFacts": 3936, "precisionPercent": 94.817, "precisionCi95": [ 93.47, 96.17 ], "recallPercent": 91.538, "recallCi95": [ 90.34, 92.69 ], "f1Percent": 93.149, "f1Ci95": [ 92.22, 94.09 ] }, "latency": { "p50Seconds": 102.1, "p95Seconds": 281.5, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 11.5715, "ci95": [ 9.8, 13.35 ], "estimate": { "outputs": 142, "audioSeconds": 103320, "minutes": 332.16, "ci": [ 9.8, 13.35 ], "audioHours": 28.705 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 2, "denominator": 142, "valuePercent": 1.408, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.25, 7.46 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9574 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 94, "denominator": 3936, "valuePercent": 2.388, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.72, 3.3 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6462 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 130, "denominator": 3455, "valuePercent": 3.763, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 2.87, 4.92 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5569 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 17, "denominator": 610, "valuePercent": 2.787, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. 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Laut AVV findet keine Übermittlung in Drittländer statt.", "sources": [ { "title": "Idana: AVV und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://assets.idana.app/legal-docs/data-processing-agreement/AVV-Idana-Praxissoftware.pdf" } ] }, { "region": "eu", "label": "Deutschland, Frankfurt", "scope": "Amazon Web Services (AWS) übernimmt nur den automatischen E-Mail-Versand, nicht die Spracherkennung.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Idana: AVV und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://assets.idana.app/legal-docs/data-processing-agreement/AVV-Idana-Praxissoftware.pdf" } ] }, { "region": "unknown", "label": "Nicht veröffentlicht", "scope": "TeamViewer und AnyDesk übertragen bei der Fernwartung Audio und Video. 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Ein eigenes Assistenzmodell nennt Idana nicht.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Google-Cloud-Infrastruktur und Google-KI-Dienste in der EU", "unknown": false, "note": "Die lokale Praxissoftware entschlüsselt exportierte Dokumente und übernimmt sie ins PVS.", "models": [ { "name": "Google Cloud und Gemini Enterprise Agent Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der AVV nennt Google für die Standorte Frankfurt und Berlin und für die KI-Schnittstelle in der EU. AWS führt er nur für den E-Mail-Versand auf.", "sources": [ { "title": "Idana: AVV und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://assets.idana.app/legal-docs/data-processing-agreement/AVV-Idana-Praxissoftware.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Amazon Web Services, E-Mail-Versand", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Anhang 1 ordnet AWS Frankfurt ausschließlich dem automatisierten E-Mail-Versand zu, nicht der Spracherkennung.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Idana: AVV und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://assets.idana.app/legal-docs/data-processing-agreement/AVV-Idana-Praxissoftware.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gemini-audio", "label": "Gemini (Audio)", "share": 0.4762 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.5238 } ], "probes": 126, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Idana Flow für 126 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 48 % davon ähneln sie am stärksten Gemini (Audio). Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Idana Flow ableitet." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.6102 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3898 } ], "probes": 59, "assigned": true, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Idana Flow für 59 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 61 % davon ähneln sie am stärksten der Gemini-Familie. Das passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Idana Flow ableitet. 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Die Datenschutzerklärung verknüpft die EU-Verarbeitung mit einer auf ein EU-Land gesetzten Veranstaltungsregion. Andere Regionen und internationale Übermittlungen werden vertraglich geregelt. Die Auftragsverarbeitung ist Teil der Kundenvereinbarung. Interprefy nennt ISO 27001. Die Homepage schließt Modelltraining mit Veranstaltungsinhalten aus. Abschnitt 3 der Datenschutzerklärung erlaubt Interprefy dagegen „Training und Qualitätssicherung“ mit Echtzeitdaten, ohne diese Zwecke näher zu bestimmen." }, "technology": { "checked": "2026-10-15", "summary": "Interprefy wählt Sprachtechnik nach Sprache und Aufgabe aus. Die Plattform kombiniert automatische Spracherkennung, eine eigene Anzeige- und Integrationsschicht sowie optionale Übersetzung. Im Sofortmodus werden Untertitel während des Sprechens aktualisiert. Der Standardmodus wartet auf Satzabschluss. Interprefy nennt keine konkreten ASR-Modellnamen. 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Basic ab 99 € netto monatlich bei Jahreszahlung. Deutscher Speicher, Azure-KI in der EU.", "summary": "iptas erstellt aus aufgenommenen psychotherapeutischen Sitzungen strukturierte Dokumentationsentwürfe und ergänzt sie um prüfbare Hinweise. Im Patienten-Dashboard stehen die Notizen zusammen mit der Therapiephase und einer Wissensbibliothek. Die Basic-Lizenz kostet 99 € netto je Nutzer und Monat bei jährlicher Vorauszahlung. Die Plattform liegt in deutschen T-Cloud-Rechenzentren, ergänzende KI-Dienste von Azure arbeiten laut iptas innerhalb der EU. Premium und die Patienten-App für Verlaufsabfragen (EMA) sind angekündigt, die Gruppendokumentation ist in der Beta-Phase.", "website": "https://iptas.de/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Psychotherapeutische Praxen mit Sitzungsdokumentation und fallbezogener Therapieorganisation", "input": "Direkte Browseraufnahme oder Upload von Sitzungsaudios. Ergänzendes Notizdiktat, Notizen und Dokumente", "output": "Strukturierte psychotherapeutische Sitzungs- und Therapieberichte mit Prüfhinweisen sowie Transkript", "languages": { "codes": [ "de" ] }, "deployment": { "platforms": [ "web" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloud in Deutschland mit ergänzender KI-Verarbeitung innerhalb der EU" }, "highlights": [ "Sitzungsbericht, Qualitätscheck und Patienten-Dashboard in einem Ablauf", "Direkte Browseraufnahme und vorhandene Audiodateien nutzbar", "Unbegrenzte Dokumentation im Basic-Tarif", "Einrichtung, Stammdatenimport und Support im Lizenzpreis enthalten" ], "considerations": [ "Der günstigste Basic-Preis gilt nur bei jährlicher Vorauszahlung", "Gruppendokumentation in der Beta-Phase, Premium und Patienten-App erst angekündigt", "Die Finalisierung löscht Transkript und nicht mehr benötigte Quelldaten", "KI-Hinweise prüft und übernimmt die Therapeutin oder der Therapeut selbst" ], "facts": [ { "label": "Deutsche Ausgabe", "value": "Strukturierte Sitzungsberichte auf Deutsch, Beispielansicht des Herstellers", "source": "https://iptas.de/media/directus/cdd1bd99f5622743/iptas-ai-documentation-1600w.webp" }, { "label": "Aufnahmewege", "value": "Browseraufnahme und Datei-Upload mit Sprecherkennzeichnung im Transkript", "source": "https://iptas.de/aktuelles/iptas-1-0-integrierte-therapiesuite/" }, { "label": "Version", "value": "Version 4.0, Gruppendokumentation als Beta", "source": "https://iptas.de/aktuelles/iptas-4-0-gruppentherapie-nachvollziehbare-berichte/" }, { "label": "Hauptspeicherort", "value": "Deutsche Rechenzentren der T Cloud Public von T-Systems", "source": "https://iptas.de/datensicherheit/" }, { "label": "KI-Verarbeitung", "value": "Azure-Dienste innerhalb der EU, keine Übermittlung in Drittstaaten", "source": "https://iptas.de/datensicherheit/" }, { "label": "Spracherkennung", "value": "Microsoft Azure Speech Services, ohne Versionsangabe", "source": "https://iptas.de/datenschutz/" }, { "label": "C5-Testat", "value": "Typ 1 für den Cloud-Dienst iptas zum Stichtag 24. 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Audio wird höchstens 24 Stunden gespeichert, freigegebene Dokumente bleiben in der Akte." }, "technology": { "checked": "2026-10-05", "summary": "Azure Speech Services übernimmt die Spracherkennung. Für die Berichtserstellung nutzt iptas OpenAI-Modelle über Azure. Die Plattform läuft auf T Cloud Public in Deutschland, ergänzende KI-Dienste innerhalb der EU.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Microsoft Azure Speech Services für Sitzungsaudios", "unknown": false, "note": "iptas nennt den Dienst, aber keinen Modellstand und keine Konfiguration.", "models": [ { "name": "Microsoft Azure Speech Services", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Anhang der Datenschutzerklärung nennt Microsoft Azure Speech Services für die Spracherkennung. Eine Modellversion oder ein Fachwörterbuch nennt iptas nicht.", "reference": "azure-speech", "sources": [ { "title": "iptas: Datenschutzerklärung, App und benannte KI-Dienste", "url": "https://iptas.de/datenschutz/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-azure-llm-speech", "model": "Azure LLM Speech", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.7, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-2", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-1-5", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-1.5", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-azure-stt-realtime", "model": "Azure AI Speech, Echtzeit-Transkription", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 5.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-2-streaming", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-2 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 2.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-azure-speech-07-2026", "model": "Azure AI Speech (Juli 2026)", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 1.92, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprecherkennzeichnung im Transkript, Verfahren nicht genannt", "unknown": true, "note": "Version 1.0 beschreibt die Sprecherkennzeichnung. iptas nennt kein Verfahren zur Sprechertrennung.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "OpenAI-Modelle über Microsoft Azure", "unknown": false, "note": "iptas nennt Modellanbieter und Bereitstellungsdienst, aber keine GPT-Version.", "models": [ { "name": "OpenAI-Modelle über Azure", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Anhang der Datenschutzerklärung nennt OpenAI-Modelle über Azure als Anbieter der Sprachmodelle. Die Sicherheitsseite bestätigt Azure OpenAI.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "iptas: Datenschutzerklärung, App und benannte KI-Dienste", "url": "https://iptas.de/datenschutz/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "iptas: Datenwege, Regionen und Löschregeln", "url": "https://iptas.de/datensicherheit/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Qualitätscheck und weitere KI-Assistenz ohne Modellbezeichnung", "unknown": true, "note": "iptas beschreibt Prüfhinweise im Dokument und KI-gestützte Wissensaufbereitung. Welche Modelle diese Funktionen nutzen, nennt iptas nicht.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "T Cloud Public in Deutschland und Azure AI Foundry in der EU", "unknown": false, "note": "Die Plattform läuft in Deutschland, die KI-Dienste von Azure in der EU. Die Spracherkennung läuft in der Cloud, nicht auf dem eigenen Gerät.", "models": [ { "name": "T Cloud Public", "vendor": "T-Systems", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt die Plattform auf T Cloud Public in Deutschland. 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Die genauen Regionen nennt iptas nicht.", "sources": [ { "title": "iptas: Datenwege, Regionen und Löschregeln", "url": "https://iptas.de/datensicherheit/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "iptas: Datenschutzerklärung, App und benannte KI-Dienste", "url": "https://iptas.de/datenschutz/", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "azure-speech", "label": "Azure AI Speech", "share": 0.752 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.248 } ], "probes": 125, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von iptas für 125 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 75 % davon ähneln sie am stärksten Azure AI Speech. Das passt zur Angabe von iptas. 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Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "iptas/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "iptas", "providerName": "iptas", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/iptas/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 107, "total": 108, "completionRatePercent": 99.074, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. 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zur Verknüpfung von Notizaussagen mit Gesprächsstellen.", "sources": [ { "title": "Jamie: Produkt und Desktop-Aufnahme", "url": "https://www.meetjamie.ai/" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "desktop-audio", "conversation" ], "outputTypes": [ "transcript", "meeting-summary", "tasks" ], "sources": [ { "title": "Jamie: Produkt und Desktop-Aufnahme", "url": "https://www.meetjamie.ai/" }, { "title": "Jamie: Tarife", "url": "https://www.meetjamie.ai/pricing" }, { "title": "Jamie: Sprachunterstützung", "url": "https://docs.meetjamie.ai/faqs-troubleshooting/language-support" }, { "title": "Jamie: Ergebnis und Ablauf", "url": "https://docs.meetjamie.ai/getting-started/summary" }, { "title": "Jamie: Weitergabe", "url": "https://docs.meetjamie.ai/getting-started/share-meetings" }, { "title": "Jamie: Datenschutz und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://www.meetjamie.ai/privacy-policy" }, { "title": "Jamie: Sicherheitsangaben", "url": 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"detail": "Der Auftragsverarbeitungsvertrag schließt besondere Kategorien personenbezogener Daten ein, auch Gesundheitsdaten, wenn sie in einer Aufnahme vorkommen. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 14.86, 19.66 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 3333226, "denominator": 16691388, "valuePercent": 19.97, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Welches Modell Kapwing für Deutsch einsetzt, gibt der Anbieter nicht an.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "AssemblyAI (Universal-Familie)", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Kapwing nennt AssemblyAI für Transkription in Hilfe und Unterauftragsverarbeiterliste. Universal ist die Modellfamilie dieses Dienstes, eine Modellversion nennt Kapwing nicht. Welcher Dienst deutsche Aufnahmen erkennt, gibt Kapwing nicht an.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Kapwing: Unterauftragsverarbeiter, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/kapwing-data-subprocessors/", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Google Speech-to-Text", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Untertitelhilfe nennt Transkriptionsmodelle von Google, aber keine Modellgeneration.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-google-chirp-3", "model": "Google Chirp 3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-2", "model": "Google Chirp 2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp", "model": "Google Chirp (erste Generation)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 31.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-3-streaming", "model": "Google Chirp 3 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Rev-Spracherkennung", "vendor": "Rev", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Hilfe und Unterauftragsverarbeiterliste führen Rev als Transkriptionsanbieter. Eine Modellbezeichnung nennt Kapwing nicht.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Kapwing: Unterauftragsverarbeiter, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/kapwing-data-subprocessors/", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprecherkennzeichnungen in Untertiteln nennt Kapwing nicht.", "unknown": true, "note": "Die Untertitelhilfe beschreibt Textsegmente und ihre Einblendzeiten.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: Kapwing gibt die erkannten Untertitel segmentiert und mit festen Schreibkorrekturen aus, eine Notiz oder Zusammenfassung entsteht dabei nicht", "unknown": true, "note": "Die Herstellerhilfe beschreibt einstellbare Zeichen pro Zeile, geteilte Segmente und Custom Spelling. Gespeicherte Ersetzungen werden auf neue Transkriptionen und SRT-Dateien angewendet.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Untertiteleditor, Sprachen und ASR-Anbieter", "url": "https://www.kapwing.com/help/add-captions/", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Optionale generative Video-KI und externe MCP-Assistenten.", "unknown": false, "models": [ { "name": "GPT-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Kapwing führt OpenAI als Zulieferer für Script-to-Video, Skripte und weitere generative Videofunktionen. Für die Skriptplanung nutzt Kapwing deshalb GPT-Modelle von OpenAI. Die Originaluntertitel betrifft das nicht.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Kapwing: Unterauftragsverarbeiter, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/kapwing-data-subprocessors/", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste benennt Gemini ausdrücklich für optionale KI-Funktionen neben Übersetzung und Sprachausgabe.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Kapwing: Unterauftragsverarbeiter, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/kapwing-data-subprocessors/", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Google Cloud in us-east1 und us-west1 (USA), MongoDB Atlas.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Kapwing nennt US-Regionen von Google Cloud für Speicherung und Videoverarbeitung.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Sicherheit und Datenschutz, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/security-and-data-privacy-faq/", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "MongoDB Atlas", "vendor": "MongoDB", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Konto-, Team- und Workspace-Daten liegen laut Sicherheitsseite bei MongoDB Atlas, primär in den USA.", "sources": [ { "title": "Kapwing: Sicherheit und Datenschutz, 26. Mai 2026", "url": "https://www.kapwing.com/help/security-and-data-privacy-faq/", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.7417 }, { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.1667 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0917 } ], "probes": 120, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Kapwing für 120 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 74 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von Kapwing. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. 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Für iOS und Android mit Komda-Kernsoftware, Preis auf Anfrage.", "summary": "Komda Mobile verbindet die KI-Sprachfunktion mit der vorhandenen Pflegesoftware von Komda. Pflegekräfte erfassen Beobachtungen, Vitalwerte, Ernährung, Schmerzen oder Wundstatus direkt auf dem Smartphone oder Tablet. Die Angaben werden ins Deutsche übersetzt und passenden Dokumentationsfeldern zugeordnet. Pflegeberichte entstehen aus diesen Angaben oder aus einem gezielten Berichtsdiktat. Auch Termine, Bemerkungen und Übergabebucheinträge lassen sich per Sprache erstellen. Der Anbieter nennt mehr als 165 Eingabesprachen und einen europäischen KI-Partner. 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Der deutsche iOS-Monatstarif kostet 19,99 €.", "summary": "Letterly verbindet Spracheingabe mit auswählbaren Umschreibungen. Neben dem Originaltranskript entstehen auf Wunsch E-Mails oder Notizen, und eigene Anweisungen verändern einen Text gezielt. Die Anwendung ist für Smartphone und Desktop erhältlich. Die aktuelle iOS-Tastatur bietet Voice Rewrite für markierte Passagen. Letterly versteht Deutsch und schreibt deutsche Texte. Im deutschen App Store kostet der Monatstarif 19,99 €. Der Auftragsverarbeitungsvertrag nennt Google Cloud in der EU sowie Azure, ElevenLabs und Gemini mit getrennten Rollen.", "website": "https://letterly.app/", "categories": [ "diktiersoftware" ], "bestFor": "Sprachgestützte E-Mails und Textbearbeitung auf Smartphone und Desktop", "input": "Mikrofonaufnahme und markierter Text mit gesprochener Änderungsanweisung", "output": "Originaltranskript oder deutscher Text nach Umschreibungsanweisung", "languages": { "codes": [ "de", "en" ], "detail": "Neben Deutsch erkennt Letterly Englisch und weitere Sprachen." }, "deployment": { "platforms": [ "ios", "android", "macos", "windows", "web" ], "operation": [ "cloud" ] }, "highlights": [ "Originaltranskript neben dem bearbeiteten Text", "Eigene Vorgaben für Stil und Textform", "Voice Rewrite für markierte Passagen auf iOS", "Öffentlicher Auftragsverarbeitungsvertrag mit benannten KI-Diensten" ], "considerations": [ "Tarifpreise hängen von Plattform und Angebot ab", "Offlineaufnahme benötigt anschließend Cloudverarbeitung", "ElevenLabs und Gemini verarbeiten in der EU oder den USA" ], "facts": [ { "label": "Textformen", "value": "Originaltext, E-Mail, Notiz und eigene Umschreibungen", "source": "https://letterly.app/blog/your-guide-to-the-letterly-mobile-app/" }, { "label": "Voice Rewrite", "value": "Markierten Text mit gesprochenen Anweisungen ändern", "source": "https://letterly.app/updates/" }, { "label": "Preis", "value": "19,99 € für den deutschen iOS-Monatstarif", "source": "https://apps.apple.com/de/app/letterly-sprache-zu-text-ai/id6464049772" }, { "label": "Auftragsverarbeitung", "value": "Auftragsverarbeitungsvertrag seit März 2026 öffentlich", "source": "https://letterly.app/dpa/" }, { "label": "Cloudinfrastruktur", "value": "Google Cloud Platform in der EU", "source": "https://letterly.app/dpa/" } ], "sources": [ { "title": "Letterly: Funktionen", "url": "https://letterly.app/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Letterly: Versionshinweise", "url": "https://letterly.app/updates/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Letterly: Aufnahme und Textüberarbeitung", "url": "https://letterly.app/blog/your-guide-to-the-letterly-mobile-app/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Letterly: deutscher App-Store-Tarif", "url": "https://apps.apple.com/de/app/letterly-sprache-zu-text-ai/id6464049772", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Letterly: Datenschutzerklärung", "url": "https://letterly.app/policy/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Letterly: Auftragsverarbeitungsvertrag und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://letterly.app/dpa/", "checked": "2026-10-09" } ], "name": "Letterly", "shortName": "Letterly", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/letterly/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/letterly.json", "checked": "2026-10-09", "pricing": { "plans": [ { "name": "iOS Premium", "price": 19.99, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "gross", "note": "Monatstarif im deutschen App Store", "limits": [] } ], "extras": [], "note": "Jahresangebote und Preise anderer Plattformen können abweichen.", "source": "https://apps.apple.com/de/app/letterly-sprache-zu-text-ai/id6464049772", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Im deutschen App Store lässt sich Letterly vor dem Abo kostenlos ausprobieren.", "source": "https://apps.apple.com/de/app/letterly-sprache-zu-text-ai/id6464049772" }, "publicPrice": true, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Das Originaltranskript steht nach der Aufnahme bereit und bleibt neben den Umschreibungen erhalten. 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Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Textbearbeitung über Gemini und Azure.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Auftragsverarbeitungsvertrag nennt Google LLC (Gemini) ausdrücklich für die KI-Textverarbeitung.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Letterly: Auftragsverarbeitungsvertrag und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://letterly.app/dpa/", "checked": "2026-10-09" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. 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Welche GPT-Modelle laufen, nennt Letterly nicht. Nach Einschätzung von ScribeIndex stellt Microsoft sie über Azure OpenAI bereit.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Letterly: Auftragsverarbeitungsvertrag und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://letterly.app/dpa/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Letterly: Datenschutzerklärung", "url": "https://letterly.app/policy/", "checked": "2026-10-09" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Google Cloud Platform in der EU.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Auftragsverarbeitungsvertrag bezeichnet Google Cloud Platform mit Standort EU als Cloudinfrastruktur für alle Datenkategorien.", "sources": [ { "title": "Letterly: Auftragsverarbeitungsvertrag und Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://letterly.app/dpa/", "checked": "2026-10-09" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "elevenlabs", "label": "ElevenLabs Scribe", "share": 0.8 }, { "reference": "azure-speech", "label": "Azure AI Speech", "share": 0.0952 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1048 } ], "probes": 105, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Letterly für 105 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 80 % davon ähneln sie am stärksten ElevenLabs Scribe. Das passt zur Angabe von Letterly. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten Azure AI Speech (10 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.7031 }, { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.2031 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0938 } ], "probes": 64, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Letterly für 64 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 70 % davon ähneln sie am stärksten der Gemini-Familie. Das passt zur Angabe von Letterly. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. 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Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0, 25.89 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.2727 } ], "errorTypes": [ { "label": "Ersetzungen", "count": 1613 }, { "label": "Auslassungen", "count": 895 }, { "label": "Einfügungen", "count": 1794 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "buero-016", "run": 1, "reason": "App beendete die Aufnahme während der Einspielung, Text unvollständig" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Letterly-Tastatur, Voice Dictation, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-wortnah", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Virtueller Mikrofoneingang einer emulierten Geräteumgebung", "device": "Emulierte Geräteumgebung", "language": "Deutsch", "outputStyle": "Originaltext, Umschreibung ausgeschaltet", "personalDictionary": false, "voiceCommands": false }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "be86355a52a9e6e6ac547fa75797ca0c34d34b998965c77efe431e8cac1bf200", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "2f3f1976d19c5059b932063bd9b929c3ad3df1d749efd78e0060e5b1364c5f41", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 40, "totalAudioSeconds": 8340, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 600 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung der Aufnahme in Echtzeit über den virtuellen Mikrofoneingang einer emulierten Geräteumgebung mit −20 dBFS RMS", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 40, "resamples": 2000, "seed": 2217701174, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "5b6419a32e9fc2e489a2dae6029ddcb9e755388234d69b65a19df934ad0bdabc" } }, { "id": "letterly/diktiersoftware:voice-writing", "provider": "letterly", "providerName": "Letterly", "test": "diktiersoftware:voice-writing", "label": "Sprachgestützte Textausarbeitung", "category": "diktiersoftware", "task": "voice-writing", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/letterly/test/#textausarbeitung", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/textausarbeitung/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-voice-writing-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "written-document", "semanticRubric": "writing-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist ein ausgearbeiteter Text, keine wortnahe Abschrift. 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Basis ab 33,25 € brutto bei Jahreszahlung, Whisper auf eigenen Servern, Texte über IONOS.", "summary": "LumaNote verarbeitet psychotherapeutische Gespräche, vorhandene Audiodateien und nachträglich diktierte Erinnerungen zu deutschen strukturierten Notizen. Die Spracherkennung nutzt Whisper auf eigenen Servern des Anbieters, die Dokumente erstellt ein Sprachmodell über die KI-Schnittstelle von IONOS. Inhalte werden nur zeitlich begrenzt gespeichert und müssen in die eigene Akte übernommen werden. Basis kostet 399 € brutto jährlich, entsprechend 33,25 € pro Monat. Modelltraining erfolgt nur mit Ihrer freiwilligen, widerruflichen Zustimmung.", "website": "https://lumanote.de/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Psychotherapeutische Einzel-, Paar-, Familien- und Gruppensitzungen mit eigener Aktenführung", "input": "Direkte Sitzungsaufnahme, Audio-Upload, therapeutisches Nachdiktat und Text", "output": "Deutsche strukturierte Sitzungsnotiz, biografische Anamnese, Transkript und bearbeitbare Dokumente", "languages": { "codes": [ "de" ] }, "deployment": { "platforms": [ "web" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Browseranwendung, Whisper auf Anbieterservern und KI-Schnittstelle von IONOS" }, "highlights": [ "Direkte Aufnahme, Audioimport und therapeutisches Nachdiktat", "Spracherkennung auf eigenen Servern des Anbieters", "Vorlagen und wahlweise kurze oder lange Notizen", "Bearbeitung und PDF-Export vor Übernahme in die eigene Akte" ], "considerations": [ "Basis ist auf 30 Notizen und 50 Minuten je Aufnahme begrenzt", "Dokumente werden nur maximal drei Tage beim Anbieter gespeichert", "Training mit pseudonymisierten Daten nur nach Einwilligung", "Gruppensitzungen benötigen Pro" ], "facts": [ { "label": "Deutsch", "value": "Deutsche Sitzungsnotizen, etwa Verlaufsdokumentation einer Verhaltenstherapie", "source": "https://lumanote.de/note-examples/verlaufsdokumentation-vt-erwachsene/" }, { "label": "Spracherkennung", "value": "Whisper auf eigenen Servern des Anbieters, nicht auf dem Praxisgerät", "source": "https://lumanote.de/datenschutzApp/" }, { "label": "Textgenerierung", "value": "Sprachmodell über die KI-Schnittstelle von IONOS", "source": "https://lumanote.de/datenschutzApp/" }, { "label": "Aufbewahrung", "value": "Audio und Transkript maximal 72 Stunden, Dokumentation maximal drei Tage", "source": "https://lumanote.de/datenschutzApp/" }, { "label": "Training", "value": "Nur mit freiwilliger, widerruflicher Zustimmung", "source": "https://lumanote.de/datenschutzApp/" } ], "sources": [ { "title": "LumaNote: Produkt und FAQ", "url": "https://lumanote.de/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Tarife und Leistungsumfang", "url": "https://lumanote.de/pricing/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "LumaNote: Dokumentation und Aufnahmewege", "url": "https://lumanote.de/note-examples/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Verlaufsdokumentation Verhaltenstherapie", "url": "https://lumanote.de/note-examples/verlaufsdokumentation-vt-erwachsene/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: App-Datenschutz", "url": "https://lumanote.de/datenschutzApp/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Sicherheit", "url": "https://lumanote.de/security/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Produktupdates", "url": "https://lumanote.de/updates/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Erste Schritte", "url": "https://lumanote.de/help/erste-schritte/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "LumaNote: Beispiel Gruppendokumentation", 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API und Teams gibt es ab Premium. Die Echtzeittarife haben eigene Minutenkontingente. Der WebCaptioner zeigt unbegrenzt kostenlose Live-Untertitel, Speicherung erfordert einen Bezahltarif.", "source": "https://maestra.ai/pricing", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Kurze Dateien lassen sich kostenlos ausprobieren, laut Produktseite ohne Kreditkarte oder Konto.", "source": "https://maestra.ai/tools/subtitle-generator/german-subtitles", "paymentDetails": false }, "publicPrice": true, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Der Editor exportiert den Originaltext zusätzlich als zusammenhängendes Transkript, als TXT, Word-Dokument oder PDF mit wählbaren Zeitmarken und Sprecherlabels.", "sources": [ { "title": "Maestra: Untertiteleditor und Export", "url": "https://maestra.ai/help/subtitle-editor" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Der WebCaptioner erfasst das Mikrofon im Browser. 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Einen Standard-AVV mit Standardvertragsklauseln gibt es auf Anfrage. In welchen Regionen die KI-Dienste arbeiten, gibt Maestra nicht vollständig an. Wenn Sie Inhalte in der Anwendung löschen, entfernt Maestra sie laut Sicherheitsseite dauerhaft von seinen Servern. Die ISO-Angaben betreffen AWS. Eine Regel zum Modelltraining mit Kundeninhalten nennt Maestra nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-14", "summary": "Maestra nennt in seiner Datenschutzerklärung die ElevenLabs Speech-to-Text API und Forced Alignment. Die Dateiverarbeitung im Untertiteleditor läuft damit über ElevenLabs Scribe, eine Modellversion nennt Maestra nicht. Der Editor ergänzt Segmentzeiten, Zeichenlimits und Sprecherlabels. Für die Live-Spracherkennung nennt Maestra kein Modell. Für optionale Übersetzung werden OpenAI, DeepL und Gemini genannt. 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Eine Modellversion und ein gesondertes Modell für die Live-Spracherkennung nennt Maestra nicht.", "reference": "elevenlabs", "tasks": [ "file-subtitles" ], "sources": [ { "title": "Maestra: Datenschutzerklärung und DPA", "url": "https://maestra.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "ElevenLabs: Scribe-Spracherkennung und Sprecherzuordnung", "url": "https://elevenlabs.io/docs/overview/capabilities/speech-to-text", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2-realtime", "model": "ElevenLabs Scribe v2 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. 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Die Primärausgabe ist eine Folge zeitgestempelter Textsegmente.", "sources": [ { "title": "Maestra: Untertiteleditor und Export", "url": "https://maestra.ai/help/subtitle-editor", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Optionale Übersetzung und tarifabhängige Umschreibung.", "unknown": false, "models": [ { "name": "GPT-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Premium nennt OpenAI-Übersetzung mit Prompts. Für Übersetzung und Umschreibung nutzt Maestra deshalb GPT-Modelle. Dieser Schritt ist optional und von der Spracherkennung getrennt.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Maestra: Untertitelpreise und Tarifumfang", "url": "https://maestra.ai/pricing", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Herstellerseite zur Videoübersetzung benennt Gemini unter den wählbaren Modellen.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Maestra: wählbare KI-Modelle für Videoübersetzung", "url": "https://maestra.ai/tools/video-translator/german-to-english", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "DeepL", "vendor": "DeepL", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Business nennt DeepL-Übersetzung und ein Übersetzungsglossar als tarifabhängige Zusatzfunktionen.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Maestra: Untertitelpreise und Tarifumfang", "url": "https://maestra.ai/pricing", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS-Speicherung in den USA und zusätzliche Google-Cloud-Dienste.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Amazon Web Services", "vendor": "Amazon", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Maestra nennt AWS-Server in den USA als Speicherort und erstellt regelmäßige Backups. Die genannten ISO-Zertifikate beziehen sich auf AWS.", "sources": [ { "title": "Maestra: Sicherheit und Cloudinfrastruktur", "url": "https://maestra.ai/security", "checked": "2026-10-14" } ] }, { "name": "Google Cloud", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite nennt Google Cloud als weitere genutzte Infrastruktur.", "sources": [ { "title": "Maestra: Sicherheit und Cloudinfrastruktur", "url": "https://maestra.ai/security", "checked": "2026-10-14" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "elevenlabs", "label": "ElevenLabs Scribe", "share": 0.6765 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3235 } ], "probes": 102, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Maestra für 102 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Microservices auf AWS. 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Lokale KI-Maschine, Preis auf Anfrage.", "summary": "mindocu richtet sich an psychologische und psychiatrische Sachverständige. Der Smart Assistant transkribiert aufgezeichnete Gespräche und arbeitet sie als gegliederten Bericht in indirekter Rede aus. Jeder erzeugte Satz führt zur zugehörigen Stelle im Transkript und in der Audioaufnahme. Standardmäßig laufen alle Schritte lokal auf einer bereitgestellten KI-Maschine im eigenen Netzwerk, die Textaufgaben über Qwen 3.8 mit 27 Milliarden Parametern. Lokal betreibbare Modelle dieser Größe sind verbreitet. Ohne Reasoning erreicht dieses Modell im Artificial Analysis Intelligence Index 20 Punkte und liegt damit unter dem Median aller gemessenen Modelle (30) und deutlich hinter großen gehosteten Modellen (bis 58). Wahlweise übernimmt ein gehosteter Dienst die Textaufgaben, gehostete Modelle sind generell stärker als lokal betreibbare. 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Gehostete Modelle sind generell stärker als lokal betreibbare. mindocu nennt die Modelle in der Produktbeschreibung nicht. ScribeIndex hat sie aus der Technik des Anbieters ermittelt.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Transkription auf der mindocu-KI-Maschine", "unknown": false, "sources": [ { "title": "mindocu: Smart Assistant für Gesprächsausarbeitung", "url": "https://www.mindocu.de/smartassistant", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "mindocu: Lokaler Betrieb, Managed-Testzugang und Datenschutz", "url": "https://www.mindocu.de/blog-datenschutz", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Universität Würzburg: Ausgelieferte mindocu-KI-Maschine und Gesprächsverarbeitung", "url": "https://www.uni-wuerzburg.de/aktuelles/einblick/single/news/ki-nachwuchspreis-studentisches-start-up/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [ { "name": "Whisper-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "technical", "confidence": "high", "rationale": "ScribeIndex hat das Modell aus der Technik des Anbieters ermittelt. 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Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. 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ScribeIndex hat das aus der Technik des Anbieters ermittelt.", "sources": [ { "title": "Universität Würzburg: Ausgelieferte mindocu-KI-Maschine und Gesprächsverarbeitung", "url": "https://www.uni-wuerzburg.de/aktuelles/einblick/single/news/ki-nachwuchspreis-studentisches-start-up/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Gliederung, Formulierung und Überarbeitung der Berichte, standardmäßig lokal über Ollama", "unknown": false, "sources": [ { "title": "mindocu: Lokaler Betrieb, Managed-Testzugang und Datenschutz", "url": "https://www.mindocu.de/blog-datenschutz", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Universität Würzburg: Ausgelieferte mindocu-KI-Maschine und Gesprächsverarbeitung", "url": "https://www.uni-wuerzburg.de/aktuelles/einblick/single/news/ki-nachwuchspreis-studentisches-start-up/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [ { "name": "qwen3.8:27b-q8_0", "vendor": "Alibaba (Qwen-Team)", "type": "open-weights", "evidence": "technical", "confidence": "high", "rationale": "ScribeIndex hat das Modell aus der Technik des Anbieters ermittelt. Standardmäßig laufen Gliederung, Formulierung und Überarbeitung lokal über Ollama mit Qwen 3.8 in der Größe von 27 Milliarden Parametern, 8-Bit-quantisiert.", "sources": [], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-qwen3-8-27b-non-reasoning", "model": "Qwen3.8 27B", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 20, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gehostete Modelle von Noirdoc", "vendor": "Noirdoc", "type": "third-party-api", "evidence": "technical", "confidence": "high", "rationale": "ScribeIndex hat die Remote-Option aus der Technik des Anbieters ermittelt. Ist sie gewählt, übernimmt der gehostete Dienst Noirdoc die Textaufgaben mit eigenen Modellen. 