BloggSammenligning
Apple-diktering er innebygd på Mac. NB-Whisper er trent på 66 000 timer norsk tale. Her er forskjellene i feilrate, arbeidsflyt og personvern, og når Apple holder.
· Oppdatert · 7 min lesetid
Innhold · 11 avsnitt
Apple-diktering er innebygd på Macen og koster ingenting å prøve. NB-Whisper er en norsk talemodell fra Nasjonalbibliotekets AI-lab, trent på rundt 66 000 timer norsk tale, og den er modellen Kviskr er bygget rundt. På bokmål gjør Large-modellen 2,2 % ordfeil i NB-Whisper-paperet. Tallet gjelder NB-Whisper Large. Kviskr bruker en komprimert versjon av den som standard.
Apple har ikke publisert et sammenlignbart norsk tall. Derfor sammenligner vi det som faktisk lar seg sammenligne: de publiserte resultatene, arbeidsflyten, personvernet og når hver av dem er det riktige valget. Vil du ha hele bakgrunnen om modellen, les NB-Whisper forklart.
Apple-diktering og NB-Whisper side om side
| NB-Whisper (i Kviskr) | Apple-diktering | |
|---|---|---|
| Publisert feilrate norsk | 2,2 % WER (NST, Large) | Ikke publisert |
| Trent spesifikt for norsk | Ja, 66 000 timer norsk tale | Ikke oppgitt |
| Lokal behandling | Ja, kjører på Macen | Varierer med oppsett |
| Virker i alle apper | Ja, der du skriver | Systemdiktering |
| Uten internett | Ja | Varierer med oppsett |
| Installasjon | Egen Mac-app | Innebygd i macOS |
Poenget med tabellen er ikke å kåre en vinner på ett tall, men å vise hva som skiller en modell trent for norsk fra en generell systemfunksjon. Vil du se begge mot flere dikteringsapper, finner du hele sammenligningsoversikten.
Feilrate på bokmål
NB-Whisper Large oppnådde 2,2 % feilrate på norsk bokmål på NST-datasettet, og 6,6 % på Fleurs-datasettet, som har mer varierte opptak. Tallene er hentet fra NB-Whisper-paperet fra Nasjonalbiblioteket.
| Modell i NB-Whisper-paperet | Bokmål (NST) | Bokmål (Fleurs) |
|---|---|---|
| NB-Whisper Large | 2,2 % | 6,6 % |
| Whisper Large-v3 | 6,8 % | 10,4 % |
2,2 % tilsvarer omtrent 22 ordfeil per 1000 ord i akkurat dette testsettet. På Fleurs var feilraten 6,6 %, mot 10,4 % for Whisper Large-v3 i samme oppsett. Tabellen er altså ikke en test av Kviskr mot Apple, men den viser hvorfor en modell trent på norsk er et godt utgangspunkt.
Når Apple-diktering er bedre
Apple-diktering er der fra første gang du logger inn på en ny Mac, uten noe å installere. Fungerer resultatet med stemmen, språket og ordene dine, trenger du kanskje ikke et ekstra verktøy. Den finnes også på iPhone, og for korte beskjeder og søk er den ofte god nok. Trenger du språk eller funksjoner utenfor det Kviskr er bygget for, bør du sjekke hva Apple støtter i din macOS-versjon.
Når NB-Whisper er verdt det
NB-Whisper er verdt å velge når norsk er hovedspråket og teksten skal være til å stole på: fagspråk, dialekt, lengre diktering og innhold du vil at talegjenkjenningen skal behandle lokalt. Treningsgrunnlaget kommer fra NRK, Stortinget og andre norske kilder, og derfor er det Kviskr er bygget rundt nettopp denne modellen.

NB-Whisper kan også skrive nynorsk når du velger nynorsk som målform, men ordfeilene er noe høyere enn på bokmål. Resultatet varierer med dialekt, stemme og opptak. Mer om det står i diktering på dialekt.
AI-moduser: den største forskjellen i arbeidsflyt
Apple-diktering skriver det du sier, ord for ord. Det kan Kviskr også, men i tillegg kan du slå på en AI-modus som former teksten. Du dikterer poenget og får en høflig e-post, en punktliste, en formell tekst eller en oversettelse til engelsk, og du kan lage egne moduser med din egen prompt.

Modusene er valgfrie og av som standard. Når en modus er på, sendes den transkriberte teksten til leverandøren du har valgt, så bruk dem i tråd med innholdet du jobber med.
Personvern
Talegjenkjenningen i Kviskr kjører lokalt på Macen. Hvordan Apple behandler talen, kan avhenge av Mac-modell, språk og innstillinger, så kontroller Apples dokumentasjon for ditt oppsett. For journalnotater, juridiske notater og annet sensitivt innhold er det en forskjell som betyr noe. Mer om hva som blir på maskinen står på sikkerhetssiden.
Bruk begge
De to utelukker ikke hverandre. Du kan ha Apple-diktering på standardtasten og Kviskr på høyre Option, og bruke den som passer i øyeblikket. Du trenger ikke slå av Apple-diktering, bare velg taster som ikke kolliderer.
Slik sammenligner du ærlig
Bruk samme mikrofon, og dikter de samme setningene i begge. Ta med navn, sammensatte ord, faguttrykk og dialekten du faktisk snakker, og se hvor mye du må rette etterpå. En slik prøve sier mer om din arbeidsdag enn noe tall i et paper.
Spørsmål og svar
Er Apple-diktering eller NB-Whisper best for norsk?
NB-Whisper er trent spesifikt på rundt 66 000 timer norsk tale, og Large-modellen har en publisert feilrate på 2,2 % på bokmål (NST-datasettet). Tallet gjelder NB-Whisper Large. Kviskr bruker en komprimert versjon av den som standard. Apple har ikke publisert et sammenlignbart norsk tall, så det finnes ingen app-mot-app-test. For norsk fagspråk og dialekt er en norsktrent modell et trygt utgangspunkt, men test med din egen stemme.
Kan jeg bruke NB-Whisper i stedet for Apple-diktering på Mac?
Ja. Kviskr er bygget rundt NB-Whisper og kjører talegjenkjenningen lokalt på Macen. Du holder en hurtigtast, snakker, og teksten havner der du skriver, i hvilken som helst app.
Kan jeg bruke begge?
Ja. Apple-diktering kan ligge på sin egen hurtigtast, mens Kviskr bruker en annen, for eksempel høyre Option. Du trenger ikke slå av Apple-diktering for å bruke Kviskr, bare velg taster som ikke kolliderer.
Hvilken bruker minst batteri?
Vi har ikke målt det. Strømbruken avhenger blant annet av Mac-modell, opptakslengde og innstillinger, så vi kårer ingen vinner uten målinger.
Koster NB-Whisper noe?
Nei. Modellen ligger åpent på Hugging Face under NbAiLab-kontoen og kan kjøres lokalt uten kostnad. Kviskr er gratis i tidlig tilgang.
Fungerer NB-Whisper uten internett?
Ja. I Kviskr følger standardmodellen med appen, og talegjenkjenningen kjører lokalt uten nett. Det passer godt for sensitivt innhold som journalnotater og jus. De valgfrie AI-modusene kan sende tekst til leverandøren du velger, men de er av som standard.
Kilder
- Whispering in Norwegian: Navigating Orthographic and Dialectic Challenges, NB-Whisper-paperet fra Nasjonalbiblioteket med resultater for norsk bokmål og nynorsk.
- NB-Whisper Large på Hugging Face, modellkort med tekniske detaljer og evalueringsresultater.
- OpenAI Whisper på GitHub, kildekode og dokumentasjon for Whisper-modellene.
- Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision, OpenAIs opprinnelige Whisper-paper.
Feilratene over er Word Error Rate (WER) målt på NST- og Fleurs-datasettene, slik de er rapportert i NB-Whisper-paperet.
Les også
NB-Whisper forklart: den norske talemodellen



