OpenAIAudiomodellVeraltet
GPT-4o Mini Transcribe
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33von 100wie im Vormonat
Zusammenfassung
GPT-4o Mini Transcribe ist ein kompaktes Speech-to-Text-Modell auf Basis von GPT-4o Mini. OpenAI dokumentiert eine verbesserte Wortfehlerrate sowie bessere Spracherkennung und Genauigkeit gegenüber den ursprünglichen Whisper-Modellen. Das Modell nimmt Audio entgegen und erzeugt Text. Mit einem 16.000-Token-Kontext und maximal 2.000 Ausgabe-Token bleibt seine Rolle klar auf Transkription begrenzt.
Allerdings hat OpenAI die Entfernung aus der API für den 26. Februar 2027 angekündigt und GPT-Transcribe sowie GPT-Live-Transcribe als Ersatz genannt.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 98 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 9
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Artificial Analysis AA-WER (non-streaming) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 4.5
- Bewertung
- 4.5
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA-WER v2.2
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Artificial Analysis hat den genannten API-Endpunkt direkt getestet; Nach Audiodauer gewichtete WER über AA-AgentTalk (50 %), VoxPopuli-Cleaned-AA English (25 %) und Earnings22-Cleaned-AA (25 %), insgesamt etwa acht Stunden. Aktuelle Normalisierung AA-WER v2.2.
Coval rolling-30-day pooled word error rate (gpt-4o-mini-transcribe endpoint) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 3.883108102175039
- Bewertung
- 3.883108102175039
- Messgröße
- Pooled word error rate across Coval's fixed public speech-recognition audio conditions
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Coval rolling 30-day snapshot, last measured 2026-10-16, source response fetched 2026-10-16T15:36:04.022422Z
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 26641
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Coval
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte gehostete API-Modell-ID gpt-4o-mini-transcribe. Coval berichtet den täglichen Endpunkt-Benchmark mit festem öffentlichem Audio über ein rollierendes 30-Tage-Fenster, zuletzt gemessen am 16.10.2026. Gespeichert ist pooled_value=3.883108102175039 aus der WER-Zeile, nicht mean_value; Covals sichtbare 3,9 % sind auf eine Dezimalstelle gerundet. Die Zahl bewerteter WER-Messungen stammt aus derselben Zeile.
- Einordnung
- Covals WER-Zeile nennt nur die Zahl bewerteter Samples. Gesamtzahl versuchter Anfragen und Fehler werden nicht veröffentlicht, ein Konfidenzintervall ebenfalls nicht. Dieses Coval-Setup ist vom AA-WER von Artificial Analysis getrennt. Die Ergebnisse dürfen nicht zusammengeführt oder als derselbe Benchmark dargestellt werden.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Table 3 English short-form macro-average WER (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.93
- Bewertung
- 7.93
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Table 3
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form macro-average WER. Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 3 macro-averages English results across tasks.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Table 3 English long-form macro-average WER (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.97
- Bewertung
- 7.97
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Table 3
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English long-form macro-average WER. Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 3 macro-averages English results across tasks.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Table 3 FLEURS macro-average error rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.95
- Bewertung
- 7.95
- Messgröße
- macro-average error rate (WER except CER for Japanese and Chinese)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Table 3
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. FLEURS macro-average error rate. Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 3 averages across languages; Japanese and Chinese use CER, while other languages use WER.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Table 3 Mozilla Common Voice macro-average error rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 12.85
- Bewertung
- 12.85
- Messgröße
- macro-average error rate (WER except CER for Japanese and Chinese; Arabic excluded from this macro-average)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Table 3
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. Mozilla Common Voice macro-average error rate. Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 3 averages across languages and excludes Arabic from the MCV macro-average; Japanese and Chinese use CER, while other languages use WER.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: LibriSpeech Test Clean (LS-C) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.94
- Bewertung
- 1.94
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: LibriSpeech Test Clean (LS-C). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: LibriSpeech Test Other (LS-O) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 4.48
- Bewertung
- 4.48
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: LibriSpeech Test Other (LS-O). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: GigaSpeech (GS) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 10.67
- Bewertung
- 10.67
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: GigaSpeech (GS). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: VoxPopuli (VP) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.79
- Bewertung
- 6.79
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: VoxPopuli (VP). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: SwitchBoard (SB) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.15
- Bewertung
- 11.15
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: SwitchBoard (SB). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
GPT-4o mini Transcribe, Voxtral Realtime paper Appendix Table 5 English short-form WER: CallHome (CH) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.54
- Bewertung
- 15.54
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral Realtime arXiv:2602.11298v3, Appendix Table 5
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI, Voxtral Realtime paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Ergebniszeile "GPT-4o mini Transcribe" aus dem Paper, anhand des Namens dem lokalen Profil "gpt-4o-mini-transcribe" (GPT-4o Mini Transcribe) zugeordnet. English short-form WER: CallHome (CH). Das Paper nennt weder einen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells noch eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle. Table 5 reports dataset-level WER; its AVG cell is omitted here because the same macro-average appears in Table 3.
- Einordnung
- Vergleich aus einem von Mistral verfassten Paper. Die Zeile nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen Snapshot des bereitgestellten API-Modells. Eine Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 83 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 6. November 2026
GPT-4o Mini TranscribeGemini 3.5 Transcribe Live 35GPT-Realtime Translate 35GPT-Realtime-Whisper 34GPT-Transcribe 32
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
GPT-4o Mini Transcribe im Vergleich
- 1GPT-4o Mini Transcribe vs. Nova-31 gemeinsamer Test
- 2GPT-4o Mini Transcribe vs. Gemini 3.5 Transcribe1 gemeinsamer Test
- 3GPT-4o Mini Transcribe vs. Scribe v21 gemeinsamer Test
- 4GPT-4o Mini Transcribe vs. GPT-Transcribe6 gemeinsame Tests
- 5GPT-4o Mini Transcribe vs. Voxtral Mini Transcribe 21 gemeinsamer Test
- 6GPT-4o Mini Transcribe vs. Muse Voice Transcribe3 gemeinsame Tests
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie GPT-4o Mini Transcribe, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
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- GPT-Live 1OpenAI · gleicher Anbieter
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Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
- Funktionen
- Verbesserte Wortfehlerrate und Spracherkennung gegenüber den ursprünglichen Whisper-Modellen
- Quelle: Funktionen
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
API
Weitere Angaben
- Abschaltung
- Für den 26. Februar 2027 angekündigt; OpenAI empfiehlt GPT-Transcribe oder GPT-Live-Transcribe
- Quelle: Abschaltung
Quellen und Datenstand
Alle 24 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 0 | 0 | 1 |
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten. 1 Messwerte sind noch keiner Testreihe zugeordnet.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 19 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | medical-benchmark Hinweis SLPHelm berichtet für die exakte Modellbezeichnung GPT-4o Mini Transcribe in einer spezialisierten pädiatrischen Sprach- und Sprechpathologie-Evaluation Disorder Diagnosis Micro F1 von 0,466 ± 0,018. Der ±-Wert ist Mittelwert ± Bootstrap-Standardabweichung, kein 95-%-Konfidenzintervall. Die geprüfte MedDictate-Tabelle enthält weiterhin keinen Wert. Dies ist kein allgemeiner ASR-Benchmark; kennzahlenspezifisches N, unveränderlicher bereitgestellter API-Snapshot und Auswertungsdatum bleiben unbekannt. Die Ergebnisse belegen keine klinische Eignung. |
| Nicht veröffentlicht | immutable-evaluated-api-snapshot Hinweis Das Paper nennt GPT-4o mini Transcribe, aber keinen unveränderlichen API-/Modell-Snapshot der Auswertung. Die exakte Produktbezeichnung ist die verfügbare Profilzuordnung. |
| Nicht veröffentlicht | evaluated-denominator-and-confidence-interval Hinweis Die Tabellen veröffentlichen weder die Kennzahl-spezifische Zahl bewerteter Fälle noch Konfidenzintervalle. Ein Nenner wurde nicht aus der Korpusgröße abgeleitet. |
| Ungeklärt | slphelm-model-n-and-api-revision Hinweis Das Paper nennt für die exakt benannte Zeile weder eine kennzahlenspezifische Auswertungszahl noch einen unveränderlichen bereitgestellten API-Snapshot. Die ±-Werte sind Bootstrap-Standardabweichungen, keine Konfidenzintervalle. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Aktuelle Coval-Messwerte Hinweis Die Coval-Modellseite ist nicht mehr erreichbar (HTTP 404). Auch die aktuellen Ranglisten enthalten keinen eindeutig passenden Eintrag. |
| Weitere Quelle | OpenAI model documentation (abgerufen 24. September 2026; 15. Oktober 2026; 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026) · OpenAI GPT-4o Mini Transcribe model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Model lifecycle (abgerufen 24. September 2026) · OpenAI model deprecations · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Coval (abgerufen 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026) (am 2. November 2026 nicht abrufbar) https://benchmarks.coval.ai/models/gpt-4o-mini-transcribe |
| Weitere Quelle | Mistral AI, Voxtral Realtime paper (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Omi Health PriMock57 benchmark (abgerufen 17. Oktober 2026)12 |
| Weitere Quelle | Speko speech-to-text benchmarks (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | SLPHelm paper authors (EMNLP 2025) (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Perit PERIT-STT leaderboard (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Ocular Converse-STT Benchmark (abgerufen 21. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Perit PERIT-STT leaderboard (abgerufen 22. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026)12 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026)123 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |