Whisper am Mac zum Diktieren, mit Text in jeder App

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Whisper am Mac zum Diktieren, ganz ohne Terminal: Das macht YapToText, eine kostenlose Mac-App. Sie lässt Whisper Large v3 Turbo (Q5) über whisper.cpp auf deinem Mac laufen und schreibt, was du sagst, in jede App. Das Modell steckt im Download aus dem App Store, du brauchst kein Python und kein Konto, und deine Stimme verlässt deinen Mac nie.

YapToText im Mac App Store ladenKostenlos laden. Kein Konto, nichts gesperrt, für macOS 14 oder neuer auf einem Mac mit Apple Chip. Quellcode auf GitHub.

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App-Store-Poster mit der Überschrift Nothing leaves your Mac über der Seite AI Models von YapToText, beide Modelle sind als Included markiert.
Abbildung 1. Whisper Large v3 Turbo (Q5) ist das Diktiermodell unter Your defaults und als Included markiert, weil es im Download aus dem App Store steckt.
Auf dieser Seite: 15 Abschnitte
  1. Schritte
  2. Was Whisper ist
  3. Das Whisper-Modell in YapToText
  4. Diktier-Apps mit Whisper für den Mac im Vergleich
  5. Whisper selbst ausführen oder eine App nutzen
  6. Ein anderes Whisper-Modell wählen
  7. Mit Whisper loslegen
  8. Das Open-Source-Repository
  9. Wenn Whisper dich falsch versteht
  10. Was die App nicht kann
  11. Kurz gesagt
  12. Anleitungen
  13. Weitere Anleitungen, auf Englisch
  14. Quellen
  15. Fragen

Schritte

  1. Installiere YapToText aus dem Mac App Store. Whisper Large v3 Turbo ist schon drin.
  2. Erlaube das Mikrofon und schalte dann in den Systemeinstellungen die Bedienungshilfen für YapToText ein.
  3. Klicke in einer beliebigen App dorthin, wo die Wörter hin sollen.
  4. Tippe die rechte Befehlstaste an, sprich und tippe sie noch einmal an.

Was Whisper ist

Ich habe die App entwickelt, weil mir das Tippen mit den Händen schwerfällt und ich ein Diktat brauchte, das in jeder App funktioniert. Unten geht es darum, was Whisper ist, um die Modelldatei, um die anderen Apps und um den Code.

Whisper ist das Spracherkennungsmodell von OpenAI, veröffentlicht mit Code und Gewichten unter der MIT-Lizenz, und deshalb kann eine kostenlose App es mitliefern. Whisper Large v3 Turbo ist das Modell, das YapToText verwendet. OpenAI beschreibt Turbo als optimierte Version von large-v3, die schneller transkribiert und dabei kaum an Genauigkeit verliert. Laut der Modellkarte auf Hugging Face wurden die Decoder-Schichten von 32 auf 4 gekürzt.

whisper.cpp macht das auf einem Mac praktikabel: eine C- und C++-Implementierung unter der MIT-Lizenz, deren README Apple Chips als erstklassig bezeichnet. Whisper ist das Modell, whisper.cpp ist der Motor, und YapToText ist die App, die das Ergebnis dort schreibt, wo dein Cursor steht.

Das Whisper-Modell in YapToText

  • Die Datei. ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin, 574 MB, aus dem Repository ggerganov/whisper.cpp auf Hugging Face. Ihre SHA-256-Prüfsumme stimmt mit der veröffentlichten Datei überein, es ist also die Standardversion mit 5 Bit, die ich weder feinabgestimmt noch neu trainiert oder verändert habe.
  • Warum die Version mit 5 Bit. Ich habe sie wegen des gesparten Arbeitsspeichers gewählt: Sie braucht etwa ein Drittel des Speichers des vollen Modells. Sie ist seit 1.3.1 die Voreinstellung. Mehr zum Modell selbst steht auf der Seite zu Whisper Large v3 Turbo.
  • Der Motor. Eine in die App eingebaute Kopie von whisper.cpp mit Metal und Accelerate, daneben llama.cpp für das Modell zum Aufräumen.
  • Die Lizenzen. Das Modell steht unter der MIT-Lizenz, die App unter der GPL-3.0.

Abgestimmt habe ich alles rund um das Modell. Hintergrundgeräusche werden verringert und leise Sprache wird angehoben, bevor Whisper sie hört. Die halbe Sekunde vor dem Tastendruck bleibt erhalten, damit die ersten Wörter nicht abgeschnitten werden. Verrauschtes Audio wird tiefer dekodiert, und erfundene Sprecherbezeichnungen und Regieanweisungen werden aus dem Ergebnis entfernt. Deine Wörterbücher stimmen Whisper außerdem auf deine eigenen Wörter ein. Das Modell ist unverändert. Die Arbeit steckt in der Verarbeitung drumherum.

App-Store-Poster mit der Überschrift It hears you through anything, das die Audioschritte über dem aufgeklappten Aufnahmefeld auflistet.
Abbildung 2. Die Schritte um das unveränderte Modell, von der Entfernung des Hintergrundrauschens bis zur Korrektur des Tempos. In dieser Verarbeitung steckt die Feinarbeit, nicht in der Modelldatei.

Diktier-Apps mit Whisper für den Mac im Vergleich

Mehrere Mac-Apps lassen Whisper für Live-Diktat laufen. Sie unterscheiden sich im Preis, darin, ob der Code öffentlich ist, und darin, ob sie auch eine Datei annehmen.

Geprüft vom 3. bis 5. Oktober 2026 auf den eigenen Seiten jeder App. Die Übersicht zu Open-Source-Apps sagt mehr zu den dreien, deren