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AssemblyAI

Drei OpenAI-Sprachmodelle werden eingestellt, AssemblyAI bietet Migrationsweg
Für Entwickler3. November 2026, 17:01

Drei OpenAI-Sprachmodelle werden eingestellt, AssemblyAI bietet Migrationsweg

OpenAI entfernt die Modelle tts-1, tts-1-hd und gpt-4o-mini-tts am 6. Januar 2027 aus seiner API. AssemblyAI erklärt, dass Entwickler, die das OpenAI-SDK verwenden…

AssemblyAI startet Sprachmodell TTS-1 für 15 Dollar pro 1 Mio. Zeichen
Modelle28. Oktober 2026

AssemblyAI startet Sprachmodell TTS-1 für 15 Dollar pro 1 Mio. Zeichen

AssemblyAI hat sein Text-to-Speech-Modell AssemblyAI-TTS-1 allgemein verfügbar gemacht. Es richtet sich an Entwickler von Sprachagenten. Laut Unternehmen streamt es…

Bestes LLM für die Zusammenfassung von Transkripten hängt von der Länge ab, zeigt AssemblyAI-Benchmark
Forschung28. Oktober 2026

Bestes LLM für die Zusammenfassung von Transkripten hängt von der Länge ab, zeigt AssemblyAI-Benchmark

Laut AssemblyAI gibt es kein einzelnes bestes LLM für die Zusammenfassung von Transkripten, denn eine 30-sekündige Sprachnachricht und ein 60-minütiges Meeting sind…

Benchmark für Diktat-Bereinigung: Schnelle kleine Modelle tauschen Punktzahl gegen Tempo
Forschung28. Oktober 2026

Benchmark für Diktat-Bereinigung: Schnelle kleine Modelle tauschen Punktzahl gegen Tempo

In AssemblyAIs Voice Standard Bench liegt Gemini 4 Argon bei der Diktat-Bereinigung sowohl bei 30 Sekunden als auch bei 2 Minuten auf Platz eins. Das Unternehmen…

AssemblyAI vergleicht LLMs bei der Extraktion strukturierter Daten aus gesprochenen Transkripten
Forschung28. Oktober 2026

AssemblyAI vergleicht LLMs bei der Extraktion strukturierter Daten aus gesprochenen Transkripten

AssemblyAI hat einen Leitfaden zur Auswahl eines LLM für die Extraktion strukturierter Daten aus gesprochenen Transkripten veröffentlicht, der auf dem hauseigenen Voice…

AssemblyAI-Benchmark: Kleine LLMs halten bei kurzem Audio mit großen Modellen mit, bei Meeting-Länge fallen sie zurück
Forschung20. Oktober 2026

AssemblyAI-Benchmark: Kleine LLMs halten bei kurzem Audio mit großen Modellen mit, bei Meeting-Länge fallen sie zurück

Kleine, schnelle Sprachmodelle liegen bei Voicemails und kurzen Anrufen nur wenige Punkte hinter den größten Modellen, fallen bei einstündigen Meetings aber deutlich…

AssemblyAI: Gängige WER-Benchmarks können bessere Transkriptionsmodelle benachteiligen
Forschung30. September 2026

AssemblyAI: Gängige WER-Benchmarks können bessere Transkriptionsmodelle benachteiligen

AssemblyAI zufolge kann der gängige Benchmark auf Basis der Wortfehlerrate (WER) ein besseres Speech-to-Text-Modell schlechter dastehen lassen. Nachdem Kunden gemeldet…