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Ein gesondertes Modell für AktenScan ist nicht bekannt.", "sources": [ { "title": "mindocu: Produkt und häufige Fragen", "url": "https://www.mindocu.de/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Universität Würzburg: Ausgelieferte mindocu-KI-Maschine und Gesprächsverarbeitung", "url": "https://www.uni-wuerzburg.de/aktuelles/einblick/single/news/ki-nachwuchspreis-studentisches-start-up/", "checked": "2026-10-07" } ], "models": [ { "name": "qwen3.8:27b-q8_0", "vendor": "Alibaba (Qwen-Team)", "type": "open-weights", "evidence": "technical", "confidence": "high", "rationale": "ScribeIndex hat das Modell aus der Technik des Anbieters ermittelt. 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Den vollständigen Funktionsumfang können Sie 30 Tage kostenlos testen.", "website": "https://www.mediainterface.de/produkte/mira-medical", "categories": [ "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Praxen und Kliniken mit Windows-Arbeitsplätzen und gezielt formulierten Diktaten", "input": "Mikrofon am Windows-PC, optional iOS- oder Android-App als Smartphone-Mikrofon", "output": "Medizinischer Diktattext direkt in Office, KIS oder anderen Schreibfeldern", "languages": { "codes": [ "de", "de-CH", "en", "fr" ] }, "deployment": { "platforms": [ "windows", "ios", "android" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Windows-Client mit Cloud-Spracherkennung. 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Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.19, 5.82 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9699 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 374, "denominator": 6657, "valuePercent": 5.618, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 4.8, 6.57 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5361 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 229, "denominator": 11106, "valuePercent": 2.062, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 1.65, 2.58 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.9924 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 16, "denominator": 752, "valuePercent": 2.128, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1, 4.45 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4753 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 19, "denominator": 1100, "valuePercent": 1.727, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.85, 3.47 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5793 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 40, "denominator": 1446, "valuePercent": 2.766, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 1.68, 4.53 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6855 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 57, "denominator": 2389, "valuePercent": 2.386, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 1.6, 3.55 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4358 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 1165, "denominator": 1310, "valuePercent": 88.931, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. Der Befehl soll wirken und nicht als Befehlswort im Text stehen.", "ci95": [ 85.32, 91.74 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.5487 }, { "key": "self-correction-accuracy", "label": "Umgesetzte Selbstkorrekturen", "numerator": 3, "denominator": 247, "valuePercent": 1.215, "direction": "higher", "definition": "Spontane Selbstkorrekturen, nach denen das Dokument nur die endgültige Angabe enthält, pro annotierter Selbstkorrektur der Referenz. Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0.25, 5.51 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.273 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 0, "denominator": 89, "valuePercent": 0, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0, 10.25 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6441 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 374 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 374 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 27 }, { "label": "Ersetzungen", "count": 4289 }, { "label": "Auslassungen", "count": 1954 }, { "label": "Einfügungen", "count": 1980 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "diktat-059", "run": 2, "reason": "Verbindung zur Cloud-Erkennung während der Einspielung getrennt, Text unvollständig" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Windows-Anwendung mit Cloud-Erkennung, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-wortnah", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Live-Diktat in ein leeres Windows-Zieltextfeld", "language": "Deutsch", "vocabulary": "Medizinischer Grundwortschatz", "customVocabularyEntries": 0, "textBlocks": false, "speechProfile": "Neues Profil ohne Training" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-med-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "6768f28bb70c0457e31c2eaafd4f3c498c05b4aec26501537825bbaa22733060", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "18772162e86230bce7cfb8a2f52f90244df2b1cdf52bdb6a646494dd3596dbb9", "sourceScenarioCount": 64, "evaluatedScenarioCount": 62, "totalAudioSeconds": 18720, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 900 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "MP3 128 kbit/s", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Kontrollierte Wiedergabe der Referenzaufnahmen über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS in Echtzeit", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" }, { "description": "Dekodierung komprimierter Quelldateien zu PCM 48 kHz mono vor der Wiedergabe", "tool": "FFmpeg", "version": "7.1.1" } ], "exclusions": [ { "scenarioId": "diktat-023", "reason": "Die sprechende Person nannte versehentlich einen echten Namen. 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Pflegekräfte erfassen Berichte, Gesundheitsmesswerte und durchgeführte Maßnahmen direkt am Einsatzort. Die Angaben werden strukturiert und mit der Kernsoftware synchronisiert. Hinzu kommen Wundfotos, Aufgaben, Tourenplanung und eine Medikamentenübersicht. myneva nennt Übersetzung aus 99 Sprachen, KI-Verarbeitung in Deutschland und Speicherung in der EU. Den Preis vereinbaren Einrichtungen im Angebot.", "website": "https://www.myneva.eu/de/produkt/myneva.care", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Pflegeeinrichtungen mit myneva-Kernsoftware und mehrsprachigen Teams, die Berichte und Gesundheitswerte mobil dokumentieren möchten", "input": "Spracheingabe auf Smartphone oder Tablet", "output": "Strukturierte Pflegeberichte, Gesundheitsmesswerte und bestätigte Pflegemaßnahmen", "languages": { "codes": [ "de" ], "total": 99, "detail": "Die Spracheingabe funktioniert in 99 Sprachen, die App übersetzt in die Sprache der Einrichtung. 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Eine Regel zum Modelltraining mit Kundendaten nennt myneva für myneva.care nicht.", "source": { "title": "myneva: private KI-Cloud und Dokumentation per Sprache", "url": "https://www.myneva.eu/de/blog/zeitersparnis-in-der-pflege" } }, "trainingPolicy": null, "storage": [ { "region": "eu", "label": "EU (Frankfurt)", "scope": "myneva speichert die Daten ausschließlich in der EU. Den Datenserver verortet ein Herstellerartikel von 2024 in Frankfurt. Das angebundene Kernprodukt synchronisiert die Pflegeeinträge.", "sources": [ { "title": "myneva: mobile Pflegedokumentation mit myneva.care", "url": "https://www.myneva.eu/de/produkt/myneva.care" }, { "title": "myneva: private KI-Cloud und Dokumentation per Sprache", "url": "https://www.myneva.eu/de/blog/zeitersparnis-in-der-pflege" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "Deutschland", "scope": "Die private myneva-Cloud verarbeitet die Inhalte laut Hersteller anonymisiert und DSGVO-konform in Deutschland. 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Wie das bei Sprachaufnahmen gelingt, die Stimmen und Namen enthalten, beschreibt myneva nicht. Einen AVV und eine Trainingsregel für myneva.care veröffentlicht myneva nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-16", "summary": "myneva.AI strukturiert Spracheingaben in einer privaten Cloud in Deutschland. Die Unterstützung von 99 Sprachen passt zur Whisper-Familie. ScribeIndex ordnet die Erkennung deshalb Whisper zu. Für die anschließende Strukturierung nennt myneva kein Basismodell.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Mehrsprachige Erkennung mit anschließender Übersetzung", "unknown": false, "models": [ { "name": "Whisper-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Produktseiten und der Flyer nennen Spracheingabe mit 99 Sprachen und Übersetzung. Dieser Sprachumfang entspricht dem mehrsprachigen Whisper-Modell. Der Betrieb in einer privaten Cloud passt zu selbst gehosteten offenen Whisper-Gewichten.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "myneva: mobile Pflegedokumentation mit myneva.care", "url": "https://www.myneva.eu/de/produkt/myneva.care", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "myneva: Produktflyer myneva.care", "url": "https://www.myneva.eu/hubfs/Downloads/DE_myneva.care_Product_Flyer.pdf", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "myneva: private KI-Cloud und Dokumentation per Sprache", "url": "https://www.myneva.eu/de/blog/zeitersparnis-in-der-pflege", "checked": "2026-10-16" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. 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Die Basisoberfläche läuft im Browser, Connect-Tarife erweitern die PVS-Integration. Gespräche in mehreren Sprachen dokumentiert Noa auf Deutsch. Laut Vertrag speichert Noa bei AWS in Deutschland und nutzt Azure OpenAI in der EU mit den USA als Ausweichstandort. Patientendaten nutzt Noa nicht für das Training. 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Noa Notes erstellt verdichtete Zusammenfassungen.", "sources": [ { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes", "checked": "2026-10-05" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-medicine", "detail": "Noa beschreibt den Einsatz in Arztpraxen und medizinischen Einrichtungen, laut Produktseite in mehr als 50 Fachgebieten.", "sources": [ { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "mental-health", "detail": "Noa bietet Sitzungsnotizen und Vorlagen für die einzelnen Phasen einer Psychotherapie.", "sources": [ { "title": "Noa: Dokumentation in der Psychotherapie", "url": "https://noa.ai/de/praxiswissen/blog/psychotherapie-dokumentation", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Noa: Sitzungsnotizen in psyprax übernehmen", "url": "https://noa.ai/de/praxiswissen/blog/ki-dokumentation-psyprax", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "therapy-notes" ], "privacy": { "checked": "2026-10-12", "gdpr": { "value": true, "detail": "Noa nennt eine DSGVO-konforme Verarbeitung von Gesundheitsdaten. Der AVV ist Teil der AGB.", "source": { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Anbieterin von Noa Notes ist Jameda, eine Tochter der Docplanner-Gruppe. Jamedas Auftragsverarbeitungsvereinbarung vom 20.02.2026 nennt Noa Notes in § 1 und Gesundheitsdaten in § 2. Die Unterauftragsverarbeiter von Noa Notes sind einzeln aufgeführt.", "source": { "title": "Jameda: Auftragsverarbeitung für Noa Notes vom 20.02.2026", "url": "https://www.jameda.de/public/doc/de/2026_02_auftragsdatenverarbeitung.pdf" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Noa Notes ist für die deutsche Patientendokumentation bestimmt. Der AVV regelt die Verarbeitung von Gesundheitsdaten und nennt die Unterauftragsverarbeiter.", "source": { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Die Verarbeitung läuft in der Cloud. Whisper übernimmt die Spracherkennung, Azure OpenAI erstellt die Texte und AWS speichert die Daten. Eine lokale Erkennung im Browser gibt es nicht.", "source": { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Patientendaten werden laut Produktseite und technischer FAQ nicht zum Training verwendet.", "source": { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "eu", "label": "Deutschland, AWS Frankfurt", "scope": "AWS Frankfurt ist der Hauptspeicherort für Aufnahmen und Dokumentation. Zur Audio-Löschfrist nennt die FAQ 14 Tage, ein Herstellerblog 72 Stunden.", "sources": [ { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes" }, { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf" }, { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf" }, { "title": "Jameda: Auftragsverarbeitung für Noa Notes vom 20.02.2026", "url": "https://www.jameda.de/public/doc/de/2026_02_auftragsdatenverarbeitung.pdf" } ] }, { "region": "us", "label": "USA als Ausweichstandort für Azure", "scope": "Der Vertrag führt Azure OpenAI als Cloud-Plattform und Hosting in der EU, mit den USA als Back-up-Lösung auf Grundlage des EU-US Data Privacy Framework. Im Ausweichfall können Gesprächsinhalte für die Zusammenfassung auch in den USA liegen.", "framework": "eu-us-dpf", "sources": [ { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf" }, { "title": "Jameda: Auftragsverarbeitung für Noa Notes vom 20.02.2026", "url": "https://www.jameda.de/public/doc/de/2026_02_auftragsdatenverarbeitung.pdf" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EU", "scope": "Im Normalbetrieb verarbeiten Azure OpenAI in der EU und AWS in Deutschland die Daten.", "sources": [ { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf" }, { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf" }, { "title": "Jameda: Auftragsverarbeitung für Noa Notes vom 20.02.2026", "url": "https://www.jameda.de/public/doc/de/2026_02_auftragsdatenverarbeitung.pdf" } ] }, { "region": "us", "label": "USA als Ausweichstandort für Azure", "scope": "Der Vertrag nennt die USA als Ausweichstandort für Azure OpenAI.", "framework": "eu-us-dpf", "sources": [ { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf" }, { "title": "Jameda: Auftragsverarbeitung für Noa Notes vom 20.02.2026", "url": "https://www.jameda.de/public/doc/de/2026_02_auftragsdatenverarbeitung.pdf" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "scope": "Noa nennt ISO 27001 für Plattform und Betrieb.", "sources": [ { "title": "Noa: Produktübersicht", "url": "https://noa.ai/de/noa-notes" } ] } ], "summary": "Noa speichert bei AWS in Deutschland und verarbeitet mit Azure OpenAI in der EU. Als Ausweichstandort für Azure nennt der Vertrag die USA. Patientendaten nutzt Noa nicht für Training. Zur Audio-Löschfrist nennen FAQ und Blog 14 Tage oder 72 Stunden." }, "technology": { "checked": "2026-10-12", "summary": "Noa nennt Whisper für die Spracherkennung und Azure OpenAI für die Dokumenterstellung. Azure OpenAI stellt für Texte die GPT-Modelle von OpenAI bereit.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Whisper laut technischer FAQ von Noa", "unknown": false, "note": "Eine aktuelle Modellversion nennt Noa nicht.", "models": [ { "name": "Whisper", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die FAQ vom Oktober 2025 nennt Whisper für die Spracherkennung.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Keine Herstellerangabe zur Sprechertrennung", "unknown": true, "note": "Noa nennt weder Modell noch Verfahren für die Sprechertrennung.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Azure OpenAI für medizinische Zusammenfassungen", "unknown": false, "note": "Eine GPT-Version und die aktuelle Konfiguration nennt Noa nicht.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle über Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die technische FAQ ordnet Azure OpenAI den medizinischen Zusammenfassungen zu, der AVV von 2026 führt denselben Dienst. Azure OpenAI stellt für Texte die GPT-Modelle von OpenAI bereit.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Microsoft: Azure OpenAI und verfügbare Modellfamilien", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: Noa Evidence ist ein eigenes Produkt", "unknown": true, "note": "Noa Evidence ist ein eigenes Beta-Produkt und gehört nicht zu Noa Notes.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS in Deutschland, Azure OpenAI in der EU mit den USA als Ausweichstandort", "unknown": false, "note": "Azure OpenAI läuft in der EU. Als Ausweichstandort nennt der Vertrag die USA.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "FAQ und AGB nennen AWS in Deutschland für Hosting und Speicherung.", "sources": [ { "title": "Noa: FAQ Oktober 2025", "url": "https://noa.ai/hubfs/FAQ%20NOA%20NOTES%20Okt.%202025.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf", "checked": "2026-10-12" } ] }, { "name": "Microsoft Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste in den AGB nennt Azure OpenAI in der EU und die USA als Ausweichstandort.", "sources": [ { "title": "Noa: AGB und AVV 2026", "url": "https://noa.ai/hubfs/DE%20Legal/Noa%20Notes%20AGB%202026_mit%20Noa%20Evidence.pdf", "checked": "2026-10-12" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.6408 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3592 } ], "probes": 103, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Noa Notes für 103 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 64 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von Noa Notes. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4865 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.5135 } ], "probes": 74, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Noa Notes für 74 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 49 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Noa Notes ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "noa-notes/medical-scribes:clinical-notes", "provider": "noa-notes", "providerName": "Noa Notes", "test": "medical-scribes:clinical-notes", "label": "Ärztliche Gesprächsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/noa-notes/test/#aerztliche-dokumentation", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/aerztliche-dokumentation/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-klinik-v1", "scenarios": 48, "runs": 3, "completed": 144, "total": 144, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "clinical-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine verdichtete Dokumentation, keine wortnahe Abschrift. Deshalb gibt es keine WER." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 75.2062, "ci95": [ 68.6, 78.7 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ -12.69, -0.51 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ -13.04, -0.7 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -17.66, -6.71 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -10.54, 2.48 ] }, { "provider": "doctolib-assistent", "ci95": [ -19.71, -8.98 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -14.02, -1.15 ] }, { "provider": "speechlive-health", "ci95": [ -11.32, 1.51 ] }, { "provider": "gospeech-medical", "ci95": [ -15.48, -4.93 ] }, { "provider": "quixxs", "ci95": [ 1.43, 15 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -12.04, 0.91 ] } ], "rank": 10, "cohortSize": 11, "criticalRatePercent": 2.778, "contentQuality": 90.996, "references": { "key": "clinical-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 59, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 69.987, "weight": 0.6, "contribution": 41.992 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 86.111, "weight": 0.2, "contribution": 17.222 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 73.28, "weight": 0.15, "contribution": 10.992 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 90.996, "direction": "higher", "ci95": [ 89.94, 92.09 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 3618, "falsePositive": 197, "falseNegative": 519, "referenceFacts": 4137, "outputFacts": 3815, "precisionPercent": 94.836, "precisionCi95": [ 93.85, 95.88 ], "recallPercent": 87.455, "recallCi95": [ 86.02, 88.95 ], "f1Percent": 90.996, "f1Ci95": [ 89.94, 92.09 ] }, "latency": { "p50Seconds": 44.5, "p95Seconds": 120, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 15.7646, "ci95": [ 13.7, 17.9 ], "estimate": { "outputs": 144, "audioSeconds": 104580, "minutes": 457.85, "ci": [ 13.7, 17.9 ], "audioHours": 29.043 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 4, "denominator": 144, "valuePercent": 2.778, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.76, 9.52 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 62, "denominator": 3815, "valuePercent": 1.625, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. 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Die Korrektur erledigen Sie selbst im Editor.", "sources": [ { "title": "noScribe: Bedienung", "url": "https://noscribe.de/de/docs/usage/" } ] }, "evidence-linking": { "value": true, "detail": "Der Editor spielt die Aufnahme an der Cursorposition ab und verknüpft Textkontrolle mit Originalaudio.", "sources": [ { "title": "noScribe: Bedienung", "url": "https://noscribe.de/de/docs/usage/" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "file-upload" ], "outputTypes": [ "transcript" ], "sources": [ { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" }, { "title": "noScribe: Download und Installation", "url": "https://noscribe.de/de/docs/download-installation/" }, { "title": "noScribe: Bedienung", "url": "https://noscribe.de/de/docs/usage/" }, { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/" }, { "title": "noScribe: Datenschutz", "url": "https://noscribe.de/de/docs/legal/" }, { "title": "noScribe: Stabile Releases", "url": "https://github.com/kaixxx/noScribe/releases" }, { "title": "noScribe: Offizielles Repository", "url": "https://github.com/kaixxx/noScribe" }, { "title": "noScribe 0.7.2: mitgelieferte Community-1-Modellkarte", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/README.md" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungskonfiguration und VBx", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/config.yaml" }, { "title": "noScribe 0.7.2: WeSpeaker-Embeddingherkunft", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/embedding/README.md" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/precise/NOSCRIBE_README.txt" }, { "title": "noScribe 0.7.2: quantisierte Fast-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/fast/NOSCRIBE_README.txt" }, { "title": "noScribe: optionales deutsches Whisper-Repository", "url": "https://huggingface.co/aseifert/faster-whisper-large-v3-turbo-german" }, { "title": "noScribe: optionale französische Whisper-Modellkarte", "url": "https://huggingface.co/bofenghuang/whisper-large-v3-french" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise als Erststart- und CLI-Voreinstellung", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/noScribe.py" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-09", "inputs": [ { "id": "file-upload", "detail": "Vorhandene Audio- und Videodateien werden lokal ausgewählt und auf dem eigenen Rechner verarbeitet, ohne Upload zu einem Server.", "sources": [ { "title": "noScribe: Bedienung", "url": "https://noscribe.de/de/docs/usage/", "checked": "2026-10-05" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "maxFileSize": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Eine fertige Desktop-App transkribiert lokale Audio- und Videodateien. Das Ergebnis ist ein bearbeitbares Transkript in der gewählten Originalsprache, mit Zeitbezug und Sprecherkennzeichnungen.", "sources": [ { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "noScribe: Bedienung", "url": "https://noscribe.de/de/docs/usage/", "checked": "2026-10-05" } ] } ], "tasks": [], "specialties": [ { "id": "general-business", "detail": "Der Entwickler nennt Interviews, Forschung, Medien und Besprechungen als Einsatzzweck.", "sources": [ { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/", "checked": "2026-10-09" } ] } ] }, "tasks": [], "privacy": { "checked": "2026-10-09", "gdpr": { "value": null, "detail": "Die Datenschutzhinweise auf noscribe.de gelten nur für die Website. Die Anwendung arbeitet ohne Cloud auf Ihrem Rechner, die Pflichten nach der DSGVO tragen deshalb Sie selbst.", "source": { "title": "noScribe: Impressum und Datenschutz", "url": "https://noscribe.de/de/docs/legal/" } }, "avv": { "value": null, "detail": "noScribe verarbeitet Interviewdateien ausschließlich auf Ihrem Rechner. Einen AVV mit dem Entwickler brauchen Sie deshalb nicht.", "source": { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten aus der EU.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": true, "detail": "Audio wird vollständig auf dem eigenen Rechner transkribiert, ohne Upload zu einem Anbieter.", "source": { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Aufnahmen bleiben auf dem eigenen Rechner. Der Entwickler erhält sie nicht und nutzt sie nicht für Modelltraining.", "source": { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "local", "label": "Eigener Rechner", "scope": "Audio, Transkript, Programmkonfiguration und lokale Protokolle liegen auf Ihrem Rechner. Sicherung und Zugriffsrechte liegen bei Ihnen.", "sources": [ { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } ] } ], "processing": [ { "region": "local", "label": "Lokale CPU, NVIDIA-CUDA und macOS-MPS für Sprechertrennung", "scope": "Whisper und die pyannote-Sprechertrennung laufen auf dem eigenen Gerät. Eine externe Transkriptions-API nutzt noScribe nicht.", "sources": [ { "title": "noScribe: Offizielles Repository", "url": "https://github.com/kaixxx/noScribe" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py" } ] } ], "certifications": [], "summary": "noScribe verarbeitet Audio und Text lokal auf Ihrem Rechner. Ihre Interviewdateien gelangen nicht zum Entwickler. Da Ihre Daten den Rechner nicht verlassen, verantworten Sie Datenschutz, Gerätesicherheit und Sicherung selbst und brauchen keinen AVV mit dem Entwickler. Die Datenschutzhinweise des Entwicklers betreffen nur die Website." }, "technology": { "checked": "2026-10-09", "summary": "Whisper V3 Turbo ist das Standardmodell für Precise und Fast. Die Community-1-Sprechertrennung nutzt WeSpeaker und VBx/PLDA. Der Dateiablauf verarbeitet Audio und Text vollständig auf dem eigenen Rechner.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Whisper V3 Turbo in faster-whisper/CTranslate2, vollständig lokal.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Whisper V3 Turbo", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Precise verwendet die mobiuslabsgmbh-Konvertierung von Whisper v3 turbo, Fast eine int8-Quantisierung desselben Modells. Precise ist voreingestellt. Ausführung mit faster-whisper/CTranslate2, vollständig lokal.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/precise/NOSCRIBE_README.txt", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: quantisierte Fast-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/fast/NOSCRIBE_README.txt", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise als Erststart- und CLI-Voreinstellung", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/noScribe.py", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "Whisper large-v2", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Installierbare Alternative laut Herstellerhilfe. Bis noScribe 0.5 war es das Standardmodell, in Version 0.7.2 ist es nicht mehr vorinstalliert.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "faster-whisper-large-v3-turbo-german", "vendor": "aseifert", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Optional installierbare deutsche Anpassung laut Herstellerhilfe. Das Repository enthält keine Modellkarte mit Trainingsdetails. Standardmäßig ist das Modell nicht installiert.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe: optionales deutsches Whisper-Repository", "url": "https://huggingface.co/aseifert/faster-whisper-large-v3-turbo-german", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "whisper-large-v3-french", "vendor": "bofenghuang", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Feinabstimmung von Whisper large-v3 für Französisch stammt laut Modellkarte von bofenghuang. noScribe bietet sie nur zur optionalen Installation an, für deutsche Aufnahmen ist sie nicht vorgesehen.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe: optionale französische Whisper-Modellkarte", "url": "https://huggingface.co/bofenghuang/whisper-large-v3-french", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst. Unabhängige Werte gibt es nur für die Modellfamilie des Basismodells. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Lokale speaker-diarization-community-1-Pipeline mit WeSpeaker-Embedding und VBx/PLDA.", "unknown": false, "note": "VBx-Clustering und PLDA sind Teilverfahren der Sprechertrennung. Eine Versionsnummer der mitgelieferten Segmentierungsgewichte nennt noScribe nicht.", "models": [ { "name": "speaker-diarization-community-1", "vendor": "pyannote", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Modellkarte und Konfiguration von noScribe 0.7.2 nennen Community-1 als Standard der Sprechertrennung. noScribe lädt das Modell aus dem Programmordner. Als Bibliothek dient pyannote.audio 4.0.0.", "sources": [ { "title": "noScribe 0.7.2: mitgelieferte Community-1-Modellkarte", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/README.md", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungskonfiguration und VBx", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/config.yaml", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: WeSpeaker-Embeddingherkunft", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/embedding/README.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "wespeaker-voxceleb-resnet34-LM", "vendor": "WeSpeaker", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die mitgelieferte Dokumentation nennt diese WeSpeaker-Gewichte als Teil der Standard-Sprechertrennung.", "sources": [ { "title": "noScribe 0.7.2: WeSpeaker-Embeddingherkunft", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/embedding/README.md", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungskonfiguration und VBx", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/config.yaml", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: Die Anwendung erzeugt Transkripte statt generativer Notizen oder Berichte.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: noScribe enthält keinen KI-Chat.", "unknown": true, "note": "Zur Weiterarbeit bietet noScribe einen Transkriptionseditor und eine Kommandozeile.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Lokale CPU und NVIDIA-CUDA, unter macOS MPS für die Sprechertrennung.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Lokale CPU-/CUDA-Ausführung und macOS-MPS für Diarisierung", "vendor": "noScribe", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Installationshilfe beschreibt fertige lokale Pakete. Windows-CUDA setzt NVIDIA RTX ab 20XX, mindestens 6 GB VRAM, Treiber ab 570.65 und ein installiertes CUDA-Toolkit voraus. Auf unterstützten Macs nutzt die Sprechertrennung die Grafikeinheit über MPS.", "sources": [ { "title": "noScribe: Download und Installation", "url": "https://noscribe.de/de/docs/download-installation/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.7391 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.2609 } ], "probes": 92, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von noScribe für 92 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 74 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von noScribe. 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Zusammenfassungen, Chat und Agentenfunktionen kombinieren eigene Sprachmodelle mit Anthropic Claude, ohne dass Anthropic Daten speichert (Zero Data Retention). OpenAI ist laut Unterauftragsverarbeiterliste nur für Evaluation und Sicherheitsprüfung eingebunden. Die Infrastruktur läuft primär auf AWS in den USA, ergänzt um Google Cloud und die GPU-Cloud Crusoe.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigenentwickeltes ASR-Modell, mit deidentifizierten Kundendaten weitertrainiert", "unknown": false, "note": "Architektur, Modellversion und Trainingsstand der ASR werden nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Otter Speech-to-Text-Engine", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Otters Produktleitung beschreibt die Speech-to-Text-Technologie als eigenen Kern des Produkts. Die Datenschutzerklärung vom 16. Juni 2026 nennt das Training der eigenen KI-Technologie mit deidentifizierten Audioaufnahmen und Transkripten. Eine aktuelle Stellenausschreibung beschreibt Training, Fine-Tuning und Inferenz eigener ASR-, SID- und LLM-Systeme mit PyTorch bzw. JAX. Die Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026 enthält keinen externen ASR-Anbieter.", "sources": [ { "title": "Otter: Datenschutzerklärung (KI-Training)", "url": "https://otter.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. 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Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Eigene neuronale Diarisierung mit lernenden Voiceprints", "unknown": false, "note": "Ob für Bot-Aufnahmen zusätzlich Teilnehmerdaten der Meeting-Plattform einfließen, ist nicht dokumentiert.", "models": [ { "name": "Otter Speaker Identification / Diarisierung", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Eine Otter-Stellenausschreibung für Speaker Identification verlangt Erfahrung mit DNN-basierter Sprecheridentifikation und beschreibt Forschung an End-to-End-Diarisierung auf Basis neuronaler Netze. Die Datenschutzerklärung nennt selbst erzeugte Sprecheridentifikationsdaten. Laut Produktleitung entstehen nach dem Benennen eines Sprechers Voiceprints, mit denen das gesamte Gespräch und spätere Aufnahmen neu zugeordnet werden.", "sources": [ { "title": "Otter: Stellenausschreibung Senior Research Engineer, Speaker Identification", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/36895552-senior-research-engineer-speaker-identification", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Datenschutzerklärung (Sprecheridentifikationsdaten)", "url": "https://otter.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Interview mit Otters VP Product zu Diarisierung und Voiceprints (Sekundärquelle, 2020)", "url": "https://www.airport-technology.com/tech/otterly-indispensable-how-otter-ai-has-transformed-transcription/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Kombination eigener Sprachmodelle mit Anthropic Claude über API", "unknown": false, "note": "Welche Ausgabe vom eigenen Modell und welche von Claude stammt, legt Otter nicht offen.", "models": [ { "name": "Otter-eigenes Zusammenfassungsmodell", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Anthropic-Fallstudie hält fest, dass Otter ein eigenes Modell für die Zusammenfassung von über 50 Millionen Meetings eingesetzt hat und Claude mit seinen proprietären Modellen kombiniert. Otter beschrieb 2023 ein eigenes, überwiegend auf gesprochener Sprache trainiertes Large Language Model. Die aktuelle Stellenausschreibung umfasst Fine-Tuning und Post-Training großer Sprachmodelle für Zusammenfassung und Chat.", "sources": [ { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "VentureBeat: Otter AI Chat mit eigenem Sprachmodell (Sekundärquelle, 2023)", "url": "https://venturebeat.com/ai/otter-ai-chat-brings-new-collaboration-and-insight-to-real-time-voice-transcription", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Stellenausschreibung Machine Learning Engineer", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/67988679-machine-learning-engineer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste führt Anthropic für die Backend-Unterstützung KI-gestützter Funktionen ohne Training mit Kundendaten. Laut Anthropic-Fallstudie nutzt Otter Claude wegen des 200k-Kontextfensters für lange Transkripte, für Zusammenfassungen, Aufgaben, Auswertungen und CRM-Synchronisation. Anthropic hat zugesagt, keine Daten zu speichern (Zero Data Retention).", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "OpenAI-Modelle (nur Evaluation und Safety-Screening)", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste beschränkt OpenAI ausdrücklich auf die Bewertung der Wirksamkeit von LLM-Ausgaben und die Prüfung auf potenziell schädliche Inhalte. OpenAI ist damit Kontrollinstanz, nicht Erzeuger der Notizen.", "auxiliary": true, "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Otter AI Chat, Channel Chat und Meeting-Agenten auf Basis von Claude und eigenen Modellen. MCP-Server und API für externe Assistenten", "unknown": false, "note": "Der seit Oktober 2025 angebotene MCP-Server gibt Meetingdaten an externe Assistenten wie Claude weiter. Deren Modell ist von Otters eigener Pipeline getrennt.", "models": [ { "name": "Claude für Otter AI Chat und Channel Chat", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Anthropic-Fallstudie nennt den KI-Chat einschließlich Channel Chat als Teil der mit Claude umgesetzten Funktionen und beschreibt Claude als Basis für schnelle Experimente mit neuen Funktionen.", "sources": [ { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Otter-eigenes Sprachmodell für Chat", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "low", "rationale": "Bei der Einführung von Otter AI Chat 2023 erklärte Otter, keine OpenAI-Technologie zu verwenden, sondern ein eigenes Sprachmodell. Einschätzung: Seit der späteren Claude-Integration arbeitet der Chat im Mischbetrieb. Der aktuelle Anteil des Eigenmodells am Chat ist nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "VentureBeat: Otter AI Chat mit eigenem Sprachmodell (Sekundärquelle, 2023)", "url": "https://venturebeat.com/ai/otter-ai-chat-brings-new-collaboration-and-insight-to-real-time-voice-transcription", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Sprachausgabe der Otter-Agenten", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Otter bietet seit 2025 Meeting-, Sales- und SDR-Agenten, die live an Gesprächen teilnehmen. Die ML-Stellenausschreibung nennt Text-to-Speech als Erfahrungsfeld, und die Unterauftragsverarbeiterliste enthält keinen externen TTS-Anbieter. Das spricht für eine eigene Sprachausgabe.", "sources": [ { "title": "Otter: Stellenausschreibung Machine Learning Engineer", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/67988679-machine-learning-engineer", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "UC Today: Otter Enterprise Suite mit Meeting-Agenten, API und MCP-Server (Sekundärquelle, Oktober 2025)", "url": "https://www.uctoday.com/unified-communications/otter-ai-goes-full-enterprise-new-ai-suite-wants-to-turn-meetings-into-living-knowledge-base/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS als Primärplattform in den USA, ergänzt um Google Cloud und GPU-Cloud Crusoe", "unknown": false, "note": "Eine EU-Verarbeitungsregion ist nicht dokumentiert. Alle Infrastruktur- und KI-Unterauftragsverarbeiter sind mit Standort USA geführt.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services (S3 mit AES-256-Serververschlüsselung)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste führt AWS als Cloud-Anbieter und Plattform für Kundendaten mit Standort USA. Die Sicherheitsseite beschreibt AWS-S3-Speicher mit serverseitiger AES-256-Verschlüsselung für Buckets und Maschinenvolumes.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Google Cloud Platform steht als Cloud-Infrastrukturanbieter mit Standort USA in der Unterauftragsverarbeiterliste. Welche Dienste dort laufen, nennt Otter nicht.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Crusoe Cloud (GPU-Infrastruktur)", "vendor": "Crusoe", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Crusoe ist als Anbieter von Cloud-Services mit Standort USA geführt. Einschätzung: Crusoe ist auf GPU-Rechenkapazität für KI-Training und Inferenz spezialisiert. Der Eintrag passt zu Training und Betrieb der eigenen ASR- und Sprachmodelle.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Crusoe: KI-Cloud mit GPU-Compute und Managed Inference", "url": "https://www.crusoe.ai/cloud", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 126, "assigned": false, "fit": "own", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Otter.ai für 126 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben. Otter.ai gibt eine Eigenentwicklung an." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.6234 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3766 } ], "probes": 77, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Otter.ai für 77 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 62 % davon ähneln sie am stärksten der Claude-Familie. Das passt zur Angabe von Otter.ai. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "otter/meeting-scribes", "provider": "otter", "providerName": "Otter.ai", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/otter/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 75, "total": 76, "completionRatePercent": 98.684, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. Die Transkript-WER gilt nur für dieses Transkript und zählt nicht zum ScribeIndex-Score." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 56.267, "ci95": [ 49.7, 61.8 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "jamie", "ci95": [ -8.91, 1.16 ] }, { "provider": "fireflies", "ci95": [ -9.16, -1.52 ] }, { "provider": "fathom", "ci95": [ -17.64, -8.58 ] }, { "provider": "granola", "ci95": [ -5.85, 2.89 ] }, { "provider": "tldv", "ci95": [ -3.43, 5.07 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -7.21, 2.08 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 3.91, 14.83 ] }, { "provider": "read-ai", "ci95": [ -8.78, 4.18 ] }, { "provider": "meetgeek", "ci95": [ -9, 0.12 ] }, { "provider": "bluedot", "ci95": [ 0.08, 10.93 ] }, { "provider": "sembly", "ci95": [ 2.3, 12.75 ] }, { "provider": "plaud", "ci95": [ -3.76, 4.87 ] }, { "provider": "sally", "ci95": [ -3.6, 7.13 ] } ], "rank": 8, "cohortSize": 14, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 86.166, "references": { "key": "meeting-scribes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 35, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 53.885, "weight": 0.75, "contribution": 40.414 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 54.594, "weight": 0.2, "contribution": 10.919 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 98.684, "weight": 0.05, "contribution": 4.934 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 85.22, "direction": "higher", "ci95": [ 82.71, 87.38 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2338, "falsePositive": 298, "falseNegative": 513, "referenceFacts": 2851, "outputFacts": 2636, "precisionPercent": 88.695, "precisionCi95": [ 86.7, 90.46 ], "recallPercent": 82.006, "recallCi95": [ 78.66, 85.03 ], "f1Percent": 85.22, "f1Ci95": [ 82.71, 87.38 ] }, "latency": { "p50Seconds": 63.1, "p95Seconds": 140.6, "mode": "live-conversation", "start": "Ende der Gesprächserfassung", "end": "Vollständiges Protokoll verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 15.892, "ci95": [ 13.75, 18.19 ], "estimate": { "outputs": 75, "audioSeconds": 180120, "minutes": 795.03, "ci": [ 13.75, 18.19 ], "audioHours": 50.027 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "transcript-wer", "label": "Transkript-WER", "numerator": 49789, "denominator": 384718, "valuePercent": 12.942, "direction": "lower", "definition": "Wortersetzungen, Auslassungen und Einfügungen im exportierten Transkript pro Referenzwort nach Normalisierungsprofil de-allg-wer. Bewertet das Transkript, nicht die Zusammenfassung.", "ci95": [ 11.61, 14.4 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 1914830, "denominator": 16468652, "valuePercent": 11.627, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 10.32, 13.04 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2681938, "denominator": 16468652, "valuePercent": 16.285, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. Die Differenz zur DER zeigt den Anteil der Fehler an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 14.45, 18.18 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 109, "denominator": 2636, "valuePercent": 4.135, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 3.13, 5.44 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2491 }, { "key": "decision-recall", "label": "Erfasste Beschlüsse", "numerator": 221, "denominator": 297, "valuePercent": 74.411, "direction": "higher", "definition": "Korrekt als Beschluss wiedergegebene Referenzbeschlüsse mit Geltungsbereich und Status pro Referenzbeschluss. Als Beschluss ausgegebene Vorschläge zählen nicht als Treffer.", "ci95": [ 67.68, 80.15 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.6003 }, { "key": "action-item-recall", "label": "Erkannte Aufgaben", "numerator": 390, "denominator": 445, "valuePercent": 87.64, "direction": "higher", "definition": "Referenzaufgaben, die im Protokoll als Aufgabe erscheinen, pro Referenzaufgabe. Zuständigkeit und Frist werden getrennt bewertet.", "ci95": [ 83.53, 90.84 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4226 }, { "key": "action-owner-accuracy", "label": "Korrekte Zuständigkeiten", "numerator": 263, "denominator": 322, "valuePercent": 81.677, "direction": "higher", "definition": "Korrekt wiedergegebene verantwortliche Personen pro Referenzaufgabe mit ausdrücklich genannter Zuständigkeit. Nicht erkannte Aufgaben zählen als Fehler.", "ci95": [ 76.11, 86.18 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4268 }, { "key": "action-deadline-accuracy", "label": "Korrekte Fristen", "numerator": 182, "denominator": 231, "valuePercent": 78.788, "direction": "higher", "definition": "Korrekt wiedergegebene Fristen pro Referenzaufgabe mit ausdrücklich genannter Frist. Nicht erkannte Aufgaben zählen als Fehler.", "ci95": [ 71.68, 84.5 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4963 }, { "key": "action-tuple-accuracy", "label": "Vollständig korrekte Aufgaben", "numerator": 297, "denominator": 445, "valuePercent": 66.742, "direction": "higher", "definition": "Aufgaben, deren Tätigkeit, Zuständigkeit und Frist vollständig korrekt wiedergegeben werden, pro Referenzaufgabe. Nicht genannte Zuständigkeiten oder Fristen müssen als nicht genannt erscheinen.", "ci95": [ 61.41, 71.67 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.3848 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 513 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 109 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 189 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "meeting-002", "run": 2, "reason": "Kein Protokoll innerhalb des festgelegten Zeitlimits" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Web-App mit Otter Notetaker, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-meeting-protokoll", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-meeting", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "capture": "Meeting-Bot (Otter Notetaker)", "transcriptLanguage": "de-DE", "participantList": true }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "1a25115bb8a34e284f1d01d3860260a21cb8f5847004facb1596738bbac7ddab", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "eab8be0ab42fa45d7c98cb94b1a700dfc141ed5d7e96d67f4d9349c7d3a84d70", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 38, "totalAudioSeconds": 91260, "durationSeconds": { "minimum": 780, "maximum": 5220 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung über virtuelle Konferenzteilnehmende aus den getrennten ursprünglichen Sprecheraufnahmen. 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Zum Pro-Tarif kommt der Gerätekauf, ausgewertet wird in einer regionalen Cloud statt lokal.", "summary": "Plaud verbindet Aufnahmegeräte mit Apps für Transkripte und strukturierte Notizen. Die Desktop-App erfasst zusätzlich Online-Meetings über Mikrofon und Systemaudio. Plaud transkribiert Deutsch und fasst das Gespräch auf Deutsch zusammen. Die KI-Auswertung läuft in der Cloud, europäische Konten nutzen regionale EU-Dienste. Die Tarife und die Desktop-App setzen ein an das Konto gebundenes Plaud-Gerät voraus, das zusätzliche Einstiegskosten verursacht.", "website": "https://de.plaud.ai/", "categories": [ "meeting-scribes" ], "bestFor": "Nutzer mit Präsenzgesprächen und ergänzendem Bedarf an Desktop-Meetingaufnahme", "input": "Plaud-Gerät, Desktop-Audio oder Dateiimport", "output": "Transkript, Meeting-Notizen und Aufgaben", "languages": { "codes": [ "de" ], "total": 112, "atLeast": true, "detail": "Plaud transkribiert mehr als 112 Sprachen, darunter Deutsch. 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ScribeIndex stuft das allgemein als „Stark“ ein, ohne eigene Messung des Modells. Für die Spitzenklasse müsste das genaue Modell feststehen, denn dieselben Anbieter führen neben ihren stärksten Modellen auch kleinere, günstigere Varianten.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprecherzuordnung im Transkript.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Vorlagenbasierte Zusammenfassungen mit benannten Sprachmodellen.", "unknown": false, "note": "Wer eine Zusammenfassung selbst anstößt, wählt das Modell selbst aus. 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Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. 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Eine Modellversion nennt PlaynVoice nicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "PlaynVoice: Produkt und Datenverarbeitung", "url": "https://www.playnvoice.ai/", "checked": "2026-10-09" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Schweizer Notizspeicher und Azure-KI.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Schweizer Cloudspeicher und Azure", "vendor": "PlaynVoice / Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Produktseite nennt einen Notizspeicher in der Schweiz und geschlossene KI-Modelle über Azure. Die Azure-Region nennt PlaynVoice nicht.", "sources": [ { "title": "PlaynVoice: Produkt und Datenverarbeitung", "url": "https://www.playnvoice.ai/", "checked": "2026-10-09" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.6286 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3714 } ], "probes": 105, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von PlaynVoice für 105 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 63 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von PlaynVoice. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.5571 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.4429 } ], "probes": 70, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von PlaynVoice für 70 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 56 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von PlaynVoice ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "playnvoice/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "playnvoice", "providerName": "PlaynVoice", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/playnvoice/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 107, "total": 108, "completionRatePercent": 99.074, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. 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Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Kontext-Chat über ausgewählte Patienten und Sitzungen", "unknown": false, "note": "Eine eigene Modellversion für den Kontext-Chat nennt Psynex nicht.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Psynex beschreibt einen Kontext-Chat über ausgewählte Patienten und Sitzungen. Für die Textverarbeitung der Plattform nennt Psynex OpenAI, die Dokumenterstellung läuft mit GPT-6.", "sources": [ { "title": "Psynex: Datenschutzerklärung Version 1.3, Oktober 2026", "url": "https://psynex.de/de/datenschutz", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Psynex: Kontext-Chat für Patienten und Sitzungen", "url": "https://psynex.de/de/kontext-chat", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Hetzner Deutschland, Azure-Schlüsselverwaltung Frankfurt und OpenAI EU", "unknown": false, "models": [ { "name": "Hetzner, Azure Key Vault und OpenAI EU", "vendor": "Hetzner, Microsoft und OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Auftragsverarbeitungsvertrag nennt Hetzner als Hauptspeicherort, Azure Key Vault für die Schlüsselverwaltung und OpenAI in der EU für die KI-Verarbeitung.", "sources": [ { "title": "Psynex: AVV Version 1.5, Oktober 2026", "url": "https://psynex.de/de/avv", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "openai-transcribe", "label": "OpenAI Transcribe", "share": 0.459 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.541 } ], "probes": 122, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Psynex für 122 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "psynex/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "psynex", "providerName": "Psynex", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/psynex/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 107, "total": 108, "completionRatePercent": 99.074, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. 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Berichte entstehen über Vorlagen und lassen sich vor der Übernahme in die Patientenakte am Transkript prüfen. Deutsch dient als Gesprächs- und Dokumentsprache. Unbegrenzt viele Anwender teilen ein Organisationskonto. Starter kostet 20 € netto monatlich für zehn Aufnahmestunden, weitere Stunden kosten 2 € netto.", "website": "https://quixxs.com/de/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Praxen in Deutschland mit mehreren Anwendern und gemeinsamem Aufnahmebudget", "input": "Direkte Aufnahme von Arzt-Patienten-Gesprächen mit Android oder iOS", "output": "Medizinische Vorlagendokumente, zusätzlich Zusammenfassung und Transkript", "languages": { "codes": [ "de", "en" ], "detail": "QUIXXS bietet deutsche und englische Vorlagen. Die Aufnahmesprache muss der Sprache der Vorlage entsprechen." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "ios", "android" ], "operation": [ "cloud", "on-premise" ], "detail": "Cloud mit Mobil-App und Weboberfläche. 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Die Datenschutzerklärung sieht Übermittlungen an Dienstleister außerhalb der EU vor, die KI-Verarbeitungsorte nennt AMNEXIS nicht. Anonyme Statistiknutzung ist erlaubt, Training mit personenbezogenen oder vertraulichen Inhalten durch KI-Unterauftragsverarbeiter ausgeschlossen." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "Die in einer psychiatrischen Studie untersuchte Version nutzte Whisper und GPT-4 von OpenAI. Die heute eingesetzten Modelle nennt AMNEXIS nicht.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Spracherkennung nicht veröffentlicht", "unknown": true, "note": "Die Studie vom Februar 2026 nennt die Whisper-Web-API von OpenAI. 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Berichtsvorlagen anwenden", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/52653389998867-Applying-report-templates" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-07", "inputs": [ { "id": "meeting-bot", "sources": [ { "title": "Read AI: Produkt und Aufnahme", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/23272882203923-How-do-I-get-started-with-Read", "checked": "2026-10-05" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] }, { "plans": [ "Kostenlos" ], "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 60 }, "sources": [ { "title": "Read AI: Tarifvergleich und Meetinglänge", "url": "https://www.read.ai/plans-pricing", "checked": "2026-10-07" } ] }, { "plans": [ "Pro" ], "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 240 }, "sources": [ { "title": "Read AI: Tarifvergleich und Meetinglänge", "url": "https://www.read.ai/plans-pricing", "checked": "2026-10-07" } ] } ] }, { "id": "desktop-audio", "sources": [ { "title": "Read AI: Produkt und Aufnahme", 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Aufnahme", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/23272882203923-How-do-I-get-started-with-Read", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [], "privacy": { "checked": "2026-10-05", "gdpr": { "value": true, "detail": "Die Sicherheitsseite von Read erläutert die DSGVO-Maßnahmen und den AVV für Kunden aus EU und EWR.", "source": { "title": "Read AI: Sicherheit und AVV", "url": "https://www.read.ai/privacy" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Read bietet berechtigten Workspace-Kunden aus der EU und dem Europäischen Wirtschaftsraum einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit Standardvertragsklauseln an.", "source": { "title": "Read AI: Sicherheit und AVV", "url": "https://www.read.ai/privacy" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe zum Einsatz mit Gesundheitsdaten.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Bot, Desktop-App oder Mobil-App nehmen das Gespräch auf. Transkription und KI-Auswertung laufen in der Cloud von Read.", "source": { "title": "Read AI: Regionale KI-Verarbeitung", "url": "https://www.read.ai/post/read-ai-brings-international-data-processing-and-storage-to-global-customers" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Read trainiert allgemeine Modelle nur nach ausdrücklicher Einwilligung. Die individuelle Personalisierung für Ihr Konto ist davon getrennt.", "source": { "title": "Read AI: Datennutzung", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/52055801266579-What-Does-Read-AI-Do-With-My-Data-Read-AI" } }, "trainingPolicy": "opt-in", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Im Standardbetrieb speichert Read Meeting-Inhalte bei AWS in Nord-Virginia (us-east-1). Weitere personenbezogene Daten verarbeitet Read laut Datenschutzerklärung auch in anderen Ländern.", "role": "default", "sources": [ { "title": "Read AI: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.read.ai/privacy-policy" }, { "title": "Read AI: Infrastruktur und Produktionszugriff", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/25702259763091-Security-Privacy-Overview" } ] }, { "region": "eu", "label": "EU", "scope": "Die EU-Region richtet Read über den Vertrieb ein. Meeting-Inhalte und Ask Read bleiben dann in der EU.", "condition": "über den Vertrieb", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Read AI: Regionale KI-Verarbeitung", "url": "https://www.read.ai/post/read-ai-brings-international-data-processing-and-storage-to-global-customers" } ] }, { "region": "other", "country": "Kanada", "label": "Kanada", "scope": "Die Region Kanada richtet Read über den Vertrieb ein. Meeting-Inhalte und Ask Read bleiben dann in Kanada.", "condition": "über den Vertrieb", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Read AI: Regionale KI-Verarbeitung", "url": "https://www.read.ai/post/read-ai-brings-international-data-processing-and-storage-to-global-customers" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Im Standardbetrieb verarbeitet Read Meeting-Inhalte in den USA. 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Regionen in der EU und in Kanada lassen sich gesondert über den Vertrieb vereinbaren. Für den selbst gebuchten Pro-Tarif nennt Read keine EU-Region. Kontodaten und Integrationen verarbeitet Read auch außerhalb der gewählten Region. Allgemeines Modelltraining setzt eine ausdrückliche Einwilligung voraus." }, "technology": { "checked": "2026-10-20", "summary": "Ask Read durchsucht Ihre Gespräche mit eigenen Suchverfahren. GPT- und Claude-Modelle nennt die Preisseite für den Search Copilot, eine optionale Erweiterung der Suche. Welches Modell die automatischen Meetingberichte schreibt, nennt Read nicht. Der Standardspeicher liegt bei AWS us-east-1, Regionen in der EU und in Kanada werden über den Vertrieb vereinbart.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Cloud-Spracherkennung für das Gesprächstranskript.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprecherzuordnung im Transkript.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "KI erzeugt gegliederte Notizen und Aufgaben aus dem Gespräch.", "unknown": true, "note": "GPT- und Claude-Modelle nennt die Preisseite nur für den optionalen Search Copilot.", "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Ask Read kombiniert eigene Suchverfahren mit Sprachmodellen und zitiert die Gesprächsquellen.", "unknown": false, "note": "Welches Modell die automatischen Meetingberichte schreibt, nennt Read nicht.", "models": [ { "name": "Eigene Suchverfahren", "vendor": "Read AI", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Ask-Read-FAQ beschreibt eigene Verfahren, die passende Stellen in Ihren Gesprächen finden.", "sources": [ { "title": "Read AI: Ask Read", "url": "https://www.read.ai/ask-read/faqs", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Preisseite nennt Claude für den Search Copilot.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Read AI: Search Copilot und Sprachmodelle", "url": "https://www.read.ai/plans-pricing", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Preisseite nennt GPT für den Search Copilot.", "optional": true, "sources": [ { "title": "Read AI: Search Copilot und Sprachmodelle", "url": "https://www.read.ai/plans-pricing", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Cloud-Dienste übernehmen Speicherung und Verarbeitung.", "unknown": false, "note": "Standardspeicher ist AWS us-east-1. Den Hoster der Regionen in der EU und in Kanada nennt Read nicht.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services, us-east-1", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsübersicht nennt AWS us-east-1 in Nord-Virginia als Standardspeicher sowie die Schlüsseldienste AWS KMS und Secrets Manager.", "sources": [ { "title": "Read AI: Infrastruktur und Produktionszugriff", "url": "https://support.read.ai/hc/en-us/articles/25702259763091-Security-Privacy-Overview", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 115, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Read AI für 115 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 58, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Read AI für 58 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." } ] }, "results": [ { "id": "read-ai/meeting-scribes", "provider": "read-ai", "providerName": "Read AI", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/read-ai/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 76, "total": 76, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. Die Transkript-WER gilt nur für dieses Transkript und zählt nicht zum ScribeIndex-Score." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 58.5343, "ci95": [ 54.3, 62.7 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "jamie", "ci95": [ -5.91, 2.7 ] }, { "provider": "otter", "ci95": [ -4.18, 8.78 ] }, { "provider": "fireflies", "ci95": [ -7.59, 1.97 ] }, { "provider": "fathom", "ci95": [ -15.19, -6.69 ] }, { "provider": "granola", "ci95": [ -4.67, 6.43 ] }, { "provider": "tldv", "ci95": [ -1.71, 8.37 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -4.51, 4.1 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 4.9, 19.11 ] }, { "provider": "meetgeek", "ci95": [ -7.22, 2.98 ] }, { "provider": "bluedot", "ci95": [ 2.13, 12.96 ] }, { "provider": "sembly", "ci95": [ 5.52, 14.51 ] }, { "provider": "plaud", "ci95": [ -2.99, 10.12 ] }, { "provider": "sally", "ci95": [ -2.37, 10.45 ] } ], "rank": 6, "cohortSize": 14, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 86.781, "references": { "key": "meeting-scribes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 35, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 55.936, "weight": 0.75, "contribution": 41.952 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 57.91, "weight": 0.2, "contribution": 11.582 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 85.811, "direction": "higher", "ci95": [ 84.08, 87.56 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2413, "falsePositive": 327, "falseNegative": 471, "referenceFacts": 2884, "outputFacts": 2740, "precisionPercent": 88.066, "precisionCi95": [ 86.03, 90.04 ], "recallPercent": 83.669, "recallCi95": [ 81.35, 86 ], "f1Percent": 85.811, "f1Ci95": [ 84.08, 87.56 ] }, "latency": { "p50Seconds": 751, "p95Seconds": 2060.6, "mode": "live-conversation", "start": "Ende der Gesprächserfassung", "end": "Vollständiges Protokoll verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 14.7316, "ci95": [ 13.15, 16.5 ], "estimate": { "outputs": 76, "audioSeconds": 182520, "minutes": 746.89, "ci": [ 13.15, 16.5 ], "audioHours": 50.7 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "transcript-wer", "label": "Transkript-WER", "numerator": 46545, "denominator": 389306, "valuePercent": 11.956, "direction": "lower", "definition": "Wortersetzungen, Auslassungen und Einfügungen im exportierten Transkript pro Referenzwort nach Normalisierungsprofil de-allg-wer. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 9.7, 12.32 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2599185, "denominator": 16691388, "valuePercent": 15.572, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. Die Differenz zur DER zeigt den Anteil der Fehler an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 13.76, 17.57 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 167, "denominator": 2740, "valuePercent": 6.095, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 4.87, 7.6 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2991 }, { "key": "decision-recall", "label": "Erfasste Beschlüsse", "numerator": 242, "denominator": 302, "valuePercent": 80.132, "direction": "higher", "definition": "Korrekt als Beschluss wiedergegebene Referenzbeschlüsse mit Geltungsbereich und Status pro Referenzbeschluss. 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Die empfohlene Einstellung „Automatisch“ wählt unter den Modellen des Tarifs.", "models": [ { "name": "Sally-Spracherkennung auf Whisper-Basis", "vendor": "Aliru GmbH", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die technische Hilfe nennt eine eigene Whisper-basierte Spracherkennung auf GPUs bei Hetzner.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "Sally AI: Datenmaskierung und eigene Spracherkennung", "url": "https://help.sally.io/de/datenschutz/datenmaskierung/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Sally AI: Spracherkennungsmodelle", "url": "https://help.sally.io/de/guides/transkripte/ki-modelle/", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst. Unabhängige Werte gibt es nur für die Modellfamilie des Basismodells. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprecherzuordnung im Transkript.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Selbst betriebenes Sprachmodell für Textanalyse und Notizen laut AVV.", "unknown": false, "note": "Auf welchem Basismodell das Sally-Modell beruht, nennt Sally nicht.", "models": [ { "name": "Selbst betriebenes Sally-Sprachmodell", "vendor": "Aliru GmbH", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut deutschem AVV betreibt Sally das Modell selbst, ohne externe KI-Dienstleister.", "sources": [ { "title": "Sally AI: Deutscher AVV mit Anlagen", "url": "https://help.sally.io/de/downloads/sample_dpa_for_sally.pdf", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Gesprächsbezogener KI-Assistent beantwortet Folgefragen.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Hetzner Deutschland für Gesprächsdaten, DeepL als Übersetzungsdienst.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Hetzner Cloud-Infrastruktur", "vendor": "Hetzner", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Vertragsanlage nennt deutsche Rechenzentren für Hosting, Daten und Backups.", "sources": [ { "title": "Sally AI: Deutscher AVV mit Anlagen", "url": "https://help.sally.io/de/downloads/sample_dpa_for_sally.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "DeepL-Übersetzung", "vendor": "DeepL", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Vertragsanlage nennt DeepL in Deutschland nur für die KI-gestützte Übersetzung.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Sally AI: Deutscher AVV mit Anlagen", "url": "https://help.sally.io/de/downloads/sample_dpa_for_sally.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.6875 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3125 } ], "probes": 96, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Sally AI für 96 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 69 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von Sally AI. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 72, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Sally AI für 72 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." } ] }, "results": [ { "id": "sally/meeting-scribes", "provider": "sally", "providerName": "Sally AI", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/sally/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 75, "total": 76, "completionRatePercent": 98.684, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 9.38, 11.53 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2299123, "denominator": 16476672, "valuePercent": 13.954, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Nicht genannte Zuständigkeiten oder Fristen müssen als nicht genannt erscheinen.", "ci95": [ 56.24, 66.77 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.3904 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 531 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 173 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 164 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "meeting-025", "run": 2, "reason": "Leere Zusammenfassung ausgegeben" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Sally AI Web-App mit Meeting-Bot, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-meeting-protokoll", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-meeting", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "capture": "Meeting-Bot", "transcriptLanguage": "de-DE", "outputLanguage": "de-DE", "participantList": true, "dataRegion": "Deutschland", "asrSelection": "Automatisch, Sally zeigt das verwendete Erkennungsmodell nicht an" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "1a25115bb8a34e284f1d01d3860260a21cb8f5847004facb1596738bbac7ddab", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "eab8be0ab42fa45d7c98cb94b1a700dfc141ed5d7e96d67f4d9349c7d3a84d70", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 38, "totalAudioSeconds": 91260, "durationSeconds": { "minimum": 780, "maximum": 5220 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung über virtuelle Konferenzteilnehmende aus den getrennten ursprünglichen Sprecheraufnahmen. 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Basic und Pro arbeiten mit KI-Credits, die EU-Speicherung ist wählbar, das Training je nach Tarif abwählbar.", "summary": "Sembly AI erstellt Transkripte, Notizen, Aufgaben und Entscheidungen aus Online- und Präsenzgesprächen. Ein Meeting-Agent, Mikrofonaufnahme oder Dateiimport liefert die Eingabe. Sembly versteht Deutsch, die Notizen folgen der überwiegenden Gesprächssprache. EU-Speicherung ist wählbar, die KI-Verarbeitung läuft dann im EWR. Einzelne Nutzerdaten verarbeitet Sembly trotzdem in den USA. In allen Tarifen außer Enterprise nutzt Sembly Inhalte standardmäßig für Modelltraining. Das lässt sich in den Einstellungen abschalten. 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Dessen spezialisierte Spracherkennungs-API passt zum Meetingtranskript.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "Speechmatics-Spracherkennung", "vendor": "Speechmatics", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom September 2026 nennt Speechmatics, einen Anbieter spezialisierter Spracherkennung.", "reference": "speechmatics", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-melia", "model": "Speechmatics Melia", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-standard", "model": "Speechmatics Standard", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-realtime-enhanced", "model": "Speechmatics Realtime (Enhanced)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-speechmatics-agent-stt-linden-1", "model": "Speechmatics Agent STT Linden 1", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-speechmatics-enhanced", "model": "Speechmatics Enhanced", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.77, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprecherzuordnung im Transkript.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Textgenerierung über GPT und Gemini", "unknown": false, "note": "Version und Aufteilung zwischen GPT und Gemini nennt Sembly nicht.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom September 2026 nennt OpenAI, den Anbieter der GPT-Modelle.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Sembly: Meeting-Dokumentation", "url": "https://www.sembly.ai/product/meetings/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini über Google AI Studio", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom September 2026 nennt neben der Google Cloud API auch Google AI Studio. Darüber stellt Google die Gemini-Modelle bereit.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Google: AI Studio für die Gemini-API", "url": "https://ai.google.dev/aistudio", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Gesprächsbezogener Assistent über GPT und Gemini", "unknown": false, "note": "Ein eigenes Modell für den Assistenten nennt Sembly nicht.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt OpenAI. Für Folgefragen zum Gespräch setzt Sembly nach Einschätzung von ScribeIndex dieselben Sprachmodelle ein wie für die Notizen.", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Google AI Studio mit den Gemini-Modellen. Wie bei den Notizen ordnet ScribeIndex Gemini deshalb auch dem Assistenten zu.", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://go.sembly.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Google: AI Studio für die Gemini-API", "url": "https://ai.google.dev/aistudio", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Azure-Infrastruktur laut Trust Center.", "unknown": false, "note": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom September 2026 nennt die Anbieter, ordnet sie aber keinem Verarbeitungsschritt zu.", "models": [ { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center nennt Microsoft Azure als Infrastruktur.", "sources": [ { "title": "Sembly AI: Trust Center", "url": "https://trustcenter.sembly.ai/", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.5204 }, { "reference": "speechmatics", "label": "Speechmatics", "share": 0.3469 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1327 } ], "probes": 98, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Sembly AI für 98 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 52 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Sembly AI ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten Speechmatics (35 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.5139 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.2917 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1944 } ], "probes": 72, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Sembly AI für 72 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 51 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Sembly AI ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Gemini-Familie (29 %)." } ] }, "results": [ { "id": "sembly/meeting-scribes", "provider": "sembly", "providerName": "Sembly AI", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/sembly/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 74, "total": 76, "completionRatePercent": 97.368, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 10.88, 14.13 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2377973, "denominator": 16018155, "valuePercent": 14.845, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Nicht genannte Zuständigkeiten oder Fristen müssen als nicht genannt erscheinen.", "ci95": [ 66.19, 76.09 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.3773 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 612 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 117 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 226 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "meeting-004", "run": 1, "reason": "Meeting-Bot nicht in die Konferenz zugelassen" }, { "scenarioId": "meeting-031", "run": 1, "reason": "Kein Protokoll innerhalb des festgelegten Zeitlimits" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Sembly AI Web-App mit Meeting-Agent, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "anbieter-standard-protokoll", "version": null }, "instruction": { "id": "si-instr-meeting", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "capture": "Meeting-Bot", "transcriptLanguage": "de-DE", "outputLanguage": "de-DE", "participantList": true, "trainingOptOut": true, "dataRegion": "EU-Instanz", "notesOnboarding": "Notes im neuen Konto aktiviert" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "1a25115bb8a34e284f1d01d3860260a21cb8f5847004facb1596738bbac7ddab", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "eab8be0ab42fa45d7c98cb94b1a700dfc141ed5d7e96d67f4d9349c7d3a84d70", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 38, "totalAudioSeconds": 91260, "durationSeconds": { "minimum": 780, "maximum": 5220 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung über virtuelle Konferenzteilnehmende aus den getrennten ursprünglichen Sprecheraufnahmen. Hybride Raumsprecher bleiben gemeinsam auf einer unveränderten Raumspur. 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KI SIS ergänzt Aufnahmegespräche. Android, Offline-Erfassung, Preis auf Anfrage.", "summary": ".snap Speech ergänzt die mobile Pflegesoftware .snap MDA um Spracherkennung, Vitalwerterkennung und Sprachbefehle. Pflegekräfte sprechen Berichte ein, prüfen vorgeschlagene Messwerte und ergänzen oder entfernen Leistungen per Sprache. Auf Wunsch verbessert eine KI Grammatik und Stil. Für Aufnahmegespräche bietet euregon das getrennte Modul KI SIS, das Gespräche transkribiert und einen strukturierten SIS-Entwurf erstellt. Die Spracheingabe funktioniert auch offline. .snap MDA mit Speech läuft auf Android-Geräten, Lizenz und benötigte Module regelt das Angebot.", "website": "https://euregon.de/software/snap-speech/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Ambulante Pflegedienste mit euregon .snap MDA, die Pflegeberichte, Vitalwerte und SIS per Sprache dokumentieren möchten", "input": "Spracheingabe in .snap MDA auf Android. Aufnahmegespräche mit dem Zusatzmodul KI SIS", "output": "Pflegeberichte, vorgeschlagene Vitalwerte, erfasste Leistungen und SIS-Entwürfe", "languages": { "codes": [ "de" ], "detail": "Die App verarbeitet deutsche Spracheingabe und erstellt deutsche Pflegedokumentation. Die Spracherkennung unterstützt Dialekte und Akzente." }, "deployment": { "platforms": [ "android" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": ".snap Speech läuft in der Android-App .snap MDA und unterstützt Offline-Erfassung. Die Kernsoftware läuft beim Pflegedienst oder in .snap Cloud in Deutschland. KI SIS ist ein gesondertes Modul." }, "highlights": [ "Vitalwerte direkt aus Spracheingaben erkennen", "Leistungen per Sprachbefehl hinzufügen oder entfernen", "Pflegeberichte und Freitext auf Wunsch sprachlich überarbeiten", "KI SIS als Ergänzung für strukturierte Aufnahmegespräche" ], "considerations": [ "Benötigt .snap MDA und euregon-Pflegesoftware", "Sprachmodul nur für Android-Geräte", "KI SIS und Speech sind getrennte Module", "Mitarbeiteraufnahmen nach Freigabe dauerhaft für das KI-Training gespeichert" ], "facts": [ { "label": "Spracheingabe", "value": "Pflegeberichte, Notizen und Rückmeldungen in .snap MDA", "source": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, { "label": "Vitalwerte", "value": "Automatische Erkennung mit Vorschlag zur Übernahme", "source": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, { "label": "Leistungen", "value": "Per Sprache hinzufügen oder entfernen", "source": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, { "label": "SIS", "value": "Eigenes Modul für strukturierte Entwürfe aus Erstgesprächen", "source": "https://euregon.de/aktuelles/die-neue-sis-ki-gestuetzte-dokumentation-des-erstgespraechs/" }, { "label": "Offline", "value": "Sprachdokumentation auch ohne Internetverbindung", "source": "https://euregon.de/aktuelles/praxisnah-und-live-ki-in-snap-ambulant-im-kostenfreien-webinar/" }, { "label": "Geräte", "value": "Android ab Version 14, mindestens 6 GB RAM für MDA mit Speech", "source": "https://euregon.de/service/systemvoraussetzungen/" } ], "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: Verfügbarkeit von .snap Speech", "url": "https://euregon.de/aktuelles/neu-ki-basierte-spracherkennung-mit-snap-speech/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: KI-gestützte SIS aus dem Erstgespräch", "url": "https://euregon.de/aktuelles/die-neue-sis-ki-gestuetzte-dokumentation-des-erstgespraechs/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: KI SIS und offline verfügbare Sprachdokumentation", "url": "https://euregon.de/aktuelles/praxisnah-und-live-ki-in-snap-ambulant-im-kostenfreien-webinar/", "checked": "2026-10-08" }, { "title": "euregon: Systemvoraussetzungen für .snap MDA und .snap Speech", "url": "https://euregon.de/service/systemvoraussetzungen/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: .snap Cloud mit Hosting in Deutschland", "url": "https://euregon.de/software/snap-cloud/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: Datenschutzerklärung", "url": "https://euregon.de/datenschutzerklaerung/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: Datenschutzerklärung KI für .snap", "url": "https://euregon.de/wp-content/uploads/2025/12/Datenschutzerklaerung-KI.pdf", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "euregon: Vertrag über Auftragsverarbeitung mit KI-Diensten", "url": "https://euregon.de/wp-content/uploads/2026/08/260815-AuftragsVerarbeitungsVertrag.pdf", "checked": "2026-10-12" } ], "untested": [ { "category": "medical-scribes", "task": "nursing-notes", "cause": "no-access", "reason": ".snap Speech ist ein Zusatzmodul der Pflegesoftware .snap MDA von euregon und läuft nur mit ihr. Im Umfeld von ScribeIndex arbeitet derzeit kein Pflegedienst mit .snap." } ], "name": "euregon .snap Speech", "shortName": ".snap Speech", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/snap-speech/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/snap-speech.json", "checked": "2026-10-12", "pricing": { "plans": [ { "name": ".snap Speech", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "organization", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Zusatzmodul für die Spracheingabe in .snap MDA", "limits": [] } ], "extras": [ { "name": ".snap ambulant und .snap MDA", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "organization", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Erforderliche Pflegesoftware und mobile Anwendung", "type": "required" }, { "name": "KI SIS", "price": null, "currency": "EUR", "unit": "organization", "billing": "quote", "tax": null, "note": "Zusatzmodul für SIS-Entwürfe aus Aufnahmegesprächen", "type": "optional" } ], "note": ".snap Speech setzt .snap MDA voraus. KI SIS ist ein separates Modul. Lizenzumfang, Einführung und Betrieb werden im Angebot vereinbart.", "source": "https://euregon.de/software/snap-speech/", "freeTrial": { "value": null, "detail": "euregon bietet Beratung, Produktvorführungen und Webinare. Einen kostenlosen Testzugang nennt die Produktseite nicht.", "source": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, "publicPrice": false, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Speech verschriftlicht eingesprochene Pflegeberichte und Notizen. KI SIS erstellt ein Transkript des Erstgesprächs als Grundlage der Strukturierung.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, { "title": "euregon: KI-gestützte SIS aus dem Erstgespräch", "url": "https://euregon.de/aktuelles/die-neue-sis-ki-gestuetzte-dokumentation-des-erstgespraechs/" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Pflegeberichte, Notizen und Rückmeldungen werden in .snap MDA eingesprochen. Während der Aufnahme erkennt die KI Vitalwerte und schlägt passende Einträge vor. Das Zusatzmodul KI SIS nimmt Erstgespräche auf, transkribiert sie und erzeugt auf Anforderung einen strukturierten SIS-Entwurf.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/" }, { "title": "euregon: KI-gestützte SIS aus dem Erstgespräch", "url": "https://euregon.de/aktuelles/die-neue-sis-ki-gestuetzte-dokumentation-des-erstgespraechs/" } ] }, "file-upload": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "voice-commands": { "value": true, "detail": "Sprachbefehle öffnen Bereiche wie Wunddokumentation und Patienteninfo, starten einen Anruf oder ergänzen und entfernen Leistungen.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/" } ] }, "dictation-anywhere": { "value": false, "detail": "Die Spracheingabe steht in den Freitextfeldern der euregon-App .snap MDA zur Verfügung.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/" } ] }, "medical-vocabulary": { "value": true, "detail": "Die Spracheingabe ist auf Pflegeberichte, Vitalwerte und pflegerische Leistungen ausgelegt und unterstützt Dialekte und Akzente.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/" } ] }, "clinical-notes": { "value": true, "detail": ".snap Speech erstellt Pflegeberichte, erkennt Vitalwerte und erfasst Leistungen in .snap MDA. 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Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. 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KI SIS transkribiert Aufnahmegespräche und strukturiert die Inhalte als SIS-Entwurf.", "sources": [ { "title": "euregon: .snap Speech für die mobile Pflegedokumentation", "url": "https://euregon.de/software/snap-speech/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "euregon: KI-gestützte SIS aus dem Erstgespräch", "url": "https://euregon.de/aktuelles/die-neue-sis-ki-gestuetzte-dokumentation-des-erstgespraechs/", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Sprachsteuerung innerhalb von .snap MDA", "unknown": false, "models": [ { "name": "Sprachbefehle für Navigation und Leistungserfassung", "vendor": "euregon", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Speech öffnet auf Sprachbefehl Bereiche der App und ergänzt oder entfernt Leistungen. 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Ob ein europäisches Konto bei fehlender EU-Verfügbarkeit auf die US-Instanz ausweicht, gibt Philips öffentlich nicht an.", "sources": [ { "title": "Philips: Health-Unterauftragsverarbeiter und Routing", "url": "https://trust.speechlive.com/subprocessors" }, { "title": "Philips: angebotene AVV-Ressourcen", "url": "https://trust.speechlive.com/resources" } ] }, { "region": "us", "label": "USA beim Onboardingdienst", "scope": "Laut Dienstleisterliste dient Appcues Tutorials, Funktionsnutzung und Feedback auf der Website und in den Apps.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Philips: Datenschutzrichtlinie und Azure OpenAI", "url": "https://www.speechlive.com/de/datenschutzrichtlinie/" } ] }, { "region": "us", "label": "USA beim optionalen E-Mail-Versand", "scope": "SendGrid verschickt Transkripte per E-Mail, wenn Sie diesen Versand wählen.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "Philips: Health-Unterauftragsverarbeiter und Routing", "url": "https://trust.speechlive.com/subprocessors" } ] }, { "region": "eu", "label": "Deutschland für Supportdienst", "scope": "Die Dienstleisterliste nennt Zendesk mit Standort Deutschland für den Support.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Philips: Health-Unterauftragsverarbeiter und Routing", "url": "https://trust.speechlive.com/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "version": "2022", "scope": "Zertifikat für SpeechLive laut Trust Center, Nachweis dort nach Freigabeanfrage.", "sources": [ { "title": "Philips: Trust Center, Zertifikate und AVV", "url": "https://trust.speechlive.com/" } ] }, { "standard": "hds", "scope": "Zertifizierung der Azure-Infrastruktur für Gesundheitsdaten nach französischem Recht (HDS 2.0), nicht von Philips selbst.", "infrastructure": true, "sources": [ { "title": "Philips: Trust Center, FAQ zu Hosting und KI", "url": "https://trust.speechlive.com/faq" } ] } ], "summary": "Europäische Health-Konten speichern bei Azure in den Niederlanden und nutzen Corti für Spracherkennung und Dokumenterstellung. 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Mehrere Dokumente können aus der gleichen Sitzung erzeugt und bearbeitet werden. Ein eigenes Chat-Modell nennt Philips nicht.", "sources": [ { "title": "Philips: Health-Sitzung, Vorlagen und Editor", "url": "https://www.speechlive.com/gb/help/topic/speechlive-health-ai-assistant/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Regionale Azure-Speicherung und KI-Verarbeitung bei Corti.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Azure speichert die Daten europäischer Konten in den Niederlanden. Spracherkennung und Dokumenterstellung übernimmt Corti. Die Corti-Region richtet sich nach Kontoregion und Dienstverfügbarkeit.", "sources": [ { "title": "Philips: Speicherregionen, KI und Trainingszustimmung", "url": "https://www.speechlive.com/de/ressourcen/datensicherheit-und-datenschutz/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Philips: Datenschutzrichtlinie und Azure OpenAI", "url": "https://www.speechlive.com/de/datenschutzrichtlinie/", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Philips: Health-Unterauftragsverarbeiter und Routing", "url": "https://trust.speechlive.com/subprocessors", "checked": "2026-10-09" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 114, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von SpeechLive Health für 114 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus.", "references": [ { "id": "aa-azure-llm-speech", "model": "Azure LLM Speech", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.7, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-2", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-1-5", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-1.5", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-azure-stt-realtime", "model": "Azure AI Speech, Echtzeit-Transkription", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 5.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-mai-transcribe-2-streaming", "model": "Microsoft MAI-Transcribe-2 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 2.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-azure-speech-07-2026", "model": "Azure AI Speech (Juli 2026)", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 1.92, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Dragon Legal Anywhere", "vendor": "Microsoft (Nuance)", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Technologiepartnerseite nennt Dragon Legal Anywhere als integrierbare Spracherkennung. 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Bei 60 % davon ähneln sie am stärksten Azure AI Speech. Das passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von SpeechLive Legal ableitet. Einen Nachweis des eingesetzten Modells liefert der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4868 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.5132 } ], "probes": 76, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von SpeechLive Legal für 76 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 49 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von SpeechLive Legal ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "speechlive-legal/diktiersoftware:legal-dictation", "provider": "speechlive-legal", "providerName": "Philips SpeechLive Legal", "test": "diktiersoftware:legal-dictation", "label": "Juristische Diktate", "category": "diktiersoftware", "task": "legal-dictation", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/speechlive-legal/test/#juristisch", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/juristisch/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-recht-diktat-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 119, "total": 120, "completionRatePercent": 99.167, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": "legal-errors-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 68.373, "ci95": [ 60.8, 78.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "dragon-legal", "ci95": [ -16.39, 10.31 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ -15.84, 11.63 ] }, { "provider": "wispr-flow", "ci95": [ -7.92, 16.3 ] } ], "rank": 3, "cohortSize": 4, "criticalRatePercent": 10.084, "contentQuality": 93.162, "references": { "key": "legal-dictation", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 167, "criticalPercent": 15 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 77.205, "weight": 0.6, "contribution": 46.323 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 32.773, "weight": 0.2, "contribution": 6.555 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 70.245, "weight": 0.15, "contribution": 10.537 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 99.167, "weight": 0.05, "contribution": 4.958 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 7.963, "direction": "lower", "ci95": [ 7.26, 8.75 ] }, "transcription": { "referenceWords": 95027, "substitutions": 3051, "deletions": 1935, "insertions": 2581, "errors": 7567, "werPercent": 7.963, "ci95": [ 7.26, 8.75 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 1.7, "p95Seconds": 2.6, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 49.6903, "ci95": [ 45.62, 53.79 ], "estimate": { "outputs": 119, "audioSeconds": 43740, "minutes": 603.34, "ci": [ 45.62, 53.79 ], "audioHours": 12.142 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 27871, "denominator": 612354, "valuePercent": 4.551, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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"2026-10-15" } ] } ], "tasks": [ { "category": "diktiersoftware", "task": "general-dictation", "value": true, "detail": "Voice to Text mit deutschem Erkennungsmodell, ohne generative Umformulierung.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" } ] }, { "category": "diktiersoftware", "task": "voice-writing", "value": true, "detail": "Die Modi Mail und Message oder ein eigener Modus mit eigenen Anweisungen erstellen und bearbeiten ausgearbeitete deutsche Zieltexte.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Modi", "url": "https://superwhisper.com/docs/modes/modes", "checked": "2026-10-15" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-business", "detail": "Konfigurierbare berufliche Diktate, E-Mails und Nachrichten.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Modi", "url": "https://superwhisper.com/docs/modes/modes", "checked": "2026-10-15" } ] } ] }, "tasks": [ "general-dictation", "voice-writing" ], "privacy": { "checked": "2026-10-15", "gdpr": { "value": true, "detail": "Laut Compliance-Seite verarbeitet Superwhisper personenbezogene Daten im Auftrag nach einem Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV). Das Trust Center führt die DSGVO als erfüllt.", "source": { "title": "Superwhisper: Compliance und Verträge", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/compliance" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Den Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) unterzeichnet der Kunde selbst über einen Link auf der Compliance-Seite. Der Vertrag enthält die vollständige Liste der Unterauftragsverarbeiter.", "source": { "title": "Superwhisper: Compliance und Verträge", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/compliance" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Superwhisper bietet ein Business Associate Agreement (BAA), einen Vertrag nach dem US-Gesundheitsrecht HIPAA. Ob ein Ablauf mit EU-Gesundheitsdaten passt, hängt davon ab, ob Sie lokale oder Cloudmodelle wählen.", "source": { "title": "Superwhisper: Compliance und Verträge", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/compliance" } }, "localAudioProcessing": { "value": true, "detail": "Mit einem lokalen Sprachmodell transkribiert Superwhisper auf dem Gerät. Wählbare Cloud-Erkennungsmodelle wie S1-Voice, Deepgram Nova oder ElevenLabs Scribe erhalten das Audio dagegen über das Internet.", "source": { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Superwhisper nutzt Ihre Inhalte nicht für Training. Für seine Cloudintegrationen hat Superwhisper Vereinbarungen ohne Datenspeicherung (Zero Data Retention).", "source": { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "local", "label": "Eigenes Gerät", "scope": "Diktathistorie und Audiodaten liegen lokal auf Ihrem Gerät. Für Cloud-Dienste und eigene API-Schlüssel gelten deren Bedingungen.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" } ] } ], "processing": [ { "region": "local", "label": "Lokales Erkennungsmodell", "scope": "Mit einem lokalen Erkennungsmodell wie Cohere Transcribe, Whisper oder Parakeet läuft die deutsche Spracherkennung auf dem Gerät. Voice to Text nutzt kein zusätzliches Textmodell.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice" }, { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" } ] }, { "region": "us", "label": "Cloud-Erkennungsmodell", "scope": "Ein gewähltes Cloud-Erkennungsmodell erhält das Audio, etwa S1-Voice von Superwhisper, Nova von Deepgram oder Scribe von ElevenLabs. Gehostete Cloudmodelle laufen über die Cloud-Infrastruktur von Superwhisper. Dafür führt die Liste der Unterauftragsverarbeiter AWS und Cloudflare mit Standort USA.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice" }, { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" }, { "title": "Superwhisper: Trust Center, Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.superwhisper.com/subprocessors" } ] }, { "region": "us", "label": "Cloud-Textmodell", "scope": "Ein gewähltes Cloud-Textmodell erhält das Transkript zur Bearbeitung, ebenfalls über die Cloud-Infrastruktur von Superwhisper. Anthropic steht in der Liste der Unterauftragsverarbeiter mit Standort USA. Mit eigenem API-Schlüssel gilt Ihr Vertrag mit dem jeweiligen Modellanbieter.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Textmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/language" }, { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" }, { "title": "Superwhisper: Trust Center, Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.superwhisper.com/subprocessors" } ] }, { "region": "unknown", "label": "Modellanbieter ohne Ortsangabe", "scope": "Deepgram für die Spracherkennung sowie OpenAI und Groq für Textmodelle stehen in der Liste der Unterauftragsverarbeiter ohne Standort. ElevenLabs führt die Liste nicht. Wo S1-Voice läuft, gibt Superwhisper nicht an.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data" }, { "title": "Superwhisper: Trust Center, Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.superwhisper.com/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Prüfbericht nach SOC 2 Typ 2 vom März 2026. Superwhisper stellt ihn im Trust Center unter Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) bereit.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Trust Center", "url": "https://trust.superwhisper.com/" }, { "title": "Superwhisper: Compliance und Verträge", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/compliance" } ] } ], "summary": "Lokale Erkennungsmodelle verarbeiten Audio auf dem Gerät, wählbare Cloud-Erkennungsmodelle bei Superwhisper, Deepgram oder ElevenLabs. Für die Textbearbeitung ist getrennt ein lokales oder ein Cloudmodell wählbar. Für Cloudfunktionen nennt die Liste der Unterauftragsverarbeiter Dienste in den USA und Dienste ohne Ortsangabe. Superwhisper nutzt Ihre Inhalte nicht für Training und bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)." }, "technology": { "checked": "2026-10-20", "summary": "Für die Spracherkennung stehen lokale Modelle wie Cohere Transcribe, Whisper large-v3 Turbo oder Parakeet Multilanguage zur Wahl, ebenso Cloudmodelle wie S1-Voice, Deepgram Nova-3 oder ElevenLabs Scribe. Die Textbearbeitung läuft standardmäßig über S1-Language in der Cloud, GPT-Modelle und weitere Textmodelle sind wählbar. Mit lokalem Erkennungsmodell und ohne Cloud-Textmodell bleibt die gesamte Verarbeitung auf dem Gerät.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Lokale Erkennungsmodelle oder Cloudmodelle zur Auswahl, darunter S1-Voice von Superwhisper selbst.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Cohere Transcribe", "vendor": "Cohere", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zu den Sprachmodellen nennt Cohere Transcribe als lokales Pro-Modell mit Deutsch. Es läuft über MLX mit 4-Bit-Genauigkeit. Die Sicherheitsseite empfiehlt es für lokale Diktate.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" }, { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "oasr-de-cohere-transcribe-03-2026", "model": "Cohere Transcribe", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Whisper large-v3 Turbo", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Whisper large-v3 Turbo ist als mehrsprachiges lokales Erkennungsmodell wählbar.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "Parakeet Multilanguage", "vendor": "NVIDIA", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das mehrsprachige Parakeet-Modell ist als lokale Erkennungsalternative mit deutscher Unterstützung dokumentiert.", "optional": true, "reference": "parakeet", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-parakeet-tdt-0-6b-v2", "model": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 6.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-parakeet-rnnt-1-1b", "model": "NVIDIA Parakeet RNNT 1.1B", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-parakeet-tdt-0-6b-v3", "model": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Deepgram Nova-3", "vendor": "Deepgram", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zu den Sprachmodellen führt Nova-3 und Nova-2 als wählbare Cloudmodelle, die Deepgram betreibt.", "optional": true, "reference": "deepgram", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen.", "references": [ { "id": "aa-deepgram-nova-3", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-telnyx", "model": "Deepgram Nova-3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-deepgram-nova-3-realtime", "model": "Deepgram Nova-3 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 6.6, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "ElevenLabs Scribe v2", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zu den Sprachmodellen führt Scribe v2 als wählbares Cloudmodell, das ElevenLabs betreibt.", "optional": true, "reference": "elevenlabs", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Sprachmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/voice", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } } ] }, { "id": "generation", "approach": "S1-Language als Standard, weitere Textmodelle frei wählbar.", "unknown": false, "models": [ { "name": "S1-Language", "vendor": "Superwhisper", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zu den Textmodellen nennt S1-Language als Standard für die cloudbasierte Textbearbeitung. Laut Superwhisper sind die Modelle der S1-Familie im eigenen Haus trainiert und feinabgestimmt, ein Basismodell nennt Superwhisper nicht. Modi ohne KI-Ausarbeitung überspringen diese Stufe.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Textmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/language", "checked": "2026-10-15" }, { "title": "Superwhisper: S1-Modellfamilie", "url": "https://superwhisper.com/blog/s1", "checked": "2026-10-20" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "GPT-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zu den Textmodellen führt wählbare GPT-Modelle für eigene Modi und API-Verbindungen auf.", "optional": true, "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Superwhisper: Textmodelle", "url": "https://superwhisper.com/docs/models/language", "checked": "2026-10-15" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Verarbeitung auf dem Gerät, Cloud-KI optional.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Lokale Ausführung und Cloud-APIs", "vendor": "Superwhisper", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheitsseite trennt lokale Audioerkennung, Cloud-Erkennung, optionale Textmodelle und eigene API-Schlüssel. Jeder Modus bestimmt seinen Datenweg.", "sources": [ { "title": "Superwhisper: sensible Daten", "url": "https://superwhisper.com/docs/security/sensitive-data", "checked": "2026-10-15" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q4", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 105, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Superwhisper für 105 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q4", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 75, "assigned": false, "fit": "own", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Superwhisper für 75 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben. Superwhisper gibt eine Eigenentwicklung an." } ] }, "results": [ { "id": "superwhisper/diktiersoftware:general-dictation", "provider": "superwhisper", "providerName": "Superwhisper", "test": "diktiersoftware:general-dictation", "label": "Allgemeine Diktate", "category": "diktiersoftware", "task": "general-dictation", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/superwhisper/test/#allgemein", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/allgemein/", "testPeriod": "2026-Q4", "protocol": "1.0", "corpus": "de-buero-diktat-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 60.5791, "ci95": [ 57.1, 64 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "audiopen", "ci95": [ -13.67, -5.43 ] }, { "provider": "wispr-flow", "ci95": [ -26.26, -20.89 ] }, { "provider": "dragon-legal", "ci95": [ -23.03, -16.58 ] }, { "provider": "letterly", "ci95": [ -14.92, -8.26 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ -17.86, -11.59 ] } ], "rank": 6, "cohortSize": 6, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 87.465, "references": { "key": "general-dictation", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 164, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 58.216, "weight": 0.75, "contribution": 43.662 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 59.585, "weight": 0.2, "contribution": 11.917 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 12.17, "direction": "lower", "ci95": [ 11.03, 13.24 ] }, "transcription": { "referenceWords": 53508, "substitutions": 2192, "deletions": 1588, "insertions": 2732, "errors": 6512, "werPercent": 12.17, "ci95": [ 11.03, 13.24 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 8.5, "p95Seconds": 22.2, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 66.281, "ci95": [ 60.27, 72.27 ], "estimate": { "outputs": 120, "audioSeconds": 25080, "minutes": 461.78, "ci": [ 60.27, 72.27 ], "audioHours": 6.967 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 23581, "denominator": 344913, "valuePercent": 6.837, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 6.09, 7.54 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "name-accuracy", "label": "Korrekte Namen", "numerator": 388, "denominator": 480, "valuePercent": 80.833, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Personen- und Firmennamen pro annotiertem Referenznamen. Vorab freigegebene Schreibvarianten zählen als richtig.", "ci95": [ 73.91, 86.26 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.1029 }, { "key": "number-accuracy", "label": "Korrekte Zahlen", "numerator": 651, "denominator": 714, "valuePercent": 91.176, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Zahlen mit ihrer Einheit und ihrem Bezug pro annotierter Zahlenangabe. Falsche oder ausgelassene Werte zählen als nicht korrekt.", "ci95": [ 86.81, 94.2 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.0845 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 0, "denominator": 441, "valuePercent": null, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. Der Befehl soll wirken und nicht als Befehlswort im Text stehen.", "ci95": null, "ci95Method": null, "designEffect": null }, { "key": "self-correction-accuracy", "label": "Umgesetzte Selbstkorrekturen", "numerator": 0, "denominator": 207, "valuePercent": 0, "direction": "higher", "definition": "Spontane Selbstkorrekturen, nach denen das Dokument nur die endgültige Angabe enthält, pro annotierter Selbstkorrektur der Referenz. Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0, 6.14 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.5215 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 0, "denominator": 36, "valuePercent": 0, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 0, 25.89 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.2727 } ], "errorTypes": [ { "label": "Ersetzungen", "count": 2192 }, { "label": "Auslassungen", "count": 1588 }, { "label": "Einfügungen", "count": 2732 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Superwhisper, Voice-to-Text, Stand 4. Quartal 2026", "modelVersions": [ { "name": "Cohere Transcribe", "version": null } ], "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-wortnah", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Virtueller Mikrofoneingang", "platform": "macOS Desktop", "language": "Deutsch", "mode": "Voice to Text, keine KI-Ausarbeitung oder Befehlsausführung", "model": "Cohere Transcribe lokal über MLX (4 Bit)", "processing": "Lokale Erkennung nach Aufnahmeende", "hardware": "Mac mini M2 Pro, 32 GB RAM, macOS 26", "voiceCommands": false, "context": false }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "be86355a52a9e6e6ac547fa75797ca0c34d34b998965c77efe431e8cac1bf200", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "2f3f1976d19c5059b932063bd9b929c3ad3df1d749efd78e0060e5b1364c5f41", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 40, "totalAudioSeconds": 8340, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 600 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Kontrollierte Wiedergabe der Referenzaufnahmen über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS in Echtzeit", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 40, "resamples": 2000, "seed": 2217701174, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "5b6419a32e9fc2e489a2dae6029ddcb9e755388234d69b65a19df934ad0bdabc" } }, { "id": "superwhisper/diktiersoftware:voice-writing", "provider": "superwhisper", "providerName": "Superwhisper", "test": "diktiersoftware:voice-writing", "label": "Sprachgestützte Textausarbeitung", "category": "diktiersoftware", "task": "voice-writing", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/superwhisper/test/#textausarbeitung", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/textausarbeitung/", "testPeriod": "2026-Q4", "protocol": "1.0", "corpus": "de-voice-writing-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "written-document", "semanticRubric": "writing-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist ein ausgearbeiteter Text, keine wortnahe Abschrift. 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Speechmatics ist die Standarderkennung. Einstieg ab 30 $ je Ausgabestunde.", "summary": "SyncWords richtet sich an Veranstalter und Videoteams, die deutsche Originaluntertitel während eines laufenden Beitrags anzeigen möchten. Die Ausgabe funktioniert als Browser-Widget, über einen QR-Code oder direkt im Videostream. Für die Spracherkennung stehen Speechmatics, Soniox, Amazon und Deepgram zur Wahl. Gespeicherte Sitzungen liefern Text, SRT und WebVTT. Abgerechnet wird je Sprache und Ausgabe, entweder nach Nutzung oder über Jahreskontingente. Kundendaten und Backups liegen bei AWS in den USA.", "website": "https://www.syncwords.com/", "categories": [ "untertitel" ], "bestFor": "Veranstaltungen und professionelle Videoabläufe mit mehreren Ausgabewegen", "input": "Live-Audio über Veranstaltungsanbindung oder Streamingprotokoll", "output": "Deutsche Live-Untertitel, weitere Sprachspuren und SRT/VTT-Dateien", "languages": { "codes": [ "de", "en", "es", "pt", "fr" ], "detail": "Deutsch ist Quellsprache für Originaluntertitel, weitere Zielsprachen gibt es für Übersetzungen." }, "deployment": { "platforms": [ "web" ], "operation": [ "cloud" ] }, "highlights": [ "Vier wählbare Spracherkennungsdienste", "Deutsche Originaluntertitel im Browser-Widget", "Live-API für Dienste, Glossare und Exporte", "Text, SRT und WebVTT aus gespeicherten Sitzungen" ], "considerations": [ "Jede Sprache und Ausgabe zählt separat", "Kundendaten und Backups liegen in den USA", "Eine Trainingsregel für Kundeninhalte nennt SyncWords nicht" ], "facts": [ { "label": "Einstieg", "value": "30 $ je Stunde, Sprache und Ausgabe als Richtpreis", "source": "https://www.syncwords.com/pricing/" }, { "label": "Spracherkennung", "value": "Speechmatics als Standard, Soniox, Amazon und Deepgram wählbar", "source": "https://help.syncwords.com/live/how-do-i-enable-transcription-for-my-service-using-the-new-ui-step-3-transcription" }, { "label": "Deutsch", "value": "Deutsche Eingabe und deutschsprachige Originaluntertitel", "source": "https://www.syncwords.com/solutions/live-events/" }, { "label": "Dateien", "value": "Text, SRT und WebVTT nach der Sitzung", "source": "https://www.syncwords.com/products/live-api/" }, { "label": "Speicherort", "value": "AWS, USA, EU-Datenresidenz laut Vertrag verfügbar, Speicherung abschaltbar", "source": "https://www.syncwords.com/media/legal/syncwords-saas-agreement.pdf" } ], "sources": [ { "title": "SyncWords: Preise und Jahreskontingente", "url": "https://www.syncwords.com/pricing/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "SyncWords: deutsche Live-Untertitel für Veranstaltungen", "url": "https://www.syncwords.com/solutions/live-events/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "SyncWords: wählbare Spracherkennungsdienste", "url": "https://help.syncwords.com/live/how-do-i-enable-transcription-for-my-service-using-the-new-ui-step-3-transcription", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: Sprecherlabels und sprachabhängige Filter", "url": "https://help.syncwords.com/live/profanity-filler-word-filters-for-services", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: Live-API und Untertitelexport", "url": "https://www.syncwords.com/products/live-api/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: SaaS-Vertrag, Sicherheits- und Datenschutzanlagen", "url": "https://assets-global.website-files.com/5e714b03b86667b89fe4229a/65ef512dd0fd04faf766ccd0_SyncWords%2C%20Inc.%20-%20Software%20as%20a%20Service%20%28SaaS%29%20Agreement_Feb2024%20%28Exhibits%29.pdf", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: SaaS-Vertrag mit Datenschutzanlage, Juni 2026", "url": "https://www.syncwords.com/media/legal/syncwords-saas-agreement.pdf", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "SyncWords: Datenschutzerklärung", "url": "https://www.syncwords.com/legal/privacy-refund-policy/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "SyncWords: Zugriffsschutz und optionale Speicherung", "url": "https://support-live.syncwords.com/hc/en-us/articles/14808551656973-Security-Tab", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: Verarbeitungszeit und Stream-Verzögerung", "url": "https://www.syncwords.com/delivery/latency/", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "SyncWords: SRT-Ausgabe und Synchronisationspuffer", "url": "https://help.syncwords.com/live/how-do-i-configure-output-for-my-service-using-the-new-ui-step-5-output-srt", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "SyncWords: VOD Express für Video- und Audiodateien", "url": "https://www.syncwords.com/products/vod-express/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "SyncWords: deutsche Untertitel und Transkription", "url": "https://www.syncwords.com/languages/german/", "checked": "2026-10-14" }, { "title": "SyncWords: Abrechnung von Diensten und Laufzeit", "url": "https://help.syncwords.com/live/how-does-billing-work-in-syncwords", "checked": "2026-10-07" } ], "untested": [ { "category": "untertitel", "task": "file-subtitles", "cause": "not-scheduled", "reason": "SyncWords wurde mit Live-Untertiteln getestet. Ein Ergebnis für Untertitel aus Videodateien über VOD Express steht noch aus." } ], "name": "SyncWords", "shortName": "SyncWords", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/syncwords/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/syncwords.json", "checked": "2026-10-14", "pricing": { "plans": [ { "name": "Pay as you go", "price": 30, "currency": "USD", "unit": "audio-hour", "billing": "usage", "tax": null, "note": "Richtpreis je Stunde, Sprache und Ausgabe", "limits": [] }, { "name": "Standard 60", "price": 1620, "currency": "USD", "unit": "account", "billing": "one-time", "months": 12, "tax": null, "note": "Richtpreis, 60 Ausgabestunden mit zwölf Monaten Nutzungszeit", "limits": [ { "kind": "audio-minutes", "amount": 3600, "per": "total" } ] }, { "name": "Standard 500", "price": 11250, "currency": "USD", "unit": "account", "billing": "one-time", "months": 12, "tax": null, "note": "Richtpreis, 500 Ausgabestunden mit zwölf Monaten Nutzungszeit", "limits": [ { "kind": "audio-minutes", "amount": 30000, "per": "total" } ] }, { "name": "Advanced 2500", "price": 37500, "currency": "USD", "unit": "account", "billing": "one-time", "months": 12, "tax": null, "note": "Richtpreis, 2.500 Ausgabestunden mit zwölf Monaten Nutzungszeit", "limits": [ { "kind": "audio-minutes", "amount": 150000, "per": "total" } ] }, { "name": "Advanced 9000", "price": 81000, "currency": "USD", "unit": "account", "billing": "one-time", "months": 12, "tax": null, "note": "Richtpreis, 9.000 Ausgabestunden mit zwölf Monaten Nutzungszeit", "limits": [ { "kind": "audio-minutes", "amount": 540000, "per": "total" } ] } ], "extras": [ { "name": "Zusätzliche aktive Dienstlaufzeit", "price": 0.1, "currency": "USD", "unit": "service-hour", "billing": "usage", "tax": null, "note": "Bei mehr als dreifacher verbrauchter Ausgabedauer, je zusätzlicher aktiver Stunde", "type": "overage" } ], "note": "Jede Sprache und Ausgabe wird getrennt gezählt. Die Preise sind Richtpreise. Vorausbezahlte Kontingente gelten zwölf Monate ohne monatliche Begrenzung.", "source": "https://www.syncwords.com/pricing/", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Einen kostenlosen Testlauf für Ihren Ablauf richtet SyncWords auf Anfrage ein, zusammen mit einer Live-Demo.", "source": "https://www.syncwords.com/pricing/" }, "publicPrice": true, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Gespeicherte Sitzungen lassen sich als zusammenhängender Text und als zeitgestempelte Untertiteldateien exportieren.", "sources": [ { "title": "SyncWords: Live-API und Untertitelexport", "url": "https://www.syncwords.com/products/live-api/" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Live-Audio gelangt über einen Stream oder die Veranstaltungsanbindung zu SyncWords. 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Die Vertragsanlage führt zusätzliche Übersetzungsdienste in den USA und Deutschland auf. Einen Auftragsverarbeitungsvertrag und eine Regel zur Nutzung von Kundeninhalten für Modelltraining nennt SyncWords nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-14", "summary": "Bei SyncWords ist der Spracherkennungsdienst wählbar. Speechmatics ist der Standard, daneben stehen Soniox, Amazon und Deepgram zur Verfügung. Sprecherwechsel unterstützt die Plattform mit Speechmatics und Soniox. Eigene Software verteilt Originaluntertitel, Übersetzungen und Sprachfassungen an Browser-Widgets oder Videostreams. 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Eine Modellversion wird nicht genannt.", "optional": true, "tasks": [ "live-subtitles" ], "sources": [ { "title": "SyncWords: wählbare Spracherkennungsdienste", "url": "https://help.syncwords.com/live/how-do-i-enable-transcription-for-my-service-using-the-new-ui-step-3-transcription", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Deepgram", "vendor": "Deepgram", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Deepgram gehört zu den vier auswählbaren Spracherkennungsdiensten. 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Die API steuert Ausgaben und Zeitcodebezug. Für eingebettete SRT-Ausgaben dokumentiert SyncWords 30 Sekunden Standardpuffer für übersetzte Untertitel und empfiehlt für Originaluntertitel mit geringer Verzögerung 0 bis 5 Sekunden. 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Pro ab 79 € netto je Monat bei Jahresbindung, EU-Verarbeitung und produktbezogener AVV.", "summary": "Tandem Health erstellt aus Behandlungsgesprächen strukturierte klinische Notizen und Folgedokumente. Die Gliederung der Notizen lässt sich über eigene Vorlagen festlegen, die Aufnahme ist auch mobil möglich. Tandem verarbeitet deutsche Gespräche zu deutschen Notizen. Der Anbieter nennt EU-Verarbeitung und schließt Training mit Patientendaten aus. Neben einer kostenfreien Basis kostet Pro 79 € pro Nutzer und Monat bei Jahresabrechnung oder 95 € bei Monatszahlung, jeweils zuzüglich Umsatzsteuer.", "website": "https://tandemhealth.ai/de/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Praxen, Kliniken und Pflege, die ein BSI-C5-Testat und bis zum Transkript nachvollziehbare Notizen brauchen", "input": "Behandlungsgespräch, Textdiktierung oder Systemaudio bei Telefon- und Videosprechstunden", "output": "Strukturierte Notiz, Brief, Verlaufsdokument und diktierter Text", "languages": { "codes": [ "de" ], "detail": "Tandem Health verarbeitet deutsche Audioeingabe und schreibt deutsche Notizen. 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Tandem beschreibt direkte Sitzungsaufnahmen und strukturierte Dokumentation für psychische Gesundheit und Therapie. Dazu gehören Sitzungs- und Verlaufsnotizen. 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Bei 53 % davon ähneln sie am stärksten ElevenLabs Scribe. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Tandem Health ableitet." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 81, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Tandem Health für 81 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. 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Er ordnet die erhobenen Angaben in einen gegliederten Bericht ein.", "sources": [ { "title": "Tippiti: ausführliche Anamneseausarbeitung", "url": "https://tippiti.io/explorationsgespraech-anamnese/", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "id": "neurology", "detail": "Neurologische Untersuchungsgespräche sind als Einsatzbereich der Anamneseausarbeitung genannt.", "sources": [ { "title": "Tippiti: ausführliche Anamneseausarbeitung", "url": "https://tippiti.io/explorationsgespraech-anamnese/", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "id": "orthopedics", "detail": "Orthopädische Untersuchungsgespräche sind als Einsatzbereich der Anamneseausarbeitung genannt.", "sources": [ { "title": "Tippiti: ausführliche Anamneseausarbeitung", "url": "https://tippiti.io/explorationsgespraech-anamnese/", "checked": "2026-10-02" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "anamnesis-report" ], "privacy": { "checked": "2026-10-02", "gdpr": { "value": true, "detail": "Tippiti erklärt DSGVO-konforme Auftragsverarbeitung.", "source": { "title": "Tippiti: Datenschutz und Verarbeitungsorte", "url": "https://tippiti.io/datenschutz-medizinische-ki-transkription/" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Öffentlicher AVV nach Art. 28 DSGVO, Stand April 2026. Der Vertrag wird mit der Kontoaktivierung geschlossen.", "source": { "title": "Tippiti: öffentlicher AVV, April 2026", "url": "https://tippiti.io/avv/" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Der AVV umfasst ausdrücklich Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO. Für die Rechtsgrundlage des Einsatzes ist der Verantwortliche zuständig.", "source": { "title": "Tippiti: öffentlicher AVV, April 2026", "url": "https://tippiti.io/avv/" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Aufnahmen werden hochgeladen und asynchron in der Cloud verarbeitet. Keine lokale Spracherkennung.", "source": { "title": "Tippiti: Medizinische Spracherkennung mit Korrektur", "url": "https://tippiti.io/medizinische-spracherkennung-mit-korrektur/" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "AVV Ziffer 2.3 schließt Training, Entwicklung und Verbesserung von KI-Modellen mit übermittelten Kundendaten vertraglich aus.", "source": { "title": "Tippiti: öffentlicher AVV, April 2026", "url": "https://tippiti.io/avv/" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "eu", "label": "Hetzner, Deutschland", "scope": "Aufnahmen, Texte und Versionsverläufe liegen laut Hersteller in der EU. Hosting und Serverinfrastruktur stellt die Hetzner Online GmbH in Deutschland.", "sources": [ { "title": "Tippiti: Datenschutz und Verarbeitungsorte", "url": "https://tippiti.io/datenschutz-medizinische-ki-transkription/" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "Hetzner, Deutschland", "scope": "Die Server-Infrastruktur läuft laut Hersteller in Rechenzentren in der EU. Die öffentliche API-Dokumentation führt dafür die Hetzner Online GmbH mit Sitz und Verarbeitungsort Deutschland (EU).", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors" }, { "title": "Tippiti: Datenschutz und Verarbeitungsorte", "url": "https://tippiti.io/datenschutz-medizinische-ki-transkription/" } ] }, { "region": "eu", "label": "KI-Verarbeitung bei AWS, Google Cloud und Microsoft in EU-Regionen", "scope": "Die Liste der Unterauftragsverarbeiter in der öffentlichen API-Dokumentation nennt für Amazon Web Services EMEA SARL und Google Cloud EMEA Limited den Verarbeitungsort EU-Region und für Microsoft Ireland Operations Limited die EU Data Zone, jeweils für KI-Datenverarbeitung und ohne Drittlandgarantie.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors" }, { "title": "Tippiti: Datenschutz und Verarbeitungsorte", "url": "https://tippiti.io/datenschutz-medizinische-ki-transkription/" } ] }, { "region": "us", "label": "OpenAI und Anthropic, Verarbeitung in der EU und den USA", "scope": "Für OpenAI Ireland Ltd. und Anthropic Ireland, Limited nennt die Liste den Verarbeitungsort EU / USA mit Standardvertragsklauseln nach Art. 46 Abs. 2 lit. c DSGVO als Garantie. Der öffentliche AVV verlangt solche Garantien für Unterauftragsverarbeiter in den USA und nennt KI-Dienstleister als Beispiel.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors" }, { "title": "Tippiti: öffentlicher AVV, April 2026", "url": "https://tippiti.io/avv/" } ] } ], "certifications": [], "summary": "Tippiti speichert Daten bei Hetzner in Deutschland und bietet einen öffentlichen AVV, der KI-Training mit Kundendaten ausschließt. Die Unterauftragsverarbeiterliste in der API-Dokumentation nennt für AWS, Google Cloud und Microsoft EU-Regionen als Verarbeitungsort, für OpenAI und Anthropic EU / USA mit Standardvertragsklauseln. Eine Verarbeitung in den USA ist damit bei diesen beiden möglich." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "Tippiti nutzt Modelle mehrerer großer KI-Anbieter. Laut Hersteller wählt die Spracherkennung je Aufnahme ein passendes Modell. Weitere KI-Schritte korrigieren und prüfen den Text und gleichen ihn zum Schluss mit der Aufnahme ab. Die öffentliche OpenAPI-Spezifikation listet Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft, OpenAI und Anthropic als Unterauftragsverarbeiter für KI-Datenverarbeitung. Gehostet wird bei Hetzner in Deutschland.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Auswahl eines externen Spracherkennungsmodells je Aufnahme", "unknown": false, "note": "Die Unterauftragsverarbeiterliste ordnet die KI-Anbieter keinen einzelnen Pipeline-Stufen zu.", "models": [ { "name": "Spracherkennungsmodelle großer KI-Anbieter (je Aufnahme ausgewählt, nicht einzeln benannt)", "vendor": "mehrere Anbieter", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Nach eigener Angabe wählt Tippiti für jede Aufnahme ein Spracherkennungsmodell eines großen KI-Anbieters aus und überarbeitet dessen Rohtext anschließend. Laut FAQ erkennen diese Modelle auch Schweizerdeutsch. Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft, OpenAI und Anthropic für die KI-Datenverarbeitung, ohne sie einzelnen Schritten zuzuordnen.", "sources": [ { "title": "Tippiti: Startseite (EN), Modellwahl je Aufnahme", "url": "https://tippiti.io/en/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: FAQ zu Sprachmodellen und Dialekten", "url": "https://tippiti.io/faq/", "checked": "2026-10-07" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini mit nativer Audioeingabe", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Google Cloud EMEA ist als Unterauftragsverarbeiter für KI-Datenverarbeitung gelistet. Laut Hersteller sind Aufnahmen bis sechs Stunden möglich. Das Ergebnis wird mit der Aufnahme abgeglichen, benennt Sprecherrollen und kann nonverbale Ereignisse wie Lachen vermerken. Dieses Muster passt zu einem multimodalen LLM mit langem Audiokontext, wie es Gemini über Vertex AI bietet.", "reference": "gemini-audio", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: Leistungsbeschreibung mit Modi, Aufnahmedauer und Validierung", "url": "https://tippiti.io/llms.txt", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-transcribe", "model": "Gemini 3.5 Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview-high-stt", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview (Audio-Transkription)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gemini-3-flash-high-stt", "model": "Gemini 3 Flash (Audio-Transkription)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.9, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "OpenAI-Audiomodelle (direkt oder über Azure OpenAI)", "vendor": "OpenAI / Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: OpenAI Ireland Ltd. und Microsoft Ireland Operations Limited sind für KI-Datenverarbeitung gelistet. Beide bieten Transkriptions- und Audio-LLM-Endpunkte an, die für die beschriebene Auswahl je Aufnahme als Alternative zu Gemini in Frage kommen. Eine Zuordnung zur Transkriptionsstufe ist nicht veröffentlicht.", "reference": "openai-transcribe", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-transcribe", "model": "OpenAI GPT Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gpt-4o-transcribe", "model": "OpenAI GPT-4o Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gpt-4o-mini-transcribe", "model": "OpenAI GPT-4o Mini Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.5, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gpt-realtime-whisper", "model": "OpenAI GPT Realtime Whisper", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.9, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gpt-live-transcribe", "model": "OpenAI GPT Live Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.9, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Rollenzuordnung mit Kontextverständnis statt reiner Stimmclusterung (Einschätzung)", "unknown": false, "note": "Eine separate akustische Diarisierungskomponente ist nicht dokumentiert.", "models": [ { "name": "Sprecher- und Rollenzuordnung mit Kontextverständnis", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Laut Hersteller benennt der Gesprächsmodus die Sprecher nach ihrer Rolle, etwa Arzt und Patient, und setzt eingestreute Diktatpassagen um. Rollen statt nummerierter Sprecher deuten auf eine Zuordnung mit Kontextverständnis hin, etwa durch ein Sprachmodell oder eine nachgelagerte Verarbeitung, denn reine Stimmclusterung liefert nur Nummern.", "sources": [ { "title": "Tippiti: Leistungsbeschreibung des Gesprächsmodus", "url": "https://tippiti.io/llms.txt", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: Gesprächsprotokolle mit Sprecherzuordnung", "url": "https://tippiti.io/medizinische-gespraeche-und-interviews-transkribieren/", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Mehrere KI-Schritte nach der Spracherkennung mit Sprachmodellen mehrerer Anbieter", "unknown": false, "note": "Konkrete Modellversionen und die Rollenverteilung zwischen den Anbietern sind nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Mehrere KI-Modelle für Korrektur, Prüfung und Schlussabgleich", "vendor": "mehrere Anbieter", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Hersteller durchläuft der Text nach der Spracherkennung mehrere KI-Schritte. Sie korrigieren den Text, prüfen Medikamente, Dosierungen und ICD-Codes und gleichen das Ergebnis zum Schluss mit der Aufnahme ab. Findet dieser Abgleich Abweichungen, wird erneut korrigiert. Als Anbieter für die KI-Datenverarbeitung nennt die Unterauftragsverarbeiterliste Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft, OpenAI und Anthropic.", "sources": [ { "title": "Tippiti: mehrstufige Korrektur und Validierung", "url": "https://tippiti.io/medizinische-spracherkennung-mit-korrektur/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Tippiti: Leistungsbeschreibung des Verfahrens", "url": "https://tippiti.io/llms.txt", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Anthropic Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Anthropic Ireland, Limited ist mit Zweck KI-Datenverarbeitung und Standardvertragsklauseln gelistet. Claude verarbeitet keine Audioeingabe, die Rolle liegt daher in den textbasierten Stufen wie Korrektur, Strukturierung, Prüfung oder Chat.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "OpenAI GPT-Modelle (direkt oder über Azure OpenAI)", "vendor": "OpenAI / Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: OpenAI Ireland Ltd. und Microsoft Ireland Operations Limited sind jeweils für KI-Datenverarbeitung gelistet. Der beschriebene Schlussabgleich durch ein anderes Modell spricht für den Einsatz mehrerer Modellfamilien in Korrektur- und Prüfschritten.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: mehrstufige Korrektur und Validierung", "url": "https://tippiti.io/medizinische-spracherkennung-mit-korrektur/", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Google Cloud EMEA ist für KI-Datenverarbeitung gelistet. Der Schlussabgleich mit der Aufnahme erfordert ein Modell mit Audioeingabe, wofür Gemini die naheliegende Option unter den gelisteten Anbietern ist.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Modelle über Amazon Bedrock", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Amazon Web Services EMEA SARL ist mit dem Zweck KI-Datenverarbeitung und E-Mail-Versand gelistet. KI-Verarbeitung auf AWS erfolgt typischerweise über Amazon Bedrock, das unter anderem Claude-Modelle in EU-Regionen bereitstellt.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Chat-Assistent Tippsi im Editor und Websuche bei unsicheren Fachbegriffen", "unknown": false, "note": "Patientenbezogene Inhalte werden laut Anbieter nicht an die Websuche übergeben.", "models": [ { "name": "Tippsi-Chat", "vendor": "nicht benannt (OpenAI, Anthropic oder Google)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Tippsi ist ein Chat im Editor. Laut API-Dokumentation gibt Tippsi seine Antworten fortlaufend aus. Das Modell nennt Tippiti nicht. Die Zuordnung beruht auf den gelisteten Anbietern von Sprachmodellen, also OpenAI, Anthropic und Google.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Chat-Funktion", "url": "https://apidocs.tippiti.io/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: Leistungsbeschreibung des Tippsi-Chats", "url": "https://tippiti.io/llms.txt", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Websuche für einzelne Fachbegriffe", "vendor": "nicht benannt", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Laut Hersteller schickt Tippiti bei Zweifeln nur einzelne Fachbegriffe an eine Websuche, ohne Patientenbezug und ohne Textzusammenhang. Dafür kommt ein integriertes Suchwerkzeug eines der gelisteten LLM-Anbieter in Frage, etwa Google-Search-Grounding oder die Websuche von OpenAI oder Anthropic.", "sources": [ { "title": "Tippiti: Datenschutz und KI-Verarbeitung", "url": "https://tippiti.io/datenschutz-medizinische-ki-transkription/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Hosting bei Hetzner in Deutschland, KI-Verarbeitung über Hyperscaler und Modellanbieter", "unknown": false, "note": "Stand der Liste ist die öffentliche API-Dokumentation in Version 1.0.0 mit Sitz, Verarbeitungsort und Drittlandgarantie je Unterauftragsverarbeiter.", "models": [ { "name": "Hetzner Online GmbH (Hosting, Serverinfrastruktur)", "vendor": "Hetzner", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Liste der Unterauftragsverarbeiter in Tippitis API-Dokumentation führt Hetzner mit Zweck Hosting und Serverinfrastruktur und Standort Deutschland (EU). Die Datenschutzerklärung nennt Hosting auf Servern in der EU.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: Datenschutzerklärung, Hosting", "url": "https://tippiti.io/datenschutz/", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Amazon Web Services EMEA SARL (KI-Datenverarbeitung, E-Mail-Versand)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Gelistet mit Sitz Luxemburg (EU), Verarbeitungsort EU-Region und ohne Drittlandgarantie.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Google Cloud EMEA Limited und Microsoft Ireland Operations Limited (KI-Datenverarbeitung)", "vendor": "Google / Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Beide sind mit Sitz Irland (EU) und ohne Drittlandgarantie gelistet, Google Cloud mit Verarbeitungsort EU-Region, Microsoft mit der EU Data Zone.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "OpenAI Ireland Ltd. und Anthropic Ireland, Limited (KI-Datenverarbeitung)", "vendor": "OpenAI / Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Beide sind mit Sitz Irland (EU) und Verarbeitungsort EU / USA gelistet, als Garantie Standardvertragsklauseln nach Art. 46 Abs. 2 lit. c DSGVO. Eine Verarbeitung in den USA ist damit möglich, der AVV sieht sie für KI-Dienstleister ausdrücklich vor.", "sources": [ { "title": "Tippiti: API-Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter mit Verarbeitungsorten (Version 1.0.0)", "url": "https://apidocs.tippiti.io/#/operations/legal.subProcessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Tippiti: öffentlicher AVV, Drittlandübermittlung", "url": "https://tippiti.io/avv/", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "gemini-audio", "label": "Gemini (Audio)", "share": 0.6022 }, { "reference": "openai-transcribe", "label": "OpenAI Transcribe", "share": 0.2043 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1935 } ], "probes": 93, "assigned": true, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Tippiti für 93 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 60 % davon ähneln sie am stärksten Gemini (Audio). Das passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Tippiti ableitet. Einen Nachweis des eingesetzten Modells liefert der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten OpenAI Transcribe (20 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.5795 }, { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.2727 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.0909 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0568 } ], "probes": 88, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Tippiti für 88 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 58 % davon ähneln sie am stärksten der Claude-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Tippiti ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der GPT-Familie (27 %) und der Gemini-Familie (9 %)." } ] }, "results": [ { "id": "tippiti/medizinische-transkription", "provider": "tippiti", "providerName": "Tippiti", "test": "medizinische-transkription", "label": "Medizinische Spracherkennung", "category": "medizinische-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/tippiti/test/#medizinische-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medizinische-spracherkennung/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-diktat-v1", "scenarios": 62, "runs": 3, "completed": 186, "total": 186, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "edited-transcript", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "diagnostic", "basis": "delivered-output", "explanation": "Der Dienst liefert eine KI-überarbeitete Ausgabe, keine wortnahe Abschrift. Die WER vergleicht sie Wort für Wort mit dem Diktat. 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Bei wortnaher Ausgabe entspricht der Wert der WER, dort zählt jede Abweichung vom Wortlaut. Bei KI-überarbeiteter Ausgabe zählen nur falsch erkannte oder inhaltlich veränderte Wörter. Für wortnahe Dienste ist die Zählung damit strenger.", "ci95": [ 1.09, 1.37 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 35080, "denominator": 743736, "valuePercent": 4.717, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0, 3.93 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 38, "denominator": 6676, "valuePercent": 0.569, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 0.34, 0.94 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5405 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 119, "denominator": 11205, "valuePercent": 1.062, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. 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Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 72.75, 95.08 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6683 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 91 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 38 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 24 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Web-App, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-ausarbeitung", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Dateiupload im Browser", "mode": "Diktat, korrigierter Text", "outputLanguage": "de-DE", "outputStyle": "Korrigierter Diktattext ohne Dokumentvorlage" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-med-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "6768f28bb70c0457e31c2eaafd4f3c498c05b4aec26501537825bbaa22733060", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "18772162e86230bce7cfb8a2f52f90244df2b1cdf52bdb6a646494dd3596dbb9", "sourceScenarioCount": 64, "evaluatedScenarioCount": 62, "totalAudioSeconds": 18720, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 900 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "MP3 128 kbit/s", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 } ], "conversions": [], "exclusions": [ { "scenarioId": "diktat-023", "reason": "Die sprechende Person nannte versehentlich einen echten Namen. 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September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "eu", "label": "Deutschland und Finnland", "scope": "Meeting-Daten liegen bei Google Cloud, Wasabi und Hetzner im EWR.", "sources": [ { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EU, regionale KI-Option", "scope": "Die Kerninfrastruktur liegt im EWR. Je nach Einstellung werten EU-Cloudregionen begrenzte Transkriptabschnitte aus, mit Anthropic über Google Vertex AI. Für zahlende Kunden transkribieren AssemblyAI und ElevenLabs in Europa.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. 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Für zahlende Kunden transkribieren AssemblyAI und ElevenLabs in Europa. Training generativer Modelle mit Kundeninhalten ist ausgeschlossen." }, "technology": { "checked": "2026-10-05", "summary": "tl;dv betreibt seine Infrastruktur in der EU (Google Cloud, Wasabi, Hetzner) und nutzt für zahlende Kunden AssemblyAI und ElevenLabs als Transkriptionsanbieter mit Standort Europa. Daneben stehen ein eigenes Standardmodell und eine als Whisper bezeichnete Premium-Option. Notizen, Ask tl;dv und Berichte erzeugen Anthropic-Claude-Modelle, wahlweise direkt bei Anthropic in den USA oder über Google Vertex AI in der EU, nach Pseudonymisierung und Zerlegung der Transkripte in Abschnitte. Die im Januar 2026 noch beschriebene Mistral-Option für Frankreich erscheint in den aktuellen Unterauftragsverarbeiterlisten nicht mehr.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Drittanbieter-ASR für zahlende Kunden mit EU-Verarbeitung, eigenes Standardmodell und Whisper-Option", "unknown": false, "note": "Welche Engine ein zahlendes Konto standardmäßig nutzt, ist nicht veröffentlicht. tl;dv nennt über 30 Transkriptionssprachen.", "models": [ { "name": "AssemblyAI Speech-to-Text", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt AssemblyAI als Transkriptionsanbieter für zahlende Kunden mit Standort Europa. Die Datenschutzerklärung vom 9. September 2026 nennt AssemblyAI und ElevenLabs als Transkriptionsanbieter. AssemblyAI betreibt einen eigenen EU-Endpunkt, der die europäische Verarbeitung erklärt.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AssemblyAI: Modelle, Diarisierung und EU-Datenresidenz", "url": "https://www.assemblyai.com/llms/models.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "ElevenLabs Scribe", "vendor": "ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "ElevenLabs ist im Trust Center als Transkriptionsanbieter für zahlende Kunden mit Standort Europa geführt. tl;dvs französischer Genauigkeitsvergleich vom 9. Juli 2026 gibt an, dass das getestete Business-Konto auf einer lizenzierten, dedizierten ElevenLabs-ASR-Engine läuft. ElevenLabs bietet für Scribe v2 EU-Datenresidenz und einen Modus ohne Datenspeicherung (Zero Retention).", "reference": "elevenlabs", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Französischer Transkriptionsvergleich (Juli 2026)", "url": "https://tldv.io/blog/french-meeting-transcription-accuracy/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "ElevenLabs: Scribe v2 Realtime mit EU-Datenresidenz", "url": "https://elevenlabs.io/blog/introducing-scribe-v2-realtime", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt. ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-elevenlabs-scribe-v2-realtime", "model": "ElevenLabs Scribe v2 Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 3.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-elevenlabs-scribe-v2", "model": "ElevenLabs Scribe v2", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.25, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [ { "provider": "tldv", "modelName": "ElevenLabs Scribe", "metric": "Punktzahl für die Transkription im eigenen französischen Produktvergleich, bewertet nach sieben Kriterien, darunter 5 von 5 Punkten bei der Wortfehlerrate", "value": 62, "unit": "von 65 Punkten", "comparison": "Fireflies 52, Noota 49 und Google Gemini 43 Punkte, verglichen vom Anbieter an 10 bis 12 Minuten langen Clips, tl;dv laut Beitrag mit der lizenzierten ElevenLabs-Engine im Business-Konto", "published": "2026-07-09", "source": { "title": "tl;dv: French Meeting Transcription Accuracy: We Tested 4 AI Tools (09.07.2026)", "url": "https://tldv.io/blog/french-meeting-transcription-accuracy/" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft ElevenLabs Scribe um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von ElevenLabs Scribe stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen ElevenLabs Scribe hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } }, { "name": "OpenAI Whisper", "vendor": "OpenAI (Open-Weights-Modell)", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Hilfeartikel und deutscher Vergleich (zuletzt geändert am 16. September 2026) nennen Whisper als Transkriptionsoption für Business und Enterprise mit automatischer Spracherkennung, mehreren Sprachen pro Meeting und eigenem Wörterbuch. Einschätzung: OpenAI ist kein Unterauftragsverarbeiter. Whisper läuft daher als selbst betriebenes Open-Weights-Modell auf tl;dv-Infrastruktur, oder die Bezeichnung steht inzwischen für eine der gelisteten Premium-Engines.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "tl;dv: Whisper als Transkriptionsmodell", "url": "https://intercom.help/tldv/en/articles/11427586-why-choose-whisper-as-a-transcription-model", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Deutscher Transkriptionsvergleich (Stand September 2026)", "url": "https://tldv.io/blog/best-german-transcription-tools/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "tl;dv-Standardmodell", "vendor": "tl;dv (eigener Betrieb)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Einstellungsanleitung vom 12. Januar 2026 nennt tl;dvs eigenes Modell als Standardoption neben Whisper. Einschätzung: Da AssemblyAI und ElevenLabs nur für zahlende Kunden eingesetzt werden, transkribiert der Gratistarif mit diesem selbst betriebenen Modell auf GCP- oder Hetzner-Infrastruktur. Die Basisarchitektur ist nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "tl;dv: Einstellungen für Transkriptionsmodell und KI-Hosting", "url": "https://intercom.help/tldv/en/articles/8925840-understanding-and-setting-your-preferences", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es nur Herstellerangaben, keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [ { "provider": "tldv", "modelName": "tl;dv-Standardmodell", "metric": "Genauigkeit laut Anbieter (Messmethode, Sprache und Testset nicht genannt)", "value": 96, "unit": "%", "comparison": "Keine Vergleichsangabe", "published": "2025-06-19", "source": { "title": "tl;dv Hilfe: Why choose Whisper as a transcription model (19.06.2025)", "url": "https://intercom.help/tldv/en/articles/11427586-why-choose-whisper-as-a-transcription-model" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Diarisierung über die ASR-Engines, Teilnehmernamen aus dem Meeting, optionale Stimmregistrierung", "unknown": false, "models": [ { "name": "Diarisierung der ASR-Anbieter (AssemblyAI bzw. ElevenLabs Scribe)", "vendor": "AssemblyAI / ElevenLabs", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Beide gelisteten Transkriptionsanbieter liefern Sprechertrennung als Teil ihrer API, und kein separater Diarisierungsdienst erscheint in der Unterauftragsverarbeiterliste.", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AssemblyAI: Modelle, Diarisierung und EU-Datenresidenz", "url": "https://www.assemblyai.com/llms/models.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Stimmregistrierung", "vendor": "tl;dv", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "tl;dvs französischer Vergleich vom Juli 2026 beschreibt eine optionale Funktion, mit der tl;dv die Stimme der nutzenden Person lernt und wiedererkennt. Ob das Stimmprofil bei einem ASR-Anbieter oder in einem eigenen Modell abgeglichen wird, nennt tl;dv nicht.", "sources": [ { "title": "tl;dv: Französischer Transkriptionsvergleich (Juli 2026)", "url": "https://tldv.io/blog/french-meeting-transcription-accuracy/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Anthropic Claude mit wählbarer Hosting-Region: Anthropic in den USA oder Google Vertex AI in der EU", "unknown": false, "note": "Die Einstellungsanleitung vom Januar 2026 nennt für die EU-Option noch Mistral in Frankreich. Datenschutzerklärung und Trust Center vom September 2026 führen Mistral nicht mehr und verweisen für die EU auf Claude über Vertex AI.", "models": [ { "name": "Claude über Google Vertex AI / Agent Platform (EU-Region)", "vendor": "Anthropic / Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Datenschutzerklärung vom 9. September 2026 nennt Anthropic-Sprachmodelle über Google Cloud Vertex AI für Zusammenfassungen und abgeleitete Inhalte, mit Verarbeitung begrenzter Transkriptabschnitte in EU-Regionen. Das Trust Center beschreibt die EU-gehostete KI-Infrastruktur auf Google Cloud mit Anthropic-Modellen über Vertex AI.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude über Anthropic-API (USA)", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Trust Center führt Anthropic mit Standort USA für Generierung, Analyse und Zusammenfassung von Meetinginhalten. Die Einstellungsanleitung beschreibt die US-Option mit Anthropic. Laut Sicherheitsseite werden Namen, E-Mail-Adressen und Firmennamen pseudonymisiert und Meetings in kleine, zufällig angeordnete Abschnitte zerlegt, bevor sie an das Modell gehen.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Einstellungen für Transkriptionsmodell und KI-Hosting", "url": "https://intercom.help/tldv/en/articles/8925840-understanding-and-setting-your-preferences", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Security Commitment", "url": "https://tldv.io/features/security-commitment/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Ask tl;dv und Multi-Meeting-Berichte auf derselben Claude-Infrastruktur", "unknown": false, "models": [ { "name": "Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Ask tl;dv beantwortet Fragen zu einzelnen oder über 100 Meetings gleichzeitig und erzeugt automatisierte Berichte. Anthropic ist der einzige gelistete LLM-Anbieter und laut Trust Center für sämtliche KI-Funktionen einschließlich Analyse zuständig. Die Hosting-Region folgt der gewählten KI-Einstellung.", "sources": [ { "title": "tl;dv: Ask tl;dv AI verwenden", "url": "https://intercom.help/tldv/en/articles/9207514-how-to-use-ask-tl-dv-ai", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "EU-Hosting bei Google Cloud, Wasabi und Hetzner. KI-Verarbeitung je nach Einstellung in EU oder USA", "unknown": false, "note": "Die Sicherheitsseite nennt zusätzlich AWS als Hosting-Anbieter, die aktuellen Unterauftragsverarbeiterlisten führen AWS nicht.", "models": [ { "name": "Google Cloud Platform (Deutschland/EU, inklusive Vertex AI)", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Trust Center und Datenschutzerklärung nennen Google-Cloud-Rechenzentren in Deutschland bzw. Europa für verwaltete Infrastruktur und die EU-gehostete KI-Verarbeitung.", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Wasabi (Speicher, Deutschland) und Hetzner (Hosting, Deutschland und Finnland)", "vendor": "Wasabi / Hetzner", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Wasabi speichert Aufnahmen und Meeting-Artefakte, Hetzner stellt Hosting bereit. Die Datenschutzerklärung nennt Rechenzentren in Deutschland und Finnland innerhalb des EWR.", "sources": [ { "title": "tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.tldv.io/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026", "url": "https://tldv.io/privacy/?wg-choose-original=true", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.7396 }, { "reference": "elevenlabs", "label": "ElevenLabs Scribe", "share": 0.1771 }, { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.0417 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.0417 } ], "probes": 96, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von tl;dv für 96 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 74 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das passt zur Angabe von tl;dv. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten ElevenLabs Scribe (18 %) und Whisper (4 %)." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.7931 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.2069 } ], "probes": 87, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von tl;dv für 87 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 79 % davon ähneln sie am stärksten der Claude-Familie. Das passt zur Angabe von tl;dv. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "tldv/meeting-scribes", "provider": "tldv", "providerName": "tl;dv", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/tldv/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 76, "total": 76, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. Die Transkript-WER gilt nur für dieses Transkript und zählt nicht zum ScribeIndex-Score." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 55.2747, "ci95": [ 49.9, 60.3 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "jamie", "ci95": [ -9.94, 0.33 ] }, { "provider": "otter", "ci95": [ -5.07, 3.43 ] }, { "provider": "fireflies", "ci95": [ -11.37, -1.32 ] }, { "provider": "fathom", "ci95": [ -18.15, -10.17 ] }, { "provider": "granola", "ci95": [ -6.51, 1.98 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -7.89, 0.96 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 2.87, 13.97 ] }, { "provider": "read-ai", "ci95": [ -8.37, 1.71 ] }, { "provider": "meetgeek", "ci95": [ -9.65, -1.06 ] }, { "provider": "bluedot", "ci95": [ -0.26, 9.38 ] }, { "provider": "sembly", "ci95": [ 2.26, 11.19 ] }, { "provider": "plaud", "ci95": [ -5.19, 4.94 ] }, { "provider": "sally", "ci95": [ -4.47, 6.28 ] } ], "rank": 10, "cohortSize": 14, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 85.483, "references": { "key": "meeting-scribes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 35, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 51.609, "weight": 0.75, "contribution": 38.707 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 57.84, "weight": 0.2, "contribution": 11.568 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 84.969, "direction": "higher", "ci95": [ 82.89, 87 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2377, "falsePositive": 334, "falseNegative": 507, "referenceFacts": 2884, "outputFacts": 2711, "precisionPercent": 87.68, "precisionCi95": [ 85.5, 90.09 ], "recallPercent": 82.42, "recallCi95": [ 79.85, 84.83 ], "f1Percent": 84.969, "f1Ci95": [ 82.89, 87 ] }, "latency": { "p50Seconds": 84.3, "p95Seconds": 249.1, "mode": "live-conversation", "start": "Ende der Gesprächserfassung", "end": "Vollständiges Protokoll verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 14.756, "ci95": [ 13.05, 16.62 ], "estimate": { "outputs": 76, "audioSeconds": 182520, "minutes": 748.13, "ci": [ 13.05, 16.62 ], "audioHours": 50.7 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "transcript-wer", "label": "Transkript-WER", "numerator": 47594, "denominator": 389306, "valuePercent": 12.225, "direction": "lower", "definition": "Wortersetzungen, Auslassungen und Einfügungen im exportierten Transkript pro Referenzwort nach Normalisierungsprofil de-allg-wer. Bewertet das Transkript, nicht die Zusammenfassung.", "ci95": [ 10.78, 13.76 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 2222965, "denominator": 16691388, "valuePercent": 13.318, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 11.73, 15.16 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2726930, "denominator": 16691388, "valuePercent": 16.337, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Als Beschluss ausgegebene Vorschläge zählen nicht als Treffer.", "ci95": [ 67.46, 79.91 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.6119 }, { "key": "action-item-recall", "label": "Erkannte Aufgaben", "numerator": 403, "denominator": 456, "valuePercent": 88.377, "direction": "higher", "definition": "Referenzaufgaben, die im Protokoll als Aufgabe erscheinen, pro Referenzaufgabe. Zuständigkeit und Frist werden getrennt bewertet.", "ci95": [ 84.38, 91.46 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.4339 }, { "key": "action-owner-accuracy", "label": "Korrekte Zuständigkeiten", "numerator": 261, "denominator": 332, "valuePercent": 78.614, "direction": "higher", "definition": "Korrekt wiedergegebene verantwortliche Personen pro Referenzaufgabe mit ausdrücklich genannter Zuständigkeit. 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Nicht genannte Zuständigkeiten oder Fristen müssen als nicht genannt erscheinen.", "ci95": [ 64.77, 74.68 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.3951 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 507 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 107 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 227 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Meeting-Bot und Web-App, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-meeting-protokoll", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-meeting", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "capture": "Meeting-Bot", "transcriptLanguage": "de-DE", "transcriptionModel": "Standardmodell des Tarifs" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "1a25115bb8a34e284f1d01d3860260a21cb8f5847004facb1596738bbac7ddab", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "eab8be0ab42fa45d7c98cb94b1a700dfc141ed5d7e96d67f4d9349c7d3a84d70", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 38, "totalAudioSeconds": 91260, "durationSeconds": { "minimum": 780, "maximum": 5220 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung über virtuelle Konferenzteilnehmende aus den getrennten ursprünglichen Sprecheraufnahmen. Hybride Raumsprecher bleiben gemeinsam auf einer unveränderten Raumspur. Aus der Korpusmischung werden keine Sprecher mit Hilfe der Referenz separiert.", "tool": "scribeindex-meeting-replay", "version": "1.0" } ], "exclusions": [ { "scenarioId": "meeting-012", "reason": "Sprecherreferenz wegen Übersprechen zweier Raummikrofone nicht belastbar." }, { "scenarioId": "meeting-029", "reason": "Teilnehmende widerriefen die Nutzung der Aufnahme." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 38, "resamples": 2000, "seed": 4134088586, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "3ee50ed01707c6c0c1902b3d172d67b6fe4b33360c81d07433d846f0fcbe3781" } } ] }, { "slug": "tomedo-spracherkennung", "tagline": "Medizinisches Diktiermodul für die Praxissoftware tomedo mit lokaler Spracherkennung und erweiterbarem Fachwortschatz.", "description": "Die tomedo Spracherkennung schreibt Diktate lokal und offline in tomedo, mit Fachwortschatz und Word-Diktat. Erklärt wird auch die Cloud-Stufe tomedo.Intelligence.", "summary": "Die tomedo Spracherkennung ist ein kostenpflichtiges Diktiermodul von zollsoft für Praxen, die mit der Praxissoftware tomedo arbeiten. Die selbst entwickelte Spracherkennung läuft lokal in der Praxis, funktioniert offline und schreibt direkt in Karteieinträge, Textfelder und Word-Dokumente. Den medizinischen Wortschatz kann die Praxis erweitern, vorhandene Audioaufnahmen lassen sich nachträglich transkribieren. Zusatzfunktionen von tomedo.Intelligence wie das intelligente Diktat schicken den erkannten Text zur Bearbeitung an ein in der EU gehostetes Sprachmodell. Der zollsoft-Support schaltet das Modul je Nutzer frei.", "website": "https://tomedo.de/praxissoftware/spracherkennung/", "categories": [ "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Praxen mit bestehendem tomedo-System", "input": "Direktes Diktat oder vorhandene Audioaufnahme", "output": "Text in der tomedo-Kartei oder in Word", "languages": { "codes": [ "de" ] }, "deployment": { "platforms": [ "macos" ], "operation": [ "on-premise", "cloud" ], "detail": "Lokale Spracherkennung mit zusätzlichen LLM-Funktionen in der Cloud" }, "highlights": [ "Lokale, offline nutzbare Erkennung direkt in tomedo", "Medizinischer Wortschatz durch Nutzer erweiterbar", "Vorhandene Audiodateien nachträglich transkribieren", "Diktat auch in Word-Dokumenten" ], "considerations": [ "Setzt tomedo und Mac-Arbeitsplätze voraus", "Intelligentes Diktat überträgt erkannten Text in die Cloud", "Kein öffentlicher Preis, Konditionen im Angebot von zollsoft", "Bedienelemente und Anlernen unterscheiden sich je Textfeld" 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"https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/faq/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo-Handbuch: intelligentes Diktat mit LLM", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/wie-sie-die-spracherkennung-verwenden/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "tomedo-Handbuch: tomedo.Intelligence, Transkription lokal oder Cloud", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo: Datenschutz und KI-Nutzung in der Arztpraxis", "url": "https://tomedo.de/wissenswertes/datenschutz-ki-arztpraxis/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo: optionale Weitergabe von Daten zum Training", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/daten-mit-zollsoft-teilen/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo: Handbuch, Trainingsdiktate", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/trainingsdiktate/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": 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KI-Zusammenfassung von Arztbriefen", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/ki-zusammenfassung/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tomedo: Datenschutzerklärung, ChatGPT und LangSmith", "url": "https://tomedo.de/datenschutz/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tomedo-Handbuch: Hilfe & Supportkontakt, KI-Soforthilfe", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/hilfe-supportkontakt/", "checked": "2026-10-05" } ], "untested": [ { "category": "medizinische-transkription", "cause": "no-access", "reason": "Die tomedo-Spracherkennung läuft nur in einer tomedo-Installation, die zollsoft in der Praxis einrichtet. 