Sprache & Audio
Voxtral Small
Voxtral Small ist ein Sprache & Audio-Modell von Mistral AI. Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Sprache & AudioVoxtral Mini Transcribe 2
Voxtral Mini Transcribe 2 ist ein Audiomodell von Mistral AI. Prüfe zuerst die Formate: Mitschrift, Sprachausgabe und ein gesprochener Dialog sind unterschiedliche Aufgaben. Die dokumentierte Ein- und Ausgabe steht direkt darunter.
Wie kannst du es nutzen?
Nutze den in den Quellen genannten Anbieterzugang für genau diese Version. Ein Produktabo enthält nicht automatisch API-Guthaben.
Aktuell im HerstellerkatalogQuellenstand 2026-10-13
Mistral AI im Verzeichnis
EingabeAudio
AusgabeText
ModellzugangSiehe Datenblatt
Technische Daten
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Mistral AI |
|---|---|
| Modellfamilie | Mistral · Ministral · Voxtral |
| Modell-/API-ID | voxtral-mini-2602 |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Sprache & Audio |
|---|---|
| Eingabe | Audio |
| Ausgabe | Text |
| Kontext | Nicht bestätigt |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Gehostete API |
|---|---|
| Gewichte | Gehosteter oder integrierter Zugang |
| Lizenz | Anbieterbedingungen |
Daten im Überblick
Die Grafik zeigt die ausgewiesenen Eingabe- und Ausgabearten. Sie beschreibt einen Arbeitsweg und enthält keine erfundenen Messwerte oder Leistungswerte.
- Eingabe
- Audio
- Ausgabe
- Text
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Voxtral Mini Transcribe 2 ist ein Sprache & Audio-Modell von Mistral AI. Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Transkription, Sprachausgabe und Audio-Dialog sind unterschiedliche Aufgaben. Prüfe zuerst die dokumentierte Ein- und Ausgabe dieses konkreten Endpunkts. Der Transkriptions-Guide zeigt, wie du Namen, Zahlen und Verneinungen am Originalton prüfst.
Prüfe vor einem API-Aufruf, ob dein Konto Zugriff hat und welchen Endpunkt, Tarif und welche Region du verwenden musst. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Was kostet Voxtral Mini Transcribe 2?
Bestätigter Tarif / Preisangabe0,003 USD pro Minute
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Zugang: Gehostete API. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Praxis: Zeitmarken in Audioteilstücken zuordnen
Praxisergänzung geprüft am 22. Oktober 2026 · eigene Aufgabe, kein Modellbenchmark
Bei aufgeteilten Aufnahmen beginnen Zeitangaben in jedem Teilstück möglicherweise wieder bei null. Die Vorlage verlangt ausdrücklich lokale Zeitstempel und nennt den Offset jedes Teilstücks. Addiere diese Verschiebung genau einmal. Das Beispiel enthält keine Audiodatei und keine gemessenen Modelltranskripte.
Vorbereitung
Die konkrete Mistral-Modellseite führt voxtral-mini-2602 als Transkriptionsmodell mit Zeitstempeln. Die aktuelle Audioübersicht beschreibt inzwischen eine neue Transcribe-Generation; dieses Profil erklärt daher gezielt die Version 26.02. Für echte Aufnahmen prüfst du das gewählte Modell und das Zeitformat der tatsächlichen Antwort. Ein beweglicher latest-Alias ist kein Nachweis dieser konkreten Version.
Halte die konkrete Modellversion und den Betriebsweg fest. Die Vorlage verwendet ausschließlich fiktive Daten.
Bearbeite die Aufgabe. Speichere den geforderten Prüfteil als antwort.json. Bei einer Offline-Abnahme erstellst du diese Datei selbst; sie ist dann keine Modellausgabe.
Vergleiche mit dem Soll und ändere anschließend einen Eingabefall. Prüfe die Begründung am Ausgangsmaterial, bevor du das Ergebnis übernimmst.
Aufgabe zum Kopieren
Die Angaben sind fiktiv. Speichere den geforderten JSON-Teil der Antwort separat als antwort.json; zusätzliche Erklärungen gehören in eine andere Datei.