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Neue Trainingsdiktate sind nicht mehr möglich, bestehende bleiben verwaltbar.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "tomedo: optionale Weitergabe von Daten zum Training", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/daten-mit-zollsoft-teilen/" }, { "title": "tomedo: Handbuch, Trainingsdiktate", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/trainingsdiktate/" } ] } ], "processing": [ { "region": "local", "label": "Lokale Spracherkennung", "scope": "Die gebuchte Spracherkennung erkennt Audio auf der lokalen tomedo-Infrastruktur.", "sources": [ { "title": "tomedo: lokale Spracherkennung", "url": "https://tomedo.de/praxissoftware/spracherkennung/" } ] }, { "region": "eu", "label": "Optionale Intelligence-Sprachmodelle", "scope": "tomedo Intelligence nutzt in der EU gehostete Sprachmodelle ohne Datenspeicherung beim Modellanbieter (Zero Data Retention). Standardmodell des Kartei-Chats ist seit Version 1.162.0.11 Google Gemini. 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Die Daten gehen verschlüsselt an ein in der EU gehostetes Sprachmodell und werden laut zollsoft dort nicht gespeichert (Zero Data Retention).", "role": "optional", "sources": [ { "title": "tomedo Intelligence: EU-Verarbeitung und Zero Data Retention", "url": "https://tomedo.de/praxissoftware/tomedo-intelligence/" }, { "title": "tomedo: Handbuch zu Intelligence und Spracherkennung", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/" } ] }, { "region": "unknown", "label": "Optional freigegebene Trainingsdaten", "scope": "Freigegebene Texte und Korrekturen wertet zollsoft zum Training der Erkennung aus. Den Verarbeitungsort dieser Auswertung nennt zollsoft nicht.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "tomedo: optionale Weitergabe von Daten zum Training", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/daten-mit-zollsoft-teilen/" } ] } ], "certifications": [], "summary": "Die tomedo-Spracherkennung verarbeitet Audio lokal und offline. Ohne lokale Erkennung und für die optionalen Intelligence-Funktionen nutzt tomedo EU-gehostete Sprachmodelle ohne Datenspeicherung beim Modellanbieter. Für den Kartei-Chat ist seit Version 1.162.0.11 Google Gemini das Standardmodell. Texte und Korrekturen gehen nur nach freiwilliger Freigabe an zollsoft. zollsoft arbeitet nach eigener Angabe als Auftragsverarbeiter, ein Vertragsmuster ist nicht öffentlich." }, "technology": { "checked": "2026-10-13", "summary": "Die tomedo-Spracherkennung ist eine von zollsoft entwickelte Diktier-KI, die als lokaler Spracherkennungsserver in der Praxis läuft. Version 2.0 wird bei Neuinstallation als native macOS-Anwendung ab Apple M1 eingerichtet, ältere Installationen laufen als Docker-Container auf Mac oder Linux. Darauf setzen die cloudbasierten tomedo.Intelligence-Funktionen auf, die den erkannten Text mit LLMs weiterverarbeiten. Standardmodell des Kartei-Chats ist seit tomedo v1.162 Google Gemini, für alle Cloud-Verarbeitungen gelten EU-Hosting und ein Vertrag ohne Datenspeicherung beim Modellanbieter (Zero Data Retention).", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigenentwickelte lokale Spracherkennung, Cloud-Transkription ohne gebuchtes Modul", "unknown": false, "note": "Nutzer ohne freigeschaltete tomedo-Spracherkennung können die Apple-Diktierfunktion (Siri) verwenden.", "models": [ { "name": "tomedo-Spracherkennung 2.0 (zollsoft-Eigenentwicklung)", "vendor": "zollsoft (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "zollsoft bezeichnet die Spracherkennung als selbst entwickelte KI mit über 10.000 medizinischen Fachbegriffen, offline nutzbar und mit lokaler Datenhaltung. Das Handbuch beschreibt den Download von Spracherkennungsserver und -modell, die Spracherkennung 2.0 ab tomedo v1.141 mit mindestens Apple M1 und 4 GB RAM je Nutzer sowie die Installation als native macOS-Anwendung ohne Docker Desktop.", "sources": [ { "title": "tomedo: Spracherkennung, Produktseite", "url": "https://tomedo.de/praxissoftware/spracherkennung/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo-Handbuch: Installation und Einstellungen der Spracherkennung 2.0", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/was-sie-brauchen/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tomedo-Changelog: Spracherkennung 2.0 als native macOS-Anwendung", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/changelog/alte-changelogs/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Einen eigenen Test von ScribeIndex gibt es für diesen Dienst noch nicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Akustikmodell mit Phonemausgabe, Aussprachelexikon und Sprachmodell", "vendor": "zollsoft (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Einschätzung: Beim Anlernen ordnet die Nutzerin erkannte Phonemfolgen einem Wort zu, empfohlen sind drei bis fünf Varianten, und bei ähnlichen Phonemen bietet die Erkennung Alternativwörter an. Ein solcher Anlernweg setzt ein System voraus, das Phoneme explizit ausgibt und über ein erweiterbares Lexikon dekodiert, wie hybride oder phonembasierte CTC-Systeme. End-to-End-Modelle der Whisper-Klasse geben keine Phonemfolgen aus. Die Stellenanzeige nennt Python mit PyTorch oder TensorFlow für die Entwicklung der Spracherkennung.", "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: Fehlerkorrektur und Anlernmechanismen", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/wie-sie-die-spracherkennung-verwenden/fehlerkorrektur-und-anlernmechanismen/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tomedo-Handbuch: Verwendung der Spracherkennung", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/wie-sie-die-spracherkennung-verwenden/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "zollsoft: Stellenanzeige Machine-/Deep-Learning", "url": "https://zollsoft.de/jobs/softwareentwicklung/softwareentwickler-machine-deep-learning/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Einen eigenen Test von ScribeIndex gibt es für diesen Dienst noch nicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Cloud-Transkription für tomedo.Intelligence ohne lokale Lizenz", "vendor": "nicht benannt (Kandidaten: zollsoft-ASR auf Cloud-Servern oder Google)", "type": "unknown", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Dokumentiert ist, dass Gespräche ohne gebuchte Spracherkennung derzeit kostenlos über zollsoft-Cloud-Server transkribiert werden und dass Cloud-Verarbeitungen ein in der EU gehostetes, leistungsstarkes Sprachmodell mit Zero-Data-Retention-Vertrag nutzen. Einschätzung: Der Vertrag mit einem externen Anbieter und Gemini als dokumentiertes Standard-LLM sprechen für ein audiofähiges Google-Modell. Alternativ läuft die eigene ASR auf zollsoft-Servern.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: tomedo.Intelligence, Transkription lokal oder Cloud", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo.Intelligence: Datenschutz und Datenverarbeitung", "url": "https://tomedo.de/praxissoftware/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Keine dokumentierte Sprechertrennung", "unknown": false, "note": "Ein Diarisierungsmodell ist nicht dokumentiert.", "models": [ { "name": "Rollenerschließung aus dem Transkript durch das LLM des Sprechstunden-Assistenten", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Der Sprechstunden-Assistent erzeugt zunächst mit der tomedo-Spracherkennung ein Transkript und lässt es anschließend von einem LLM in Karteieinträge wie Anamnese, Befund und Therapie überführen. Ein Schritt zur Sprecherkennzeichnung wird nicht beschrieben, die Diktiererkennung ist auf einen Sprecher ausgelegt. Einschätzung: Die Zuordnung von Arzt- und Patientenaussagen erfolgt implizit im LLM.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: Sprechstunden-Assistent", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/sprechstunden-assistent/", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Cloud-LLM für intelligentes Diktat, Sprechstunden-Assistent und KI-Zusammenfassung", "unknown": false, "note": "Das intelligente Diktat analysiert den erkannten Text nach jedem neuen Abschnitt erneut. Vorlagen und eigene Prompts steuern die Ausgabe.", "models": [ { "name": "Google Gemini", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Gemini ist seit v1.162 als Standardmodell des Kartei-Chats dokumentiert, und für alle Cloud-Verarbeitungen von tomedo.Intelligence nennt zollsoft ein EU-gehostetes Sprachmodell mit Zero-Data-Retention-Vertrag. Einschätzung: Intelligentes Diktat (ab v1.166), Sprechstunden-Assistent und KI-Zusammenfassung nutzen dieselbe LLM-Anbindung. Das Handbuch nennt für den Sprechstunden-Assistenten ein neues Analyseverfahren mit besserem zugrunde liegendem Modell.", "optional": true, "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "tomedo: Changelog v1.162.0.11", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/changelog/tomedo-v1-162-0-11/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo-Handbuch: intelligentes Diktat mit LLM", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/wie-sie-die-spracherkennung-verwenden/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "tomedo-Handbuch: Sprechstunden-Assistent", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/sprechstunden-assistent/", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "tomedo-Handbuch: KI-Zusammenfassung von Arztbriefen", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/ki-zusammenfassung/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Kartei-Chat mit Quellenverweisen und Aktionen, KI-Soforthilfe für Support", "unknown": false, "note": "Mit KI erstellte Karteieinträge und Formularfelder werden dauerhaft gekennzeichnet und sind nach Quelle filterbar. Das Chatfenster auf der Website tomedo.de nutzt laut Datenschutzerklärung ChatGPT von OpenAI. Es gehört nicht zur Praxissoftware.", "sources": [ { "title": "tomedo: Datenschutzerklärung, ChatGPT und LangSmith", "url": "https://tomedo.de/datenschutz/", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [ { "name": "Google Gemini als Standardmodell des Kartei-Chats", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Das Handbuch nennt Google Gemini als Standard-Sprachmodell des Kartei-Chats, das Changelog v1.162.0.11 dokumentiert die Umstellung. Der Chat beantwortet Fragen zur Kartei mit Quellenverweisen, analysiert PDF- und Bilddateien und kann Karteieinträge, Formulare, Diagnosen und Abrechnungsziffern anlegen. Die KI-Soforthilfe in tomedo beruht laut Handbuch auf denselben Grundlagen wie der Kartei-Chat und soll keine Patientendaten erhalten.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: Kartei-Chat", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/karteichat/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo: Changelog v1.162.0.11", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/changelog/tomedo-v1-162-0-11/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo-Handbuch: Hilfe & Supportkontakt, KI-Soforthilfe", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/hilfe-supportkontakt/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Alternative LLMs auf Anfrage über den Support", "vendor": "nicht benannt", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Laut Handbuch stehen bei Bedarf andere Modelle zur Verfügung. Ein Wechsel erfolgt über den zollsoft-Support.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: Kartei-Chat", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/karteichat/", "checked": "2026-10-13" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Lokaler Spracherkennungsserver in der Praxis, LLM-Funktionen in einer EU-Cloud", "unknown": false, "note": "Freigegebene Trainingsdaten und Korrekturen gehen nach Filterung und Anonymisierung an zollsoft. Der Speicherort ist nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Lokaler Spracherkennungsserver (native macOS-Anwendung ab Apple M1, Bestandsinstallationen mit Docker auf macOS oder Linux)", "vendor": "zollsoft", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Server läuft auf dem tomedo-Server, einem Client oder als Einzelplatzserver. Die Version 1.0 setzte Docker Desktop auf Mac oder einen Linux-Server voraus. Audio verlässt bei lokaler Erkennung die Praxis nicht.", "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: Installation und Einstellungen der Spracherkennung 2.0", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/was-sie-brauchen/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "tomedo-Handbuch: FAQ Spracherkennung", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/spracherkennung/faq/", "checked": "2026-10-13" } ] }, { "name": "EU-gehostetes LLM mit Zero-Data-Retention-Vertrag (Google Cloud Vertex AI, EU-Region)", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Dokumentiert sind EU-Hosting, verschlüsselte Übertragung ohne Speicherung und ein Zero-Data-Retention-Vertrag mit dem Anbieter. Einschätzung: Mit Gemini als Standardmodell entspricht dies dem Betrieb über Vertex AI in einer EU-Region.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo.Intelligence: Datenschutz und Datenverarbeitung", "url": "https://tomedo.de/praxissoftware/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "tomedo-Handbuch: tomedo.Intelligence, Cloud-Verarbeitung", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" } ] }, { "name": "zollsoft-Cloud-Server für Transkription ohne lokale Lizenz", "vendor": "zollsoft", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Das Handbuch nennt die Verarbeitung über zollsoft-Cloud-Server, wenn keine lokale Spracherkennung gebucht ist. Rechenzentrum und Region sind nicht veröffentlicht.", "optional": true, "sources": [ { "title": "tomedo-Handbuch: tomedo.Intelligence, Transkription lokal oder Cloud", "url": "https://support.tomedo.de/handbuch/tomedo/tomedo-intelligence/", "checked": "2026-10-13" } ] } ] } ], "identification": [] }, "results": [] }, { "slug": "trint", "tagline": "Transkription und redaktionelle Zusammenarbeit für Interviews, Nachrichten und Medienarchive.", "description": "Trint erstellt deutsche Audio- und Videotranskripte. Pro ab 69 € netto monatlich bei Jahresbindung, EU-Speicherung tarifabhängig.", "summary": "Trint erstellt bearbeitbare Transkripte aus Audio- und Videodateien. Für laufende Ereignisse gibt es zusätzlich Live Capture. Deutsch steht als Transkriptions- und Zusammenfassungssprache zur Verfügung. Dateien liegen bei AWS in den USA, eine EU-Region bietet Trint im Business- und im Enterprise-Tarif. Redaktionelle Zusammenarbeit und Medienintegrationen bilden den Schwerpunkt.", "website": "https://trint.com/", "categories": [ "audio-transkription" ], "bestFor": "Redaktionen, Medienproduktion und gemeinsame Interviewbearbeitung", "input": "Dateiupload und zusätzliche Live-Erfassung", "output": "Transkript mit Sprecherlabels, Übersetzungen und Untertiteln", "languages": { "codes": [ "de", "en" ], "total": 40, "atLeast": true, "detail": "Trint transkribiert in mehr als 40 Sprachen, darunter Deutsch und Englisch. Übersetzungen in mehr als 70 Sprachen erstellt Trint auf Wunsch zusätzlich." }, "deployment": { "platforms": [ "web" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloud bei AWS in den USA, EU-Speicherung tarifabhängig" }, "highlights": [ "Redaktioneller Teameditor", "Deutsche KI-Zusammenfassungen", "API und Newsroom-Anbindungen", "Kostenloser Test über sieben Tage mit bis zu drei Dateien" ], "considerations": [ "Globale Unterauftragsverarbeiter außerhalb der EU", "EU-Speicherung erst ab Business", "Archivmengen nur nach gesonderter Vereinbarung" ], "facts": [ { "label": "Deutsch", "value": "In der Transkriptions-Sprachliste enthalten", "source": "https://info.trint.com/knowledge/what-languages-does-trint-support-trint-help-center" }, { "label": "Speicherwahl", "value": "USA, EU-Server ab Business", "source": "https://app.trint.com/plans" }, { "label": "Sprecher", "value": "Automatische Labels und Wörterbuch", "source": "https://trint.com/technology" }, { "label": "Anbindung", "value": "REST-API und Newsroom-Integrationen", "source": "https://trint.com/technology" }, { "label": "Zertifizierungen", "value": "ISO 27001 und Cyber Essentials laut Anbieter", "source": "https://trint.com/security" }, { "label": "Probephase", "value": "Sieben Tage und bis zu drei Dateien", "source": "https://trint.com/docs/terms-conditions" } ], "sources": [ { "title": "Trint: Produkt", "url": "https://trint.com/transcribe-audio-to-text", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Sprachenhilfe", "url": "https://info.trint.com/knowledge/what-languages-does-trint-support-trint-help-center", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Sicherheit", "url": "https://trint.com/security", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Trint: Technologie", "url": "https://trint.com/technology", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Plattformdatenschutz", "url": "https://trint.com/docs/platform-privacy-policy", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Trint: Tarifkarten", "url": "https://app.trint.com/plans", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Blog", "url": "https://trint.com/blog", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Nutzungsbedingungen, Abschnitte 8.13 und 12.1", "url": "https://trint.com/docs/terms-conditions", "checked": "2026-10-09" }, { "title": "Trint: Offizielle Produktübersicht", "url": "https://trint.com/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Tarifgrenze EU-Server und Originalmedienfristen", "url": "https://info.trint.com/knowledge/who-has-access-to-my-files", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: eigene ASR 1.27, Winter 2025", "url": "https://info.trint.com/knowledge/release-update-winter-2025", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: eigene ASR 1.28, Frühjahr 2026", "url": "https://info.trint.com/knowledge/release-update-spring-2026", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: ASR-Releases und MCP, Sommer 2026", "url": "https://info.trint.com/knowledge/release-update-summer-2026", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Hilfe zum integrierten Assistenten (Beta)", "url": "https://info.trint.com/knowledge/trints-ai-assistant", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Wiederherstellung und endgültige Löschung", "url": "https://info.trint.com/knowledge/can-i-retrieve-a-file-if-i-have-accidentally-deleted-it", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Importformate und Dateigrenzen", "url": "https://info.trint.com/knowledge/creating-a-transcript-trint-help-center", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: deutsche KI-Zusammenfassungen", "url": "https://info.trint.com/knowledge/ai-generated-summaries", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Enterprise Services Agreement", "url": "https://trint.com/docs/trint-enterprise-services-agreement", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: eigene Korrektur im Vergleich mit menschlichem Transkriptionsdienst", "url": "https://trint.com/blog/trint-vs-happyscribe", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Kundendaten und KI-Training", "url": "https://info.trint.com/knowledge/artificial-intelligence", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Trint: Höchstwerte für hochgeladene Dateien", "url": "https://info.trint.com/knowledge/why-wont-my-file-upload-trint-help-center", "checked": "2026-10-07" } ], "name": "Trint", "shortName": "Trint", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/trint/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/trint.json", "checked": "2026-10-09", "pricing": { "plans": [ { "name": "Pro", "price": 828, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "annual", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Pro", "price": 85, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Team", "price": 708, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "annual", "tax": "net", "note": "Ab zwei Sitzen", "limits": [] }, { "name": "Team", "price": 78, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "net", "note": "Ab zwei Sitzen", 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Für vorab bekannte Archivmengen ist eine gesonderte Vereinbarung nötig.", "source": "https://app.trint.com/plans", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Sieben Tage mit bis zu drei Dateien, anschließend kostenpflichtiges Abonnement.", "source": "https://trint.com/docs/terms-conditions", "days": 7, "paymentDetails": false }, "publicPrice": true, "freeEntry": false }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Trint transkribiert in der gewählten Originalsprache. Das Transkript mit Zeitbezug und Sprecherkennzeichnungen lässt sich im Browser bearbeiten.", "sources": [ { "title": "Trint: Sprachenhilfe", "url": "https://info.trint.com/knowledge/what-languages-does-trint-support-trint-help-center" }, { "title": "Trint: Produkt", "url": "https://trint.com/transcribe-audio-to-text" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Live Capture erfasst laufende Ereignisse und ergänzt die Verarbeitung vorhandener Mediendateien.", "sources": [ { "title": "Trint: Produkt", "url": "https://trint.com/transcribe-audio-to-text" } ] }, "file-upload": { "value": true, "detail": "Vorhandene Audio- und Videodateien werden in die Webplattform importiert.", "sources": [ { "title": "Trint: Sprachenhilfe", "url": "https://info.trint.com/knowledge/what-languages-does-trint-support-trint-help-center" }, { "title": "Trint: Produkt", "url": "https://trint.com/transcribe-audio-to-text" } ] }, "voice-commands": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "dictation-anywhere": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "medical-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe zu einem medizinischen Wortschatz für Deutsch. 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Trint gibt dann die von Ihnen freigegebenen Inhalte weiter. Empfänger, Datenregion und Vertragsbedingungen richten sich nach dem externen Assistenten.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "Trint: ASR-Releases und MCP, Sommer 2026", "url": "https://info.trint.com/knowledge/release-update-summer-2026" }, { "title": "Trint: Hilfe zum integrierten Assistenten (Beta)", "url": "https://info.trint.com/knowledge/trints-ai-assistant" }, { "title": "Trint: Plattformdatenschutz und externe MCP-Empfänger", "url": "https://trint.com/docs/platform-privacy-policy" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "scope": "Trint-Plattform laut Sicherheitsseite.", "sources": [ { "title": "Trint: Sicherheit", "url": "https://trint.com/security" } ] }, { "standard": "cyber-essentials", "scope": "Trint-Plattform laut Sicherheitsseite.", "sources": [ { "title": "Trint: Sicherheit", "url": "https://trint.com/security" } ] } ], "summary": "Trint speichert Daten bei AWS in den USA. Im Business- und im Enterprise-Tarif gibt es eine EU-Region. Globale Konto- und Geschäftsdienste sowie optional verbundene externe Assistenten haben eigene Speicher- und Verarbeitungsorte. Die Modellanbieter nennt Trint nicht. KI-Verarbeitung findet laut Nutzungsbedingungen im Vereinigten Königreich, im EWR oder an weiteren Orten mit angemessenem Schutzniveau statt. Originalmedien löscht Trint laut Hilfe nach 30 Tagen, Transkripte bleiben bis zu Ihrer Löschung gespeichert. Gelöschte Dateien lassen sich zunächst wiederherstellen, endgültig entfernt der Support sie auf Anfrage." }, "technology": { "checked": "2026-10-09", "summary": "Trint nutzt die eigene Spracherkennung Trint ASR (TASR) und bietet deutsche Zusammenfassungen. AWS speichert Daten je nach Tarif in den USA oder der EU. 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Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprechererkennung. Das Modell nennt Trint nicht.", "unknown": true, "note": "Die erkannten Sprecherlabels lassen sich im Editor bearbeiten.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "KI-Zusammenfassungen aus Transkripten.", "unknown": true, "note": "Trint nennt das Modell nicht. Anthropic steht in der Dienstleisterliste nur für interne Kontaktdaten.", "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Integrierter KI-Assistent in der Betaphase, optional externe MCP-Verbindungen", "unknown": true, "note": "Eine Modellfamilie für den integrierten Assistenten nennt Trint nicht. Die Hilfe kennzeichnet ihn als Beta, der externe MCP-Connector ist seit dem Sommerrelease verfügbar. 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Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." } ] }, "results": [ { "id": "trint/audio-transkription", "provider": "trint", "providerName": "Trint", "test": "audio-transkription", "label": "Audiotranskription", "category": "audio-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/trint/test/#audio-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/audio-transkription/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-audio-v1", "scenarios": 44, "runs": 3, "completed": 132, "total": 132, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 59.5132, "ci95": [ 55.8, 62.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "amberscript", "ci95": [ -7.55, -2.35 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -9.2, -3.96 ] }, { "provider": "turboscribe", "ci95": [ -5.52, 1.84 ] }, { "provider": "f4", "ci95": [ -2.11, 4.55 ] }, { "provider": "sonix", "ci95": [ -5.28, 2.26 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 0.57, 7.38 ] }, { "provider": "noscribe", "ci95": [ -5.3, 0.76 ] }, { "provider": "maxqda-transcription", "ci95": [ -18.94, -13.59 ] } ], "rank": 7, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 87.905, "references": { "key": "audio-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 220, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 59.683, "weight": 0.75, "contribution": 44.762 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 48.756, "weight": 0.2, "contribution": 9.751 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 10.765, "direction": "lower", "ci95": [ 9.83, 11.79 ] }, "transcription": { "referenceWords": 563238, "substitutions": 34518, "deletions": 16431, "insertions": 9681, "errors": 60630, "werPercent": 10.765, "ci95": [ 9.83, 11.79 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 291.8, "p95Seconds": 927.7, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiger Export verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 112.7373, "ci95": [ 103.13, 122.91 ], "estimate": { "outputs": 132, "audioSeconds": 238560, "minutes": 7470.76, "ci": [ 103.13, 122.91 ], "audioHours": 66.267 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 149005, "denominator": 3608808, "valuePercent": 4.129, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 13.87, 16.67 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 4366237, "denominator": 22399644, "valuePercent": 19.492, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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Welche Version heute läuft, gibt TurboScribe nicht an.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "TurboScribe: Produkt und Tarife", "url": "https://turboscribe.ai/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "TurboScribe: historische Whisper-Modi und Eingabemetadaten", "url": "https://turboscribe.ai/blog/transcription-modes-explained", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Automatische Sprechererkennung. Das Modell nennt TurboScribe nicht.", "unknown": true, "note": "Die Funktion heißt Recognize Speakers und lässt sich separat einschalten.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Optionale externe ChatGPT-Weiterbearbeitung des Transkripts", "unknown": false, "note": "Strukturierte Auswertungen des Transkripts sind über den externen TurboScribe GPT in ChatGPT möglich. Das deutsche Transkript liefert die Whisper-Erkennung.", "models": [ { "name": "GPT-4o", "vendor": "OpenAI", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Ein Artikel vom Mai 2024 nennt GPT-4o für den externen TurboScribe GPT. 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Vertrag und Datenweg des externen GPT nennt TurboScribe nicht.", "models": [ { "name": "GPT-4o", "vendor": "OpenAI", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Derselbe externe TurboScribe GPT wie bei der Textgenerierung, laut Artikel vom Mai 2024 mit GPT-4o.", "optional": true, "historical": true, "sources": [ { "title": "TurboScribe-Blog: TurboScribe GPT (Mai 2024)", "url": "https://turboscribe.ai/blog/turboscribe-gpt-transcribe-and-chat", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das früher genannte Modell. Das heute eingesetzte Modell ist nicht belegt.", "references": [ { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Eigene oder kontrollierte Servermaschinen, primäre Infrastruktur in den USA.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Eigene ASR-Infrastruktur", "vendor": "TurboScribe", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Sicherheitsleitfaden beschreibt eigene oder kontrollierte Rechenmaschinen und den Verzicht auf externe Transkriptions-APIs. Die primäre Infrastruktur liegt in den USA.", "sources": [ { "title": "TurboScribe: Sicherheit und Verarbeitung", "url": "https://turboscribe.ai/blog/security-and-privacy-faq", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.6949 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3051 } ], "probes": 118, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von TurboScribe für 118 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 69 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von TurboScribe. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "turboscribe/audio-transkription", "provider": "turboscribe", "providerName": "TurboScribe", "test": "audio-transkription", "label": "Audiotranskription", "category": "audio-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/turboscribe/test/#audio-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/audio-transkription/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-audio-v1", "scenarios": 44, "runs": 3, "completed": 132, "total": 132, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 61.3646, "ci95": [ 57.6, 64.8 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "amberscript", "ci95": [ -5.24, -0.69 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -7.77, -1.65 ] }, { "provider": "f4", "ci95": [ 0.01, 5.92 ] }, { "provider": "sonix", "ci95": [ -2.83, 3.27 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 2.15, 9.45 ] }, { "provider": "noscribe", "ci95": [ -3.83, 2.85 ] }, { "provider": "maxqda-transcription", "ci95": [ -17.01, -11.71 ] }, { "provider": "trint", "ci95": [ -1.84, 5.52 ] } ], "rank": 5, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 88.307, "references": { "key": "audio-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 220, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 61.023, "weight": 0.75, "contribution": 45.767 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 52.986, "weight": 0.2, "contribution": 10.597 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 9.247, "direction": "lower", "ci95": [ 8.41, 10.17 ] }, "transcription": { "referenceWords": 563238, "substitutions": 27397, "deletions": 12330, "insertions": 12358, "errors": 52085, "werPercent": 9.247, "ci95": [ 8.41, 10.17 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 360.9, "p95Seconds": 1203.4, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiger Export verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 103.4298, "ci95": [ 95.03, 112.76 ], "estimate": { "outputs": 132, "audioSeconds": 238560, "minutes": 6853.98, "ci": [ 95.03, 112.76 ], "audioHours": 66.267 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 134908, "denominator": 3608808, "valuePercent": 3.738, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 3.4, 4.11 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 3897452, "denominator": 22399644, "valuePercent": 17.4, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 15.78, 19.15 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 5082996, "denominator": 22399644, "valuePercent": 22.692, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. Die Differenz zur DER zeigt den Anteil der Fehler an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 20.49, 25.17 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null } ], "errorTypes": [ { "label": "Ersetzungen", "count": 27397 }, { "label": "Auslassungen", "count": 12330 }, { "label": "Einfügungen", "count": 12358 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Web-App, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-audio-wortgetreu", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Manueller Dateiupload über die Weboberfläche, weil TurboScribe automatisierten Zugriff ausschließt", "language": "Deutsch", "transcriptionMode": "Whale", "speakerRecognition": true, "speakerCount": "Automatisch", "restoreAudio": false, "translateToEnglish": false }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "3bfaff5fa8338156ad4c6bef800ed2cec7c625802242a9f638e07991384aeffc", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "903e4e0cc118b16f9d63c460d4f5845b497a1f1d276c2c82b9a2294b542018b4", "sourceScenarioCount": 46, "evaluatedScenarioCount": 44, "totalAudioSeconds": 79500, "durationSeconds": { "minimum": 360, "maximum": 5280 }, "audioFormats": [ { "codec": "FLAC", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "G.711 A-law (WAV)", "sampleRateHertz": 8000, "channels": 1 } ], "conversions": [], "exclusions": [ { "scenarioId": "audio-038", "reason": "Eine mitwirkende Person widerrief die Einwilligung zur Nutzung der Aufnahme." }, { "scenarioId": "audio-041", "reason": "Referenz enthielt mehr als 5 % unverständliche Passagen." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 44, "resamples": 2000, "seed": 1146018123, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "f8a6a79fd7ce74ec952adb5978dd20f46986d1fd5dc8a1502862be03c2f8e886" } } ] }, { "slug": "upheal", "tagline": "Strukturierte Notizen aus Therapiesitzungen, über die Spracheinstellung auch auf Deutsch.", "description": "Upheal erstellt deutsche Therapienotizen aus Aufnahme und Upload. EU-Tarife ab 0,85 € je Sitzung, AWS und Azure, Verarbeitung auch in den USA.", "summary": "Upheal erstellt strukturierte Therapienotizen aus aufgezeichneten Sitzungen und hochgeladenen Aufnahmen. Deutsch dient als Gesprächssprache und als Sprache der Sitzungsnotiz. Die Notizsprache wird für die gesamte Praxis eingestellt. AWS und Azure gehören zur Infrastruktur, aktuelle Vertragsunterlagen nennen Drittlandverarbeitung einschließlich USA. Neben dem kostenlosen Tarif gibt es Abrechnung je Sitzung und eine monatliche Notizpauschale.", "website": "https://www.upheal.io/", "categories": [ "medical-scribes" ], "bestFor": "Therapeutische Praxen mit deutschen Sitzungen und mehreren Aufnahmewegen", "input": "Therapiesitzung live oder als vorhandene Audio-/Videoaufnahme", "output": "Deutsche Sitzungsnotiz, Transkript und Behandlungsplan", "languages": { "codes": [ "de", "de-CH" ], "total": 35, "detail": "Upheal erkennt Sitzungsaudio in 35 Sprachen, darunter Deutsch und Deutsch (Schweiz), und erzeugt Notizen auf Deutsch. Gesprochene Nachträge versteht Upheal nur auf Englisch." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "macos", "browser-extension", "mobile" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloudprodukt mit Browser, mobilen Apps und Mac-App" }, "highlights": [ "Deutsch als Sprache der Therapienotizen einstellbar", "Aufnahme, vorhandene Dateien und eigene Vorlagen", "Einzel-, Paar- und Familiensitzungen unterstützt", "Sitzungspreis oder monatliche Notizpauschale" ], "considerations": [ "Gesprochene Nachträge nur auf Englisch", "Englisch ist die voreingestellte Notizsprache", "Drittlandverarbeitung einschließlich USA", "AWS-Speicherregion vertraglich nicht festgelegt" ], "facts": [ { "label": "Ausgabe auf Deutsch", "value": "Deutsch für Notizen und Behandlungspläne auswählbar", "source": "https://www.upheal.io/support/en/articles/8379178-which-languages-does-upheal-support" }, { "label": "Aufnahme", "value": "Live im Browser oder in Apps, außerdem Datei-Upload", "source": "https://www.upheal.io/pricing" }, { "label": "Einstieg", "value": "0,85 € je gezählter Sitzung, zuzüglich Steuern", "source": "https://www.upheal.io/en-ie/pricing" }, { "label": "Notizpauschale", "value": "35 € je Behandler und Monat, zuzüglich Steuern", "source": "https://www.upheal.io/en-ie/pricing" }, { "label": "Infrastruktur", "value": "AWS-Speicher und Microsoft Azure für Text-KI", "source": "https://www.upheal.io/blog/about-upheal-how-we-work-with-and-secure-your-data" }, { "label": "Training", "value": "Nur mit Einwilligung, de-identifiziert und jederzeit abwählbar", "source": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/terms-of-service-for-upheal-healing-professional" }, { "label": "Sicherheitsaudit", "value": "SOC 2 Typ II für die eigenen Kontrollen von Upheal laut Hersteller", "source": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance" } ], "sources": [ { "title": "Upheal: Produkt und eigene Therapieoberfläche", "url": "https://www.upheal.io/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: Sitzungssprachen und primäre Notizsprache", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/8379178-which-languages-does-upheal-support", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Vertragsbedingungen für Fachkräfte", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/terms-of-service-for-upheal-healing-professional", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Patientendaten, Einwilligung und Drittlandtransfer", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/privacy-policy-client", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Datenschutz für Behandler", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/privacy-policy-healing-professional", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Sicherheit und SOC-2-Typ-II-Prüfung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: EU-/UK-Auftragsverarbeitung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/eu-uk-dpa", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Datenarchitektur, 9. Oktober 2026", "url": "https://www.upheal.io/blog/about-upheal-how-we-work-with-and-secure-your-data", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: zusätzlich verlinkte Datenschutzfassung", "url": "https://legal.upheal.io/pp-provider", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: verlinktes Trust Center", "url": "https://trust.upheal.io/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Upheal: europäische Tarife", "url": "https://www.upheal.io/en-ie/pricing", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: Notizvorlagen, darunter Psychiatric Intake und Medical SOAP", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/7992539-what-note-types-does-upheal-offer", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: API für Enterprise oder gesonderte Vereinbarung", "url": "https://developers.upheal.io/get-started/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: Hilfe zum KI-Assistant (Beta)", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/15261899-how-the-ai-assistant-works", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: 35 Sitzungssprachen, Release vom 3. September 2026", "url": "https://feedback.upheal.io/changelog/automatic-transcription-now-supports-35-languages-earthafrica", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Azure OpenAI und verfügbare Modellfamilien", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Upheal: Datenschutz und Compliance für die EU", "url": "https://www.upheal.io/en-ie/privacy-and-compliance", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Notizen aus Präsenzsitzungen", "url": "https://upheal.io/support/en/articles/6816079-getting-notes-from-in-person-sessions", "checked": "2026-10-16" }, { "title": "Upheal: iOS-App und Versionshinweise zur Sitzungslänge", "url": "https://apps.apple.com/us/app/upheal-for-clinicians/id6478153117", "checked": "2026-10-07" } ], "untested": [ { "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "cause": "not-scheduled", "reason": "Upheal richtet sich an therapeutische Praxen und wurde in der Psychotherapie getestet. Ein Ergebnis mit ärztlichen Gesprächen und der Vorlage „Medical SOAP“ steht noch aus." } ], "name": "Upheal", "shortName": "Upheal", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/upheal/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/upheal.json", "checked": "2026-10-16", "pricing": { "plans": [ { "name": "EHR", "price": 0.85, "currency": "EUR", "unit": "session", "billing": "usage", "tax": "net", "note": "Je gezählter Sitzung bis 100 Minuten im EU-EHR-Tarif", "limits": [] }, { "name": "AI Notes", "price": 35, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "net", "note": "Monatliche Notizpauschale je Behandler", "limits": [ { "kind": "documents", "amount": null, "per": "month" } ] }, { "name": "EHR Pro", "price": 85, "currency": "EUR", "unit": "account", "billing": "monthly", "tax": "net", "note": "Europäischer Tarif", "limits": [] }, { "name": "Kostenlos", "price": 0, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": null, "note": "Begrenzte Funktionen, Live-Notizen nur im Bezahltarif", "limits": [], "notFor": [ "therapy-notes" ] } ], "extras": [ { "name": "Assistant Pro", "price": 35, "currency": "EUR", "unit": "account", "billing": "monthly", "tax": "net", "note": "Derzeit Beta-Version", "type": "optional" } ], "note": "Auch geplante Kalendertermine und eigene Telehealth-Anrufe können als Sitzung zählen.", "source": "https://www.upheal.io/en-ie/pricing", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Kostenlose Testphase ohne Kreditkarte. Dauer und Grenzen nennt Upheal bei der Anmeldung.", "source": "https://www.upheal.io/en-ie/pricing", "paymentDetails": false }, "publicPrice": true, "freeEntry": true }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Upheal stellt die Sitzung als vollständiges Transkript mit Sprecherkennzeichnung bereit.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Präsenzsitzungen erfasst Upheal im Bezahltarif live im Browser oder in den eigenen Apps. Onlinesitzungen nimmt Upheal über die Mac-App, eine Browsererweiterung oder die eigene Telehealth-Funktion auf.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" }, { "title": "Upheal: Notizen aus Präsenzsitzungen", "url": "https://upheal.io/support/en/articles/6816079-getting-notes-from-in-person-sessions" } ] }, "file-upload": { "value": true, "detail": "Hochgeladene Sitzungsaufnahmen verarbeitet Upheal zu einer Notiz.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "voice-commands": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "dictation-anywhere": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "medical-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "clinical-notes": { "value": true, "detail": "Die Vorlage „Medical SOAP“ gliedert Beschwerden und Vorgeschichte, Beobachtungen, Untersuchungen, Diagnose sowie Behandlung und Nachsorge. Strukturierte Sitzungs- und Verlaufsnotizen für psychotherapeutische Gespräche, mit unterschiedlichen klinischen Vorlagen.", "sources": [ { "title": "Upheal: Notizvorlagen, darunter Psychiatric Intake und Medical SOAP", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/7992539-what-note-types-does-upheal-offer" }, { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "Vorlagen für SOAP, DAP, BIRP und EMDR sowie anpassbare eigene Vorlagen.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "speaker-labels": { "value": true, "detail": "Die Tarifübersicht nennt vollständige Transkripte mit Sprecherkennzeichnung.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "action-items": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "integrations": { "value": true, "detail": "Zoom-Anbindung und Zwei-Wege-Google-Kalendersynchronisation werden angeboten.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ], "targets": [ { "name": "Zoom", "kind": "meeting" }, { "name": "Google Calendar", "kind": "calendar" } ] }, "api": { "value": true, "detail": "Öffentliche Programmierschnittstelle (API) mit Sitzungserstellung, Transkripten und Webhooks. Zugang nur mit Enterprise oder gesonderter Vereinbarung, nicht im Tarif AI Notes.", "sources": [ { "title": "Upheal: API für Enterprise oder gesonderte Vereinbarung", "url": "https://developers.upheal.io/get-started/" } ] }, "exports": { "value": true, "detail": "Die Tarifregeln nennen Zugriff und Export eigener Aufzeichnungen und Dokumente.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "subtitle-export": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "translation": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "burn-in": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "human-review": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] }, "evidence-linking": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "conversation", "file-upload", "desktop-audio" ], "outputTypes": [ "transcript", "clinical-note", "therapy-note" ], "sources": [ { "title": "Upheal: Produkt und eigene Therapieoberfläche", "url": "https://www.upheal.io/" }, { "title": "Upheal: Sitzungssprachen und primäre Notizsprache", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/8379178-which-languages-does-upheal-support" }, { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing" }, { "title": "Upheal: Vertragsbedingungen für Fachkräfte", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/terms-of-service-for-upheal-healing-professional" }, { "title": "Upheal: Patientendaten, Einwilligung und Drittlandtransfer", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/privacy-policy-client" }, { "title": "Upheal: Datenschutz für Behandler", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/privacy-policy-healing-professional" }, { "title": "Upheal: Sicherheit und SOC-2-Typ-II-Prüfung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance" }, { "title": "Upheal: EU-/UK-Auftragsverarbeitung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/eu-uk-dpa" }, { "title": "Upheal: Datenarchitektur, 9. 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Die Vorlage „Psychiatric Intake“ strukturiert das psychiatrische Erstgespräch und verdichtet Beschwerden, psychischen Befund, Familien- und Sozialanamnese sowie Krankheits- und Substanzgeschichte zu einer Notiz.", "sources": [ { "title": "Upheal: Tarife und Erfassungswege", "url": "https://www.upheal.io/pricing", "checked": "2026-10-12" }, { "title": "Upheal: Notizvorlagen, darunter Psychiatric Intake und Medical SOAP", "url": "https://www.upheal.io/support/en/articles/7992539-what-note-types-does-upheal-offer", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "therapy-notes" ], "privacy": { "checked": "2026-10-12", "gdpr": { "value": true, "detail": "Upheal nennt DSGVO-Konformität und veröffentlicht einen AVV für EU und Vereinigtes Königreich.", "source": { "title": "Upheal: Sicherheit und SOC-2-Typ-II-Prüfung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Öffentlicher AVV für EU und Vereinigtes Königreich mit Standardvertragsklauseln und Verweis auf Unterauftragsverarbeiter.", "source": { "title": "Upheal: EU-/UK-Auftragsverarbeitung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/eu-uk-dpa" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "AVV und Datenschutzregeln für Patienten beziehen sich auf klinische Sitzungsdaten. Übermittlungen in Drittländer sind vorgesehen.", "source": { "title": "Upheal: EU-/UK-Auftragsverarbeitung", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/eu-uk-dpa" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Transkription und Notizerstellung laufen in der Cloud, für hochgeladene wie live erfasste Sitzungen.", "source": { "title": "Upheal: Datenarchitektur, 9. Oktober 2026", "url": "https://www.upheal.io/blog/about-upheal-how-we-work-with-and-secure-your-data" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Laut Nutzungsbedingungen erzeugt Upheal aus Ihren Inhalten nur mit Ihrer vorherigen Einwilligung de-identifizierte Daten und trainiert damit eigene KI-Modelle. Die Datenschutzerklärung für Klienten nennt Training ebenfalls nur mit Einwilligung, nach dem HIPAA-Standard de-identifiziert und jederzeit widerrufbar. Die Preistabelle führt in allen Tarifen „Opt-out from AI model training“ und sagt, dass Sie die Nutzung de-identifizierter Daten jederzeit abwählen können. Maßgeblich sind die Nutzungsbedingungen. Nach Abschnitt 10.5 nutzt Upheal die Daten nur mit vorheriger Einwilligung. Das Opt-out der Preistabelle meint deshalb den Widerruf dieser Einwilligung.", "source": { "title": "Upheal: Vertragsbedingungen für Fachkräfte", "url": "https://www.upheal.io/privacy-and-compliance/terms-of-service-for-upheal-healing-professional" } }, "trainingPolicy": "opt-in", "storage": [ { "region": "unknown", "label": "Vertraglich nicht festgelegt", "scope": "AWS speichert die Daten. Eine Region legen weder AVV noch aktuelle Datenschutzerklärung noch die EU-Seite zu Datenschutz und Compliance fest. Eine zusätzlich verlinkte, undatierte Fassung der Behandler-Erklärung nennt Speicherung in der EU und Zulieferer in den USA.", "sources": [ { "title": "Upheal: Datenarchitektur, 9. 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Training mit de-identifizierten Daten setzt laut Nutzungsbedingungen Ihre Einwilligung voraus, die Sie jederzeit widerrufen können." }, "technology": { "checked": "2026-10-16", "summary": "AWS speichert die Daten, Azure liefert die Text-KI. Das genaue Sprachmodell sowie die Modelle für Spracherkennung und Sprechertrennung nennt Upheal nicht.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Cloudtranskription von Sitzungsaufnahmen", "unknown": true, "note": "Das Modell der Spracherkennung nennt Upheal nicht. Deutsch ist als Eingabesprache verfügbar.", "models": [] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprecherkennzeichnung im Sitzungstranskript", "unknown": true, "note": "Ein Modell für die Sprechertrennung nennt Upheal nicht.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Klinische Notizen und Behandlungspläne über Sprachmodelle bei Azure", "unknown": false, "note": "Upheal nennt Azure als Anbieter der Sprachmodelle. 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Laut Hilfe ist der Assistant eine Beta-Version. Eine Modellfamilie nennt Upheal nicht.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS-Speicherung und Azure-Text-KI", "unknown": false, "note": "Upheal veröffentlicht weder Endpunkte noch eine vollständige Unterauftragsverarbeiterliste.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der Architekturbeitrag nennt AWS als Speicheranbieter, aber keine Region.", "sources": [ { "title": "Upheal: Datenarchitektur, 9. 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Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 1.49, 13.93 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9506 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 161, "denominator": 3082, "valuePercent": 5.224, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 4.14, 6.58 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3695 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 105, "denominator": 1163, "valuePercent": 9.028, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 6.77, 11.95 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4437 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 5, "denominator": 72, "valuePercent": 6.944, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. 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Die Plattformserver liegen laut Sicherheits-FAQ in der EU bei Google Cloud.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Cloud-ASR mit AssemblyAI Universal.", "unknown": false, "models": [ { "name": "AssemblyAI (Universal-Familie)", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "VEED bezeichnet AssemblyAI ausdrücklich als Transkriptionszulieferer des Onlineeditors. Der AssemblyAI-Kundenbericht nennt die Universal-Familie. Eine Modellversion für Deutsch nennt VEED nicht.", "reference": "assemblyai", "sources": [ { "title": "VEED: benannter Transkriptionsanbieter AssemblyAI", "url": "https://www.veed.io/learn/best-subtitles-apis", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AssemblyAI: VEED-Kundenbericht", "url": "https://webflow.assemblyai.com/customers/veed-customer-story", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 3.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-5-realtime-pro-max-accuracy", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-assemblyai-u3-realtime-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro Realtime", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-assemblyai-universal", "model": "AssemblyAI Universal", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 2.99, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-5-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3.5 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.43, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-assemblyai-universal-3-pro", "model": "AssemblyAI Universal-3 Pro", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 2.59, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.", "basis": "editorial", "sources": [] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprechererkennung ab Pro.", "unknown": false, "models": [ { "name": "AssemblyAI Speaker Diarization", "vendor": "AssemblyAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "VEED nennt Detect Speakers und AssemblyAI als Transkriptionszulieferer. Die Sprechertrennung läuft deshalb ebenfalls über AssemblyAI, dessen Diarisierung im selben Herstellerartikel beschrieben ist.", "sources": [ { "title": "VEED: automatische Untertitel und Dateiexport", "url": "https://support.veed.io/en/articles/11172739-how-to-add-subtitles-to-your-video-automatically", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VEED: benannter Transkriptionsanbieter AssemblyAI", "url": "https://www.veed.io/learn/best-subtitles-apis", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: VEED gibt den erkannten Text als zeitlich segmentierte Untertitel aus oder rendert ihn ins Video, eine Notiz oder Zusammenfassung entsteht dabei nicht", "unknown": true, "note": "VEED beschreibt die Verbindung von Spracherkennung, Zeitmarkenabgleich, Zeilenumbrüchen und eigenem C++-Renderer. Die API liefert ein MP4, der Webeditor zusätzlich separate Untertiteldateien.", "sources": [ { "title": "VEED: Untertitel-API und Renderarchitektur", "url": "https://www.veed.io/newsroom/introducing-veed-subtitle-api", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Zusätzliche Übersetzung und Video-KI nach Auswahl.", "unknown": true, "note": "Die Untertitelübersetzung verbraucht eigene Credits. VEED nennt das Übersetzungsmodell nicht.", "sources": [ { "title": "VEED: automatische Untertitel und Dateiexport", "url": "https://support.veed.io/en/articles/11172739-how-to-add-subtitles-to-your-video-automatically", "checked": "2026-10-05" } ], "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "EU-Plattform auf Google Cloud und optionale fal.ai-API.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Sicherheits-FAQ nennt die Google-Cloud-Region West 1 in der EU für die Server. Wo AssemblyAI die Aufnahmen verarbeitet, gibt VEED nicht an.", "sources": [ { "title": "VEED: Sicherheits-FAQ", "url": "https://www.veed.io/security", "checked": "2026-10-08" } ] }, { "name": "fal.ai", "vendor": "fal.ai", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die eigene Untertitel-API wird laut VEED über fal.ai angeboten und dort nach Videominuten abgerechnet.", "optional": true, "sources": [ { "title": "VEED: Untertitel-API und Renderarchitektur", "url": "https://www.veed.io/newsroom/introducing-veed-subtitle-api", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "assemblyai", "label": "AssemblyAI Universal", "share": 0.66 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.34 } ], "probes": 100, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von VEED für 100 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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"https://help.via-health.de/de/article/wie-kann-ich-via-testen-vxslg3/" }, { "label": "Klinischer Schwerpunkt", "value": "Psychotherapie und Psychiatrie", "source": "https://www.via-health.de/klinik" }, { "label": "KI-Verarbeitung", "value": "AWS Bedrock Deutschland, Azure und Google Cloud EU", "source": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software" }, { "label": "Sicherheitsangaben", "value": "ISO 27001:2022 und C5 Typ 2 laut Anbieter", "source": "https://www.via-health.de/datenschutz" }, { "label": "Exporte", "value": "PDF, HTML und Word laut Exporthilfe", "source": "https://help.via-health.de/de/article/wie-exportiere-ich-dokumente-pdf-word-1eftjta/" } ], "sources": [ { "title": "VIA: Produkt und deutsche Zusammenfassungen", "url": "https://www.via-health.de/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Preise", "url": "https://www.via-health.de/preise", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": 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"https://help.via-health.de/de/article/wie-ubertrage-ich-ein-protokoll-in-mein-praxisverwaltungssystem-1hxrc93/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Deutsche Ablage und Ausschluss dauerhafter Audioablage", "url": "https://help.via-health.de/de/article/wo-werden-meine-daten-gespeichert-1mig1xz/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Optionale Speicherung und Löschfristen", "url": "https://help.via-health.de/de/article/wie-lange-werden-daten-gespeichert-zliwi4/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Ausschluss von KI-Training mit Patientendaten", "url": "https://help.via-health.de/de/article/werden-patientendaten-fur-ki-training-verwendet-fl3iuo/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Abonnement nach der Testphase", "url": "https://help.via-health.de/de/article/wie-starte-ich-nach-der-testphase-mit-einem-abonnement-thsplt/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: Testzugang nach Einführung", "url": 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Der AVV nennt standardmäßige Löschung von Audio, Transkripten, Notizen und Berichten spätestens um Mitternacht des Erstellungstags. Die Hilfe beschreibt die Löschung nach vorübergehender Verarbeitung ohne genauen Zeitpunkt.", "sources": [ { "title": "VIA: AVV Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/auftragsverarbeitungsvertrag" }, { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software" }, { "title": "VIA: Deutsche Ablage und Ausschluss dauerhafter Audioablage", "url": "https://help.via-health.de/de/article/wo-werden-meine-daten-gespeichert-1mig1xz/" }, { "title": "VIA: Optionale Speicherung und Löschfristen", "url": "https://help.via-health.de/de/article/wie-lange-werden-daten-gespeichert-zliwi4/" } ] }, { "region": "eu", "label": "Deutschland, optionale verschlüsselte Patientenakte", "scope": "Die optionale Speicherung muss aktiviert werden. 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Therapieinhalte liegen laut Datenschutzerklärung auf AWS in Deutschland.", "role": "support", "sources": [ { "title": "VIA: AVV Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/auftragsverarbeitungsvertrag" }, { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EU/EWR", "scope": "Die klinische KI-Verarbeitung läuft über AWS Bedrock in Deutschland sowie Microsoft Azure und Google Cloud in EU-Regionen. Azure und Google werden als KI-Verarbeiter ohne Speicherung der Patientendaten beschrieben.", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software" }, { "title": "VIA: AVV Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/auftragsverarbeitungsvertrag" } ] }, { "region": "us", "label": "USA für Konto- und Nutzungsdienste", "scope": "Anmeldung, Abrechnung und Nutzungsanalyse laufen über vertraglich gelistete Dienste in EU und USA.", "role": "support", "sources": [ { "title": "VIA: AVV Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/auftragsverarbeitungsvertrag" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "version": "2022", "scope": "VIA nennt eine Zertifizierung für das Unternehmen.", "sources": [ { "title": "VIA: Sicherheit und Testate", "url": "https://www.via-health.de/datenschutz" } ] }, { "standard": "c5", "level": "type-2", "scope": "Laut VIA für Unternehmen, Software und Infrastruktur.", "sources": [ { "title": "VIA: Sicherheit und Testate", "url": "https://www.via-health.de/datenschutz" } ] } ], "summary": "Die temporäre Hauptablage liegt auf AWS in Deutschland, Therapieinhalte werden in EU und EWR verarbeitet und nicht für Modelltraining genutzt. Der AVV sieht standardmäßige Löschung spätestens um Mitternacht vor. Die optionale verschlüsselte Patientenakte speichert Notizen, Berichte und importierte Dateien in Deutschland bis zur eigenen Löschung oder spätestens 40 Tage nach Kontodeaktivierung." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "AWS Bedrock, Microsoft Azure und Google Cloud stellen die KI-Dienste bereit. ScribeIndex ordnet die Modelle anhand dieser Dienste zu. Claude, GPT und Gemini erstellen demnach die Dokumente, Gemini mit Audioeingabe übernimmt die Transkription. Modellnamen nennt VIA nicht.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Transkription durch externe Sprachmodelle mit Audioeingabe", "unknown": false, "note": "VIA beschreibt die Transkription durch Sprachmodelle und nennt mehrere KI-Dienste. Modellversion und Zuordnung je Aufnahme veröffentlicht VIA nicht.", "models": [ { "name": "Google Gemini mit nativer Audioeingabe", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "VIA beschreibt die Transkription der Audiospur durch Sprachmodelle und nennt Google Cloud als KI-Verarbeiter. Die Gemini-Familie transkribiert Audio nativ. Modellversion und Aufteilung zwischen den Diensten nennt VIA nicht.", "reference": "gemini-audio", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung, Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Google: Audioverständnis und Transkription mit Gemini", "url": "https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/capabilities/audio-understanding", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-transcribe", "model": "Gemini 3.5 Transcribe", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview-high-stt", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview (Audio-Transkription)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-gemini-3-flash-high-stt", "model": "Gemini 3 Flash (Audio-Transkription)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 2.9, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprechertrennung ohne veröffentlichtes Verfahren", "unknown": true, "note": "Das Transkript trennt die Sprecher, für Gruppen wird die Teilnehmerzahl angegeben. Modell und Verfahren nennt VIA nicht. Gesonderte Zusammenfassungen einer Gruppensitzung für einzelne Patienten führt die Hilfe als Beta-Funktion.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Sprachmodelle mehrerer Anbieter über Microsoft Azure, Amazon Bedrock und Google Cloud", "unknown": false, "note": "Modellversionen und Aufgabenteilung zwischen den KI-Diensten nennt VIA nicht.", "models": [ { "name": "OpenAI GPT-Modelle über Azure OpenAI", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI, Modelle von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "VIA nennt Microsoft Azure für Sitzungsprotokolle und Berichte mit Sprachmodellen. Prompts, Ausgaben und Embeddings über Azure entsprechen dem Angebot von Azure OpenAI mit GPT-Modellen. Eine Version nennt VIA nicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung, Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Microsoft: Azure OpenAI und verfügbare Modellfamilien", "url": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Anthropic Claude über Amazon Bedrock", "vendor": "Anthropic / Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "VIA nennt Amazon Bedrock als KI-Dienst. Für die Verdichtung von Therapietranskripten und die Berichtserstellung ordnet ScribeIndex die Claude-Familie zu, die Bedrock anbietet. Die Modellauswahl veröffentlicht VIA nicht.", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung, Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS: Anthropic-Claude-Modelle in Amazon Bedrock", "url": "https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-cards-anthropic.html", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Der Einsatz dieses Modells ist nicht vom Hersteller belegt, sondern eine Einschätzung von ScribeIndex. Die Bewertung ist deshalb auf „Stark“ begrenzt, denn die Spitzenklasse setzt ein belegtes Modell voraus.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Google Gemini über Google Cloud", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "VIA nennt Google Cloud für die Verarbeitung mit Sprachmodellen. Gemini ist Googles eigene Modellfamilie für Text und multimodale Verarbeitung. Version und Rolle im Zusammenspiel der Dienste nennt VIA nicht.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung, Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Google: Modelle der Gemini Enterprise Agent Platform", "url": "https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/google-models?hl=en", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Zusatzfunktionen ohne veröffentlichten Modellnamen", "unknown": true, "note": "Ergänzendes Diktat, Editor, eigene Vorlagen und Berichtskontext sind vorhanden. Eigene Modelle für diese Funktionen nennt VIA nicht.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Europäische Cloud-Dienste für Therapieverarbeitung", "unknown": false, "note": "AWS in Deutschland für temporäre Hauptablage und KI-Verarbeitung. Laut Software-Datenschutzerklärung verarbeiten Azure und Google klinische Inhalte in EU-Regionen, ohne sie zu speichern. Patientenakte und Kontodienste in EU und USA sind davon getrennt.", "models": [ { "name": "AWS Bedrock und AWS Hosting", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "AVV und Software-Datenschutzerklärung benennen AWS in Deutschland für Hosting und beauftragte KI-Verarbeitung.", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "VIA: AVV Februar 2026", "url": "https://www.via-health.de/auftragsverarbeitungsvertrag", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Software-Datenschutzerklärung nennt Azure-Verarbeitung in EU-Regionen ohne Verwendung für Modelltraining.", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Google Cloud", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "VIA nennt Google Cloud als europäischen KI-Dienst, aber keinen Modellnamen.", "sources": [ { "title": "VIA: Software-Datenschutzerklärung", "url": "https://www.via-health.de/datenschutzerklarung-software", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gemini-audio", "label": "Gemini (Audio)", "share": 0.5124 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.4876 } ], "probes": 121, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von VIA HealthTech für 121 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 51 % davon ähneln sie am stärksten Gemini (Audio). Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von VIA HealthTech ableitet." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4328 }, { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.2985 }, { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.1642 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1045 } ], "probes": 67, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von VIA HealthTech für 67 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 43 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von VIA HealthTech ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten der Claude-Familie (30 %) und der Gemini-Familie (16 %)." } ] }, "results": [ { "id": "via-health/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "via-health", "providerName": "VIA HealthTech", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/via-health/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 108, "total": 108, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. Bewertet werden dokumentationsrelevante Fakten und ihre Zuordnung, nicht die Wortfolge des Gesprächs." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 78.1165, "ci95": [ 70.8, 81.7 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ 5.4, 23.65 ] }, { "provider": "playnvoice", "ci95": [ -0.61, 12.27 ] }, { "provider": "heidi", "ci95": [ 10.66, 27.26 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ 4.43, 21.93 ] }, { "provider": "dokudachs", "ci95": [ -5.28, 9.67 ] }, { "provider": "iptas", "ci95": [ -3.84, 9.03 ] }, { "provider": "clara-health", "ci95": [ -0.19, 14.19 ] }, { "provider": "lumanote", "ci95": [ -2.91, 13.74 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 9.75, 24.28 ] }, { "provider": "psynex", "ci95": [ -6.38, 6.54 ] }, { "provider": "upheal", "ci95": [ 13.75, 32.54 ] } ], "rank": 1, "cohortSize": 12, "criticalRatePercent": 2.778, "contentQuality": 92.588, "references": { "key": "therapy-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 20, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 75.293, "weight": 0.6, "contribution": 45.176 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 86.111, "weight": 0.2, "contribution": 17.222 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 71.455, "weight": 0.15, "contribution": 10.718 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 92.588, "direction": "higher", "ci95": [ 91.62, 93.54 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2998, "falsePositive": 154, "falseNegative": 326, "referenceFacts": 3324, "outputFacts": 3152, "precisionPercent": 95.114, "precisionCi95": [ 93.87, 96.3 ], "recallPercent": 90.193, "recallCi95": [ 88.68, 91.67 ], "f1Percent": 92.588, "f1Ci95": [ 91.62, 93.54 ] }, "latency": { "p50Seconds": 572.1, "p95Seconds": 918.2, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 5.709, "ci95": [ 4.96, 6.45 ], "estimate": { "outputs": 108, "audioSeconds": 310800, "minutes": 492.86, "ci": [ 4.96, 6.45 ], "audioHours": 86.331 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 3, "denominator": 108, "valuePercent": 2.778, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.64, 11.12 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 60, "denominator": 3152, "valuePercent": 1.904, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.29, 2.8 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4009 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 33, "denominator": 1185, "valuePercent": 2.785, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 1.64, 4.68 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4719 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 2, "denominator": 75, "valuePercent": 2.667, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.43, 14.56 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2198 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 11, "denominator": 435, "valuePercent": 2.529, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.99, 6.31 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7303 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 37, "denominator": 969, "valuePercent": 3.818, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 2.32, 6.21 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.472 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 40, "denominator": 1908, "valuePercent": 2.096, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 1.26, 3.45 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7304 }, { "key": "risk-assessment-errors", "label": "Fehler bei Risikohinweisen", "numerator": 1, "denominator": 171, "valuePercent": 0.585, "direction": "lower", "definition": "Ausgelassene, hinzugefügte oder falsch eingeordnete Aussagen zu Selbstgefährdung und Schutzfaktoren pro annotierter risikorelevanter Referenzaussage. 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Pflegekräfte sprechen Beobachtungen, Berichte und Werte in ein Mobilgerät, voize ordnet sie als strukturierte Einträge zu und überträgt sie nach Bestätigung in die vorhandene Pflegesoftware. Aus einem Aufnahmegespräch entsteht außerdem ein Entwurf der Strukturierten Informationssammlung (SIS), den die Pflegefachkraft prüft und freigibt. Die Kern-Spracherkennung läuft laut Hersteller lokal und offline auf dem Gerät. Dokumentiert wird auf Deutsch, lizenziert nach Zahl der versorgten Personen.", "website": "https://www.voize.ai/de", "categories": [ "medical-scribes" ], "mainTask": "nursing-notes", "bestFor": "Pflegeeinrichtungen und Krankenhauspflege", "input": "Spracheingabe oder pflegerisches SIS-Aufnahmegespräch", "output": "Pflegebericht, strukturierte Werte und SIS-Entwurf", "languages": { "codes": [ "de" ], "detail": "Andere Sprachen als Deutsch unterstützt voize nicht. voize erkennt auch Dialekte und Akzente." }, "deployment": { "platforms": [ "ios", "android" ], "operation": [ "local", "cloud" ], "detail": "Lokale Kern-Spracherkennung auf Mobilgeräten mit Gateway ins Bestandssystem" }, "highlights": [ "Pflegeberichte und Werte per Sprache erfassen", "SIS-Entwurf aus dem Aufnahmegespräch", "Kern-Spracherkennung lokal und offline laut Hersteller", "Anbindung an Vivendi, MediFox DAN und ORBIS U Nursing" ], "considerations": [ "Auf Pflege ausgerichtet, nicht auf ärztliche Dokumentation", "Unterstützte Pflegesoftware und Version vorab abgleichen", "Krankenhausbetrieb braucht Dienstgeräte und Gateway-Server", "Kein öffentlicher Preis, Angebot auf Anfrage" ], "facts": [ { "label": "Fokus", "value": "Stationäre und ambulante Pflege sowie Krankenhauspflege", "source": "https://www.voize.ai/de" }, { "label": "Sprache", "value": "Deutsch, andere Dokumentationssprachen laut FAQ nicht unterstützt", "source": "https://www.voize.ai/de" }, { "label": "SIS-Ablauf", "value": "Aufnahmegespräch analysieren und Inhalte in Themenbereiche eintragen", "source": "https://help.voize.de/de/articles/511230-sis-aufnahmegesprach-einsprechen" }, { "label": "Fachliche Freigabe", "value": "Pflegefachkraft prüft, ergänzt und bestätigt den Entwurf", "source": "https://www.voize.ai/de/anwendungen/anwendung-sis" }, { "label": "Altenpflege-Integration", "value": "Unter anderem Connext Vivendi und MediFox DAN", "source": "https://www.voize.ai/de/loesungen/altenpflege" }, { "label": "Krankenhaus-Voraussetzung", "value": "Aktuell ORBIS U Nursing, Dienstgeräte und Gateway-Server laut Hersteller", "source": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" }, { "label": "Datenfluss laut Hersteller", "value": "Kern-Spracherkennung lokal, bestätigte Dokumentation per Gateway ins Bestandssystem", "source": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" }, { "label": "Training laut Hersteller", "value": "Individuelle, widerrufbare Einwilligung, Training mit pseudonymisierten Daten", "source": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" }, { "label": "Lizenzierung", "value": "Nach versorgten Personen, Preis auf Anfrage", "source": "https://www.voize.ai/de/preise" } ], "sources": [ { "title": "voize: Pflegedokumentation und Vitalwerte", "url": "https://www.voize.ai/de", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Pflegedokumentation und Integrationen", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/altenpflege", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Krankenhauslösung mit lokalem Gateway", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "voize Hilfe-Center: SIS-Aufnahmegespräch einsprechen", "url": "https://help.voize.de/de/articles/511230-sis-aufnahmegesprach-einsprechen", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "voize: Anwendung SIS", "url": "https://www.voize.ai/de/anwendungen/anwendung-sis", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "voize Hilfe: Maßnahmen einsprechen", "url": "https://help.voize.de/de/articles/485688-massnahmen-einsprechen", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "voize: Preise", "url": "https://www.voize.ai/de/preise", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "JMIR: Pre-Post Time-Motion-Studie", "url": "https://www.jmir.org/2026/1/e86078/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ zu AVV und TOMs", "url": "https://trust.voize.ai/faq", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. 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Die Einwilligung ist widerrufbar, die App bleibt ohne Teilnahme voll nutzbar.", "source": { "title": "voize Trust Center: FAQ", "url": "https://trust.voize.ai/faq" } }, "trainingPolicy": "opt-in", "storage": [ { "region": "local", "label": "Smartphone und lokale Krankenhausanbindung", "scope": "Die Daten liegen lokal auf dem Smartphone, ein lokales Gateway bindet das Krankenhausinformationssystem an.", "sources": [ { "title": "voize für Krankenhäuser: lokale KI und freiwilliges Training", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" } ] }, { "region": "eu", "label": "AWS Frankfurt, KI-Learning-Umgebung", "scope": "Nach Einwilligung geteilte pseudonymisierte Trainingsdaten gehen in die KI-Lernumgebung bei AWS in eu-central-1, Frankfurt.", "condition": "nach Einwilligung für KI-Learning", "role": "optional", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ", "url": "https://trust.voize.ai/faq" }, { "title": "voize für Krankenhäuser: lokale KI und freiwilliges Training", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" } ] } ], "processing": [ { "region": "local", "label": "KI auf dem Smartphone", "scope": "Spracherkennung und strukturierte Dokumentation laufen als Kernfunktion lokal auf dem Smartphone.", "sources": [ { "title": "voize für Krankenhäuser: lokale KI und freiwilliges Training", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ", "url": "https://trust.voize.ai/faq" } ] }, { "region": "eu", "label": "Optionale gehostete Module, AWS Frankfurt", "scope": "Das gehostete Textmodul verarbeitet Text mit Anthropic Claude über Amazon Bedrock und einem selbst gehosteten Mistral Small 3 zur Grammatikkorrektur. Ein gehostetes Spracherkennungsmodul transkribiert Audio serverseitig. Beide laufen in AWS eu-central-1, Frankfurt, die Anmeldung über Auth0 in der EU. Laut voize erfolgt die Verarbeitung flüchtig im Arbeitsspeicher, ohne dauerhafte Speicherung und ohne Training.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ", "url": "https://trust.voize.ai/faq" } ] }, { "region": "eu", "label": "KI-Learning nach Einwilligung, AWS Frankfurt", "scope": "Modelltraining mit freigegebenen Daten läuft in der KI-Lernumgebung bei AWS in eu-central-1, Frankfurt.", "role": "optional", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ", "url": "https://trust.voize.ai/faq" } ] }, { "region": "us", "label": "Support und interne Prozesse", "scope": "Anthropic PBC (USA) ist nur für interne Entwicklungs-, Infrastruktur- und Supportprozesse gelistet, nicht für die Verarbeitung über Bedrock. Aircall unterstützt den Kundensupport aus der EU und den USA.", "role": "support", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer" } ] } ], "certifications": [], "summary": "voize führt Spracherkennung und Dokumentation lokal auf dem Smartphone aus. Optionale Module für Textverarbeitung mit Claude über Amazon Bedrock und für Audiotranskription laufen bei AWS in Frankfurt, ohne Speicherung und ohne Training. KI-Learning erfordert die Zustimmung von Einrichtung und Pflegekraft. voize ist nicht nach ISO 27001 oder SOC 2 zertifiziert und verweist auf die Zertifikate von AWS." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "voize betreibt eine eigene, mit PyTorch trainierte Modellsuite für Spracherkennung, Strukturierung und Pseudonymisierung direkt auf dem Smartphone über den PyTorch-Lite-Interpreter. Optionale gehostete Module ergänzen serverseitige Spracherkennung sowie Textanalyse mit Anthropic Claude über Amazon Bedrock und ein selbst gehostetes, feinabgestimmtes Mistral Small 3 zur Grammatikkorrektur, jeweils in AWS eu-central-1 (Frankfurt). Das freiwillige KI-Learning trainiert die Modelle mit pseudonymisierten Daten in der AWS-Lernumgebung und verteilt neue Modellversionen an die Geräte.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigene On-Device-Spracherkennung, optional serverseitige Transkription", "unknown": false, "note": "Welche Funktionen das gehostete Audiomodul nutzen, wird öffentlich nicht im Einzelnen zugeordnet.", "models": [ { "name": "voize-Spracherkennungsmodell (Eigenentwicklung, On-Device über PyTorch Lite)", "vendor": "voize (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Der CTO beschreibt im Tech-Blog, dass voize seine ML-Modelle mit PyTorch trainiert, als TorchScript für den PyTorch-Lite-Interpreter exportiert und eine ganze Suite dieser Modelle auf Android und iOS ausführt. Die Datenschutzunterlagen bestätigen, dass die Sprachverarbeitung ohne Serverkommunikation auf dem Smartphone läuft. Architektur, Modellgröße und Version sind nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "voize Tech-Blog: PyTorch Lite Multiplatform", "url": "https://tech.voize.de/posts/pytorch-lite-multiplatform", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Angaben zum Datenschutz, Spracheingabe am Smartphone", "url": "https://voize.notion.site/Angaben-zum-Datenschutz-fcf643e11dfd47dda92fe4d4930aaec0", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: pytorch-lite-multiplatform auf GitHub", "url": "https://github.com/voize-gmbh/pytorch-lite-multiplatform", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Einen eigenen Test von ScribeIndex gibt es für diesen Dienst noch nicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Gehostete Spracherkennung (optional)", "vendor": "voize (eigenes Modell auf AWS)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Dokumentiert ist ein optionales Modul für gehostete Audiotranskription, dessen Inferenzdienst bei AWS in eu-central-1 läuft. Einschätzung: Da kein externer ASR-Anbieter als Unterauftragsverarbeiter geführt wird und voize einen Fork des NVIDIA-Triton-Backends für TorchScript-Modelle pflegt, läuft hier ein eigenes PyTorch-Modell auf eigener AWS-Infrastruktur.", "optional": true, "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ zu gehosteten Modulen", "url": "https://trust.voize.ai/faq", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Fork des Triton-PyTorch-Backends auf GitHub", "url": "https://github.com/voize-gmbh/pytorch_backend", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Einen eigenen Test von ScribeIndex gibt es für diesen Dienst noch nicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Push-to-talk-Einzeldiktat. Gesprächsanalyse ohne dokumentierte Diarisierung", "unknown": false, "note": "Ein benanntes Diarisierungsmodell ist nicht dokumentiert.", "models": [ { "name": "Rollenzuordnung im SIS-Aufnahmegespräch über Textanalyse", "vendor": "voize / Anthropic über Amazon Bedrock", "type": "unknown", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einzeldiktate entstehen per gedrückter Aufnahmetaste und benötigen keine Sprechertrennung. Für das SIS-Aufnahmegespräch wird das Gespräch aufgenommen, im Hintergrund analysiert und unter anderem als wörtliche Rede der bewohnenden Person eingetragen. Einschätzung: Die Unterscheidung der Gesprächsparteien erfolgt in der Textanalyse, für die im gehosteten Textmodul Claude über Bedrock dokumentiert ist, und nicht in einem separaten Diarisierungsmodell.", "optional": true, "sources": [ { "title": "voize Hilfe-Center: SIS-Aufnahmegespräch einsprechen", "url": "https://help.voize.de/de/articles/511230-sis-aufnahmegesprach-einsprechen", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Eigene On-Device-NLP-Modelle für Feldzuordnung, optional Claude über Bedrock und selbst gehostetes Mistral Small 3", "unknown": false, "note": "Das gehostete Textmodul mit Claude und Mistral Small 3 ist optional. Laut Anbieter verarbeitet es Text nur flüchtig, ohne dauerhafte Speicherung.", "models": [ { "name": "voize-NLP- und Strukturierungsmodelle (Eigenentwicklung, On-Device)", "vendor": "voize (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Trust Center laufen Spracherkennung, Strukturierung und Pseudonymisierung lokal auf dem Gerät. Die Series-A-Mitteilung betont ein eigenes, auf Pflegeprozesse trainiertes Sprachmodell statt generischer LLMs wie ChatGPT, und der Tech-Blog nennt das Training eigener ASR- und NLP-Modelle.", "sources": [ { "title": "voize Trust Center: FAQ zu Training und Kern-Workflow", "url": "https://trust.voize.ai/faq", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Series-A-Mitteilung zum eigenen Sprachmodell", "url": "https://www.voize.ai/de/presse/series-a-funding", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize Tech-Blog: Monitoring der ML- und ETL-Infrastruktur", "url": "https://tech.voize.de/posts/opentelemetry-collector-prometheus-compat", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Einen eigenen Test von ScribeIndex gibt es für diesen Dienst noch nicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Anthropic Claude über Amazon Bedrock (gehostetes Textmodul)", "vendor": "Anthropic / Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom 06.08.2026 nennt den Betrieb des Foundation-Modells Claude über Amazon Bedrock für die serverseitige Textanalyse in eu-central-1. Unterauftragsverarbeiter ist ausschließlich AWS, Anthropic erhält architekturbedingt keinen Zugriff auf Prompts und Ausgaben.", "optional": true, "reference": "claude", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Mistral Small 3 (feinabgestimmt und selbst gehostet, Grammatikkorrektur im gehosteten Textmodul)", "vendor": "Mistral AI (Gewichte), Betrieb durch voize", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt ein von voize feinabgestimmtes Mistral-Small-3-Modell zur Grammatikkorrektur, das auf eigener AWS-Infrastruktur läuft. Mistral AI ist deshalb kein Unterauftragsverarbeiter.", "optional": true, "reference": "mistral", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst. Unabhängige Werte gibt es nur für das Basismodell.", "references": [ { "id": "aa-mistral-small-3", "model": "Mistral Small 3", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Kein Chat- oder Frage-Antwort-Assistent dokumentiert", "unknown": true, "note": "voize beschreibt Diktat, Strukturierung und SIS-Auswertung, aber keinen frei befragbaren Assistenten.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "On-Device-Inferenz, AWS eu-central-1 für optionale Module und KI-Learning, lokales Gateway im Krankenhaus", "unknown": false, "note": "Anthropic PBC ist zusätzlich nur für interne Entwicklungs-, Infrastruktur- und Supportprozesse mit Leistungsort USA gelistet, nicht für die Produktverarbeitung über Bedrock.", "models": [ { "name": "On-Device-Inferenz mit PyTorch Lite über eigene Kotlin-Multiplatform-Bibliothek", "vendor": "voize (Bibliothek), PyTorch (Laufzeit)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "voize hat PyTorch Lite Multiplatform als Open Source veröffentlicht und setzt die Bibliothek nach eigener Angabe seit Langem produktiv für mehrere On-Device-Modelle ein. Modelle werden mit der App ausgeliefert oder über die Modellverwaltung heruntergeladen.", "sources": [ { "title": "voize Tech-Blog: PyTorch Lite Multiplatform", "url": "https://tech.voize.de/posts/pytorch-lite-multiplatform", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize: Systemarchitektur und Modellverwaltung", "url": "https://voize.notion.site/voize-System-Architektur-a6113c5e66414279bb0fb44a9b19cd29", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Amazon Web Services, eu-central-1 Frankfurt (Inferenz der gehosteten Module und KI-Lernumgebung)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "AWS ist als Unterauftragsverarbeiter für Serverhosting, gehostete Inferenz und die KI-Lernumgebung mit Leistungsort eu-central-1 gelistet. Die TOMs des AVV nennen Hosting in AWS Frankfurt mit Mandantenisolation und transienter Arbeitsspeicherverarbeitung.", "sources": [ { "title": "voize: Unterauftragsverarbeiter, Stand 6. August 2026", "url": "https://voize.notion.site/datenschutz-unterauftragnehmer", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "voize Trust Center: FAQ zu AVV und TOMs", "url": "https://trust.voize.ai/faq", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Kubernetes mit AWS-EKS-Cluster und eigenem K3s-Cluster", "vendor": "Amazon Web Services / voize", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Tech-Blog laufen ML-Inferenzdienst, Datenannotation, ETL und das Training neuer ASR- und NLP-Modelle auf einem EKS-Cluster und einem eigenen K3s-Cluster.", "sources": [ { "title": "voize Tech-Blog: Monitoring der ML- und ETL-Infrastruktur", "url": "https://tech.voize.de/posts/opentelemetry-collector-prometheus-compat", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Selbst betriebener Inferenzserver auf Basis von NVIDIA Triton", "vendor": "NVIDIA (Open Source) / voize", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Die GitHub-Organisation von voize pflegt einen Fork des Triton-PyTorch-Backends für TorchScript-Modelle, was zum dokumentierten ML-Inferenzdienst für eigene PyTorch-Modelle passt.", "sources": [ { "title": "voize: Fork des Triton-PyTorch-Backends auf GitHub", "url": "https://github.com/voize-gmbh/pytorch_backend", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Lokales voize Gateway als virtuelle Maschine im Krankenhaus", "vendor": "voize", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Im Krankenhaus laufen Daten vom Dienstgerät über ein lokales Gateway ins KIS. Dafür ist ein Server mit virtueller Maschine erforderlich.", "sources": [ { "title": "voize: Krankenhauslösung mit lokalem Gateway", "url": "https://www.voize.ai/de/loesungen/krankenhaus", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "identification": [] }, "results": [] }, { "slug": "wispr-flow", "tagline": "Diktat in andere Anwendungen, dazu Bearbeitung vorhandener Texte per gesprochener Anweisung.", "description": "Wispr Flow diktiert deutsche Texte in andere Anwendungen und bearbeitet sie per Sprachbefehl. Pro 15 $ monatlich, Cloudverarbeitung in den USA.", "summary": "Wispr Flow schreibt gesprochene Texte direkt in aktive Eingabefelder. Die Anwendung glättet Versprecher, formatiert den Text und unterstützt Deutsch einschließlich Schweizer Schreibweise. Auf Mac und Windows kann der Command Mode markierte Texte nach gesprochenen Anweisungen ändern. Pro kostet 15 $ je Nutzer und Monat oder 144 $ pro Jahr. Wispr Flow verarbeitet die Inhalte in den USA. Bei Free und Pro lässt sich die standardmäßig aktive Nutzung von Inhalten zur Verbesserung abschalten.", "website": "https://wisprflow.ai/", "categories": [ "diktiersoftware" ], "bestFor": "E-Mails, Nachrichten und berufliche Texte direkt in der Zielanwendung", "input": "Mikrofonaufnahme und markierter Text bei Änderungsanweisungen", "output": "Deutscher Diktattext oder gezielt überarbeiteter Text im Eingabefeld", "languages": { "codes": [ "de", "de-CH", "en" ], "detail": "Wispr Flow erkennt Deutsch, Englisch und weitere Sprachen. 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Die automatische Formatierung von Listen und E-Mails gilt für Deutsch als voll unterstützt. Der Command Mode ändert markierten Text nach einer gesprochenen Anweisung.", "sources": [ { "title": "Wispr: Smart Formatting und Backtrack", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/5373093536-how-do-i-use-smart-formatting-and-backtrack" }, { "title": "Wispr: mehrsprachige Erkennung", "url": "https://wisprflow.ai/research/supporting-languages" }, { "title": "Wispr: Command Mode", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4816967992-how-to-use-command-mode" } ] }, "dictation-anywhere": { "value": true, "detail": "Flow schreibt in das gewählte Textfeld der aktiven App, auf Mac und Windows per Tastenkürzel, auf dem iPhone per Tastatur und unter Android per Flow Bubble.", "sources": [ { "title": "Wispr: Was ist Wispr Flow?", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/2772472373-what-is-flow" } ] }, "medical-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe. Eigene Begriffe lassen sich ins Wörterbuch aufnehmen.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "clinical-notes": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe. Juristische Begriffe lernt Flow im persönlichen Wörterbuch.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow for Lawyers", "url": "https://wisprflow.ai/lawyers" } ] }, "templates": { "value": true, "detail": "Command Mode kann Format und Stil anhand einer gesprochenen Vorgabe ändern.", "sources": [ { "title": "Wispr: Command Mode", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4816967992-how-to-use-command-mode" } ] }, "speaker-labels": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "action-items": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "integrations": { "value": true, "detail": "Flow schreibt direkt in andere Anwendungen, ohne gesonderten Meeting-Bot.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "api": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "exports": { "value": true, "detail": "Das Ergebnis wird direkt in das aktive Eingabefeld geschrieben.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "subtitle-export": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "translation": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "burn-in": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "human-review": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] }, "evidence-linking": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "dictation" ], "outputTypes": [ "transcript", "written-document" ], "sources": [ { "title": "Wispr Flow: Diktatsitzungen bis 20 Minuten auf Mac und Windows", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4841123325-longer-dictation-sessions-now-up-to-20-minutes" }, { "title": "Wispr Flow: Zeitlimit aktiver Diktate auf Android und iOS", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/2312866822-dictation-session-time-limits-on-android" }, { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/" }, { "title": "Wispr: Preise", "url": "https://wisprflow.ai/pricing" }, { "title": "Wispr: Sprachen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3191899797" }, { "title": "Wispr: Command Mode", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4816967992-how-to-use-command-mode" }, { "title": "Wispr: mehrsprachige Erkennung", "url": "https://wisprflow.ai/research/supporting-languages" }, { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" }, { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" }, { "title": "Wispr Flow: Canto und Produktfunktionen", "url": "https://wisprflow.ai/whats-new" }, { "title": "Wispr: Canto, Evaluierung an englischen Aufnahmen", "url": "https://wisprflow.ai/canto" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-08", "inputs": [ { "id": "dictation", "detail": "Eine Taste startet die Mikrofoneingabe. Der Text erscheint direkt im aktiven Eingabefeld.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/", "checked": "2026-10-05" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 20 }, "sources": [ { "title": "Wispr Flow: Diktatsitzungen bis 20 Minuten auf Mac und Windows", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4841123325-longer-dictation-sessions-now-up-to-20-minutes", "checked": "2026-10-08" } ] }, { "platform": "android", "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 5 }, "sources": [ { "title": "Wispr Flow: Zeitlimit aktiver Diktate auf Android und iOS", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/2312866822-dictation-session-time-limits-on-android", "checked": "2026-10-08" } ] }, { "platform": "ios", "maxDuration": { "status": "limited", "minutes": 5 }, "sources": [ { "title": "Wispr Flow: Zeitlimit aktiver Diktate auf Android und iOS", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/2312866822-dictation-session-time-limits-on-android", "checked": "2026-10-08" } ] } ] } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Flow setzt den geglätteten Diktattext mit automatischer Formatierung ins aktive Textfeld.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/", "checked": "2026-10-05" } ] } ], "tasks": [ { "category": "diktiersoftware", "task": "general-dictation", "value": true, "detail": "Deutsche Spracheingabe direkt in das aktive Textfeld.", "sources": [ { "title": "Wispr: Sprachen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3191899797", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "category": "diktiersoftware", "task": "legal-dictation", "value": true, "detail": "Wispr bewirbt Flow für Kanzleien. Einen juristischen Fachwortschatz nennt Wispr nicht.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow for Lawyers", "url": "https://wisprflow.ai/lawyers", "checked": "2026-10-06" } ] }, { "category": "diktiersoftware", "task": "voice-writing", "value": true, "detail": "Command Mode schreibt markierten Text nach gesprochenen Anweisungen gezielt um.", "sources": [ { "title": "Wispr: Command Mode", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4816967992-how-to-use-command-mode", "checked": "2026-10-06" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-business", "detail": "E-Mails, Nachrichten und Dokumente in beruflichen Anwendungen.", "sources": [ { "title": "Wispr: Flow", "url": "https://wisprflow.ai/", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "general-dictation", "legal-dictation", "voice-writing" ], "privacy": { "checked": "2026-10-06", "gdpr": { "value": true, "detail": "Wispr bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit Klauseln für Übermittlungen aus Europa.", "source": { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Wispr bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) an. Die Hilfe beschreibt, wie er angefordert wird.", "source": { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Ein Business Associate Agreement (BAA) nach dem US-Gesundheitsrecht HIPAA lässt sich in allen Tarifen über die App abschließen. Die Verarbeitung findet in den USA statt.", "source": { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" } }, "clientDataUse": { "value": null, "detail": "Wispr bewirbt Flow ausdrücklich für Kanzleien und vertrauliche Gespräche. Eine Regelung zum Berufsgeheimnis nach § 203 StGB nennt Wispr nicht.", "source": { "title": "Wispr: Flow for Lawyers", "url": "https://wisprflow.ai/lawyers" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Wispr verarbeitet die Spracheingabe in der Cloud.", "source": { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": true, "detail": "Bei Free und Pro nutzt Wispr Inhalte standardmäßig zur Verbesserung. Der Privacy Mode schaltet das ab.", "source": { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" } }, "trainingPolicy": "opt-out", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Diktate in der Cloud und Kontodaten liegen in den USA. Cloudspeicherung und Nutzung zur Verbesserung lassen sich getrennt abschalten.", "sources": [ { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" }, { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA", "scope": "Spracherkennung und Textverarbeitung laufen in den USA. Eine europäische Verarbeitungsregion bietet Wispr nicht an.", "sources": [ { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Gilt für Wispr Flow Dictation, nicht für den später gestarteten Meeting Notetaker.", "sources": [ { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" } ] }, { "standard": "iso27001", "version": "2022", "scope": "Gilt für Wispr Flow Dictation, nicht für den später gestarteten Meeting Notetaker.", "sources": [ { "title": "Wispr: Sicherheits- und Datenschutzfragen", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/3467817258-security-and-compliance-faq" } ] } ], "summary": "Wispr verarbeitet Audio und Text in den USA. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist verfügbar. Bei Free und Pro lassen sich das Training mit Inhalten und die Cloudspeicherung getrennt abschalten, bei Enterprise ist die Trainingsfreigabe standardmäßig gesperrt." }, "technology": { "checked": "2026-10-20", "summary": "Seit dem 17. September 2026 erkennt Flow Diktate mit dem eigenen Modell Canto, ergänzt um sprachabhängige Erkennungsmodelle. Der ScribeIndex-Test im 3. Quartal 2026 lief mit der Produktversion nach der Einführung von Canto. Welches Modell die deutschen Testaufnahmen erkannt hat, ist nicht belegt. Wispr veröffentlicht für Canto keine Messwerte zu deutschen Aufnahmen und nennt für Deutsch kein Modell. Angepasste Modelle übernehmen Formatierung und gesprochene Textänderungen, nach Einschätzung von ScribeIndex auf Basis von GPT. Die Verarbeitung läuft in der Cloud in den USA.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Canto für Echtzeit-Diktat und sprachabhängige Erkennungsmodelle.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Canto", "vendor": "Wispr", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Wispr bezeichnet Canto als erstes selbst entwickeltes Sprachmodell für Echtzeit-Diktat. Laut Produktchronik läuft Flow seit dem 17. September 2026 für alle Nutzer mit Canto. Messwerte zu deutschen Aufnahmen veröffentlicht Wispr für Canto nicht.", "sources": [ { "title": "Wispr Flow: Canto im Produkt seit 17. September 2026", "url": "https://wisprflow.ai/whats-new", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Wispr: Canto, Evaluierung an englischen Aufnahmen", "url": "https://wisprflow.ai/canto", "checked": "2026-10-20" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Erkennungsmodelle je Sprache, nicht einzeln benannt", "vendor": "Wispr (Modelle und Anbieter nicht benannt)", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut Wispr wählt Flow je Sprache das genaueste Erkennungsmodell aus mehreren Spracherkennungsmodellen. Welche Modelle das für Deutsch sind und ob Canto deutsche Diktate erkennt, nennt Wispr nicht.", "sources": [ { "title": "Wispr: mehrsprachige Erkennung", "url": "https://wisprflow.ai/research/supporting-languages", "checked": "2026-10-20" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Eigene Textformatierung und sprachgesteuerte Überarbeitung.", "unknown": false, "models": [ { "name": "GPT-Familie", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Wispr beschreibt eine cloudbasierte Textformatierung mit angepassten Modellen und schnelle Bearbeitung per Sprachbefehl. Diese Merkmale passen zu feinabgestimmten GPT-Modellen. Den Modellanbieter nennt Wispr nicht.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Wispr: mehrsprachige Erkennung", "url": "https://wisprflow.ai/research/supporting-languages", "checked": "2026-10-20" }, { "title": "Wispr: Command Mode", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4816967992-how-to-use-command-mode", "checked": "2026-10-06" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Cloudverarbeitung in den USA.", "unknown": false, "models": [ { "name": "US-Cloudverarbeitung", "vendor": "Wispr", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Hilfe zum Auftragsverarbeitungsvertrag nennt die USA als Verarbeitungsort für alle Kundendaten. Eine europäische Verarbeitungsregion bietet Wispr nicht an.", "sources": [ { "title": "Wispr: Auftragsverarbeitungsvertrag und Verarbeitungsregion", "url": "https://docs.wisprflow.ai/articles/4712082205-Requesting-a-Data-Processing-Addendum-%28DPA%29", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 93, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Wispr Flow für 93 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.443 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.557 } ], "probes": 79, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Wispr Flow für 79 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 44 % davon ähneln sie am stärksten der GPT-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Wispr Flow ableitet." } ] }, "results": [ { "id": "wispr-flow/diktiersoftware:general-dictation", "provider": "wispr-flow", "providerName": "Wispr Flow", "test": "diktiersoftware:general-dictation", "label": "Allgemeine Diktate", "category": "diktiersoftware", "task": "general-dictation", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/wispr-flow/test/#allgemein", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/allgemein/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-buero-diktat-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 84.1508, "ci95": [ 81.7, 86.3 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "audiopen", "ci95": [ 10.67, 17.45 ] }, { "provider": "superwhisper", "ci95": [ 20.89, 26.26 ] }, { "provider": "dragon-legal", "ci95": [ 1.38, 6.14 ] }, { "provider": "letterly", "ci95": [ 9.37, 14.54 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ 5.7, 11.9 ] } ], "rank": 1, "cohortSize": 6, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 94.998, "references": { "key": "general-dictation", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 164, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 83.325, "weight": 0.75, "contribution": 62.494 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 83.284, "weight": 0.2, "contribution": 16.657 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 3.824, "direction": "lower", "ci95": [ 3.41, 4.25 ] }, "transcription": { "referenceWords": 53508, "substitutions": 1072, "deletions": 520, "insertions": 454, "errors": 2046, "werPercent": 3.824, "ci95": [ 3.41, 4.25 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 1.8, "p95Seconds": 4.6, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 27.4135, "ci95": [ 24.79, 30.17 ], "estimate": { "outputs": 120, "audioSeconds": 25080, "minutes": 190.99, "ci": [ 24.79, 30.17 ], "audioHours": 6.967 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 6252, "denominator": 344913, "valuePercent": 1.813, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 1.52, 2.11 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "name-accuracy", "label": "Korrekte Namen", "numerator": 421, "denominator": 480, "valuePercent": 87.708, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Personen- und Firmennamen pro annotiertem Referenznamen. Vorab freigegebene Schreibvarianten zählen als richtig.", "ci95": [ 81.6, 91.99 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.1029 }, { "key": "number-accuracy", "label": "Korrekte Zahlen", "numerator": 663, "denominator": 714, "valuePercent": 92.857, "direction": "higher", "definition": "Korrekt übernommene Zahlen mit ihrer Einheit und ihrem Bezug pro annotierter Zahlenangabe. 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Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 73.22, 91.63 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.5215 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 6, "denominator": 36, "valuePercent": 16.667, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 4.46, 46.13 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.2727 } ], "errorTypes": [ { "label": "Ersetzungen", "count": 1072 }, { "label": "Auslassungen", "count": 520 }, { "label": "Einfügungen", "count": 454 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Wispr Flow Desktop-App, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-wortnah", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Virtueller Mikrofoneingang in eine leere Zielanwendung", "language": "Deutsch", "customVocabularyEntries": 0, "outputStyle": "Wortnah mit Satzzeichen", "voiceCommands": true }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "be86355a52a9e6e6ac547fa75797ca0c34d34b998965c77efe431e8cac1bf200", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "2f3f1976d19c5059b932063bd9b929c3ad3df1d749efd78e0060e5b1364c5f41", "sourceScenarioCount": 40, "evaluatedScenarioCount": 40, "totalAudioSeconds": 8340, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 600 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Kontrollierte Wiedergabe der Referenzaufnahmen über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS in Echtzeit", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 40, "resamples": 2000, "seed": 2217701174, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "5b6419a32e9fc2e489a2dae6029ddcb9e755388234d69b65a19df934ad0bdabc" } }, { "id": "wispr-flow/diktiersoftware:legal-dictation", "provider": "wispr-flow", "providerName": "Wispr Flow", "test": "diktiersoftware:legal-dictation", "label": "Juristische Diktate", "category": "diktiersoftware", "task": "legal-dictation", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/wispr-flow/test/#juristisch", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/diktiersoftware/juristisch/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-recht-diktat-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": "legal-errors-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 61.9139, "ci95": [ 59.5, 75.1 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "speechlive-legal", "ci95": [ -16.3, 7.92 ] }, { "provider": "dragon-legal", "ci95": [ -19.25, 5.64 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ -18.65, 8.43 ] } ], "rank": 4, "cohortSize": 4, "criticalRatePercent": 14.167, "contentQuality": 92.886, "references": { "key": "legal-dictation", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 167, "criticalPercent": 15 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 76.285, "weight": 0.6, "contribution": 45.771 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 5.556, "weight": 0.2, "contribution": 1.111 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 66.878, "weight": 0.15, "contribution": 10.032 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 7.66, "direction": "lower", "ci95": [ 7.09, 8.27 ] }, "transcription": { "referenceWords": 95199, "substitutions": 3837, "deletions": 1822, "insertions": 1633, "errors": 7292, "werPercent": 7.66, "ci95": [ 7.09, 8.27 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 1.8, "p95Seconds": 5.3, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 55.3136, "ci95": [ 51.24, 58.95 ], "estimate": { "outputs": 120, "audioSeconds": 43800, "minutes": 672.89, "ci": [ 51.24, 58.95 ], "audioHours": 12.165 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 21377, "denominator": 613482, "valuePercent": 3.485, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. 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Die FAQ verortet die gemeinsamen Speicher- und Verarbeitungsumgebungen überwiegend in den USA.", "sources": [ { "title": "Wordly: FAQ zu Cloud, Datenverarbeitung und Speicherung", "url": "https://help.wordly.ai/wordly-faq", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Wordly: Sicherheit und Zertifikate", "url": "https://www.wordly.ai/wordly-security", "checked": "2026-10-07" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 120, "assigned": false, "fit": "none", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Wordly für 120 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. 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Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben." } ] }, "results": [ { "id": "wordly/untertitel:live-subtitles", "provider": "wordly", "providerName": "Wordly", "test": "untertitel:live-subtitles", "label": "Live-Untertitel", "category": "untertitel", "task": "live-subtitles", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/wordly/test/#live", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/untertitel/live/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-live-untertitel-v1", "scenarios": 30, "runs": 2, "completed": 59, "total": 60, "completionRatePercent": 98.333, "evaluation": { "output": "live-subtitles", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus dem endgültigen Stand der angezeigten Untertitel gegen die normalisierte Referenz berechnet. 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Anschließend wird der Entwurf geprüft und freigegeben.", "sources": [ { "title": "medatixx: x.scribe Produktübersicht", "url": "https://medatixx.de/ki-in-der-praxis", "checked": "2026-10-13" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "sources": [ { "title": "medatixx: x.scribe Produktübersicht", "url": "https://medatixx.de/ki-in-der-praxis", "checked": "2026-10-13" } ] } ], "tasks": [ { "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "value": true, "detail": "x.scribe verdichtet das Behandlungsgespräch zu strukturierten Dokumentationsvorschlägen und überträgt sie nach der Freigabe.", "sources": [ { "title": "medatixx: x.scribe Produktübersicht", "url": "https://medatixx.de/ki-in-der-praxis", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "value": true, "detail": "medatixx beschreibt angepasste Dokumentation für Ärztinnen, Ärzte und Psychotherapeutinnen.", "sources": [ { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "category": "medical-scribes", "task": "anamnesis-report", "value": null, "detail": "x.scribe verdichtet Gespräche zu Dokumentationsvorschlägen.", "sources": [ { "title": "medatixx: x.scribe Produktübersicht", "url": "https://medatixx.de/ki-in-der-praxis", "checked": "2026-10-13" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-medicine", "detail": "medatixx beschreibt den Einsatz in ärztlichen Praxen und medizinischen Einrichtungen.", "sources": [ { "title": "medatixx: x.scribe Produktübersicht", "url": "https://medatixx.de/ki-in-der-praxis", "checked": "2026-10-13" } ] }, { "id": "mental-health", "detail": "Pressemeldungen und Produktseite nennen Psychotherapeutinnen und Psychotherapeuten als Zielgruppe.", "sources": [ { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "therapy-notes" ], "privacy": { "checked": "2026-10-05", "gdpr": { "value": true, "detail": "medatixx nennt DSGVO-Konformität für x.scribe.", "source": { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Der gemeinsame medatixx-AVV vom 01.10.2026 nennt Corti in Anlage 3a als Unterauftragsverarbeiter für x.scribe. Direkt beauftragte regionale Servicepartner benötigen gesonderte Auftragsvereinbarungen.", "source": { "title": "medatixx: AVV 1. Oktober 2026 mit Unterauftragsverarbeitern", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Impressum/2026/Vereinbarung_Auftragsverarbeitung_mit_Anlagen_Kunde_01102026.pdf" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Für Arzt- und Psychotherapiepraxen angeboten mit EU-Hosting, C5 Typ 2 und medizinischen Vertragsunterlagen.", "source": { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Die Mikrofonaufnahme wird in der Cloud bei Azure und Corti verarbeitet, nicht auf dem Praxisrechner.", "source": { "title": "medatixx: FAQ 29. 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September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "Corti und Azure, Amsterdam und Dublin", "scope": "Die x.scribe-FAQ nennt geschützte Azure-Umgebungen in den Niederlanden und Irland. Laut technischen Rahmenbedingungen verbindet sich x.scribe mit der EU-Schnittstelle von Corti.", "sources": [ { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf" }, { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" } ] }, { "region": "eu", "label": "Scaleway, Frankreich, Niederlande, Deutschland und Schweden", "scope": "Die EU-Unterauftragsliste von Corti nennt Scaleway für KI-Verarbeitung in der EU, ohne Hosting oder Speicherung von Kundendaten. Welche Dienste eine einzelne Konsultation durchläuft, nennt Corti nicht.", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf" } ] }, { "region": "eu", "label": "DCAI, Dänemark", "scope": "Corti führt DCAI in Dänemark für Inferenz, KI-Verarbeitung, GPU-Kapazität und allgemeines Training auf. Für x.scribe-Kundendaten schließt die FAQ Training aus.", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" }, { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf" } ] }, { "region": "eu", "label": "Speechmatics, Irland", "scope": "Die Spracherkennung liefert Corti. Speechmatics ergänzt laut Corti-Liste einzelne Sprachen und die Validierung.", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf" } ] }, { "region": "eu", "label": "Datadog, Deutschland", "scope": "Laut EU-Unterauftragsliste erhält Datadog die Nutzungstelemetrie der Corti-Anwendungen.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" } ] }, { "region": "eu", "label": "PostHog Deutschland, Mixpanel Niederlande und Intercom Irland", "scope": "Dieser Weg gilt nur bei Nutzung des Corti Embedded Assistant. Die Corti-Liste nennt für ihn Produktanalyse, Nutzungsanalyse und Supporttickets. Ob der x.scribe-Chat darauf beruht, nennt medatixx nicht.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu" } ] }, { "region": "unknown", "label": "Nicht veröffentlicht", "scope": "Dieser Weg gilt bei Nutzung der allgemeinen medatixx-Dienste. Der gemeinsame AVV nennt DRACOON für Datentransfer, I-Motion für Kommunikation und Microsoft für Microsoft 365. Verarbeitungsorte dieser Dienste nennt der AVV nicht.", "role": "support", "sources": [ { "title": "medatixx: AVV 1. Oktober 2026 mit Unterauftragsverarbeitern", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Impressum/2026/Vereinbarung_Auftragsverarbeitung_mit_Anlagen_Kunde_01102026.pdf" } ] }, { "region": "other", "label": "Brasilien, bedingte Fernwartung für Niederlassung Nord", "scope": "Nur für die Niederlassung Nord übernimmt MT-Computer ME in Recife (Brasilien) bei Bedarf Fernwartung und Installation. Die klinische KI-Verarbeitung läuft getrennt in der EU.", "role": "support", "sources": [ { "title": "medatixx: AVV 1. Oktober 2026 mit Unterauftragsverarbeitern", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Impressum/2026/Vereinbarung_Auftragsverarbeitung_mit_Anlagen_Kunde_01102026.pdf" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "c5", "level": "type-2", "scope": "medatixx nennt ein Testat für x.scribe und die zugrunde liegende Lösung.", "sources": [ { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar" } ] }, { "standard": "iso27001", "scope": "medatixx nennt eine Zertifizierung für die Lösung.", "sources": [ { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar" } ] } ], "summary": "Azure hostet in Amsterdam und Dublin, die x.scribe-FAQ nennt einen 30-Tage-Löschzyklus. Corti verarbeitet innerhalb der EU mit weiteren KI-, Telemetrie- und Assistenzdiensten. Individuelle Kundendaten sind vom Modelltraining ausgeschlossen, freigegebene Dokumente werden in der Praxissoftware archiviert." }, "technology": { "checked": "2026-10-13", "summary": "Corti übernimmt medizinisch angepasste Spracherkennung und Dokumenterstellung. Azure hostet in Amsterdam und Dublin. Über die EU-Schnittstelle von Corti laufen weitere KI-Dienste sowie Telemetrie- und Assistenzfunktionen.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Medizinisch angepasste Corti-Spracherkennung", "unknown": false, "note": "Die Spracherkennung liefert Corti. Speechmatics ergänzt laut Corti-Liste einzelne Sprachen und die Validierung. Architektur und Version nennt Corti nicht.", "models": [ { "name": "Corti medizinische Spracherkennung", "vendor": "Corti", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "FAQ und Herstellermeldung nennen Corti und eine medizinisch angepasste Spracherkennung. Ein Basismodell nennt medatixx nicht.", "sources": [ { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "medatixx: Release Februar 2026", "url": "https://medatixx.de/news/detail/xscribe-fuer-xisynet-und-xvianova-verfuegbar", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Sprecherzuordnung nicht veröffentlicht", "unknown": true, "note": "Laut FAQ hängt die Sprechertrennung vom Mikrofon ab. Modell, Verfahren und Sprecherkennzeichnung in der Ausgabe nennt medatixx nicht.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Von Corti medizinisch feinabgestimmtes offenes Sprachmodell", "unknown": false, "note": "Das Basismodell nennt medatixx nicht.", "models": [ { "name": "Corti medizinisch angepasstes Sprachmodell", "vendor": "Corti", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Laut FAQ nutzt Corti offene Sprachmodelle, die es für die Medizin feinabgestimmt hat. Einen Modellnamen nennt medatixx nicht.", "sources": [ { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "KI-Chat zur Bearbeitung der aktuellen Konsultation", "unknown": true, "note": "Die FAQ beschreibt die Chat-Funktion, nennt aber kein Modell.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "EU-Schnittstelle von Corti mit Azure-Hosting und weiteren Diensten", "unknown": false, "note": "Die Liste zeigt die Unterauftragsverarbeiter von Corti in der EU. Telemetrie, Analyse und Support gehören nicht zur Audio- und Dokumentverarbeitung. Allgemeine medatixx-Dienste und die Fernwartung in Brasilien sind davon getrennt. Individuelle x.scribe-Kundendaten sind laut FAQ vom Training ausgeschlossen.", "models": [ { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die x.scribe-FAQ nennt Azure-Hosting in Amsterdam und Dublin. Die EU-Liste von Corti führt Azure als Cloud-Hosting.", "sources": [ { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Scaleway EU-KI-Infrastruktur", "vendor": "Scaleway", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die EU-Liste von Corti nennt Scaleway für KI-Verarbeitung in Frankreich, den Niederlanden, Deutschland und Schweden, ohne Hosting oder Speicherung.", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "DCAI Inferenz- und GPU-Infrastruktur", "vendor": "DCAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die EU-Liste von Corti nennt DCAI in Dänemark für Inferenz, KI-Verarbeitung, GPU und allgemeines Training. Für x.scribe-Kundendaten schließt die FAQ Training aus.", "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "medatixx: FAQ 29. September 2026", "url": "https://web-api-01.medatixx.de/fileadmin/user_upload/KI/20260929_x.scribe_FAQs.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "medatixx: technische Rahmenbedingungen September 2026", "url": "https://arztsoftware.medatixx.de/fileadmin/user_upload/Allgemeine_Dokumente/Technische_Rahmenbedingungen_extern.pdf", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Datadog Nutzungstelemetrie", "vendor": "Datadog", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die EU-Liste von Corti nennt Datadog in Deutschland für Nutzungstelemetrie.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "PostHog Produktanalytik", "vendor": "PostHog", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Corti-Liste nennt PostHog in Deutschland für Produktanalyse, Nutzungserfassung und Protokollierung des Corti Embedded Assistant.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Mixpanel Nutzungsanalyse", "vendor": "Mixpanel", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Corti-Liste nennt Mixpanel in den Niederlanden für die Nutzungsanalyse des Corti Embedded Assistant.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Intercom Supporttickets", "vendor": "Intercom", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Corti-Liste nennt Intercom in Irland als Supportticketsystem für den Corti Embedded Assistant.", "auxiliary": true, "sources": [ { "title": "Corti: vollständige EU-Unterauftragsliste August 2026", "url": "https://www.corti.ai/legal/subprocessors/eu", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [] }, "results": [] } ] }