Fiktives eigenes Prüfformat, alle Werte in Sekunden. Teilstück A: Offset 0, lokaler Beginn 1, lokales Ende 3. Teilstück B: Offset 30, lokaler Beginn 2.5, lokales Ende 4. Gesamtzeit = Offset + lokale Zeit. JSON: a_beginn, a_ende, b_beginn, b_ende, b_dauer. Die Dauer ist Ende minus Beginn und ändert sich durch den Offset nicht.Vorlage herunterladenLokalen JSON-Prüfer herunterladen
Lösung und Prüfkriterien ansehen
- B beginnt bei 32,5 Sekunden der Gesamtaufnahme.
- Das Ende liegt bei 34 Sekunden.
- Die Dauer bleibt 1,5 Sekunden; der Offset verschiebt beide Grenzen gleich.
{
"a_beginn": 1,
"a_ende": 3,
"b_beginn": 32.5,
"b_ende": 34,
"b_dauer": 1.5
}Das Soll ist redaktionell aus der Vorlage abgeleitet, keine aufgezeichnete Modellantwort. Der lokale Prüfer vergleicht die festgelegten Felder und führt keinen generierten Code oder API-Aufruf aus. Er bewertet keine freien Begründungen.
Speichere Prüfer und deine Antwort im selben Ordner. Mit installiertem Python: python pruefen.py antwort.json.
| Beobachtung | Was du prüfst |
|---|---|
| B beginnt bei 2.5 Sekunden | Das ist nur die lokale Zeit innerhalb von B. |
| B endet bei 64 Sekunden | Der Offset wurde doppelt addiert. |
| Der Offset verändert die Dauer | Subtrahiere Beginn vom Ende nach derselben Verschiebung. |
Passende Anleitungen
Wenn du aus dem Transkript einen lesbaren Text machst, hilft dir Texte überarbeiten, ohne ihre Fakten zu verändern.
Wie Tokenwerk mit Quellen und Korrekturen umgeht, erläutert unser Standard unter Fundstellen und Änderungen nachvollziehbar dokumentieren.
Gezielte Praxisergänzung auf Basis aktueller Herstellerunterlagen. Der Datenstand der bisherigen Modell-Faktentabellen bleibt separat ausgewiesen. Neue Beispiele und Grafiken sind eigene Erklärungen; es wurden keine Modellantworten oder Leistungswerte gemessen.
Herstellerunterlagen zur Ergänzung: Voxtral Mini Transcribe 2 - Mistral AI | Mistral Docs (Abruf 2026-10-22) · Speech to Text | Mistral Docs (Abruf 2026-10-22).
Quellen und Prüfstand
Quellenstand: 2026-10-13. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Häufige Fragen
Was ist Voxtral Mini Transcribe 2?
Voxtral Mini Transcribe 2 ist ein Sprache & Audio-Modell von Mistral AI. Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. Hersteller: Mistral AI. Dokumentierte ID: voxtral-mini-2602.
Was verarbeitet Voxtral Mini Transcribe 2?
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Voxtral Mini Transcribe 2 lokal betreiben?
Der dokumentierte Zugang lautet: Gehostete API. Öffentlich verfügbare offene Gewichte werden damit nicht bestätigt. Ein integriertes On-Device-Modell kann besondere Hardware und Plattformvorgaben haben.
Was kostet Voxtral Mini Transcribe 2?
0,003 USD pro Minute. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Ist das ein Leistungstest oder eine Rangliste?
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-13. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Ist für Voxtral Mini Transcribe 2 ein Token-Kontextlimit bestätigt?
In diesem Profil ist kein allgemeines Token-Kontextlimit bestätigt. Maßgeblich sind die für diese Modellart dokumentierten Eingabegrenzen beim Hersteller. Aus einem fehlenden Wert folgt keine unbegrenzte Eingabe.
Wie prüfst du Voxtral Mini Transcribe 2 für deine Aufgabe?
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Ist Voxtral Mini Transcribe 2 die neueste Transcribe-Generation?
Die aktuelle Audioübersicht beschreibt inzwischen neuere Transcribe-Modelle. Dieses Profil und die Vorbereitung beziehen sich gezielt auf voxtral-mini-2602.
Muss ich zu jedem Voxtral-Zeitstempel 30 Sekunden addieren?
Nein. 30 Sekunden sind nur der Offset von Teilstück B in unserer Vorlage. Prüfe im echten Ablauf, ob Angaben lokal oder bereits auf die Gesamtaufnahme bezogen sind.
Sind die Zeitstempel echte Voxtral-Ergebnisse?
Nein. Sie wurden für die Offline-Aufgabe festgelegt. Die Übung prüft eine Rechnung, nicht die Erkennungs- oder Zeitstempelqualität des Modells.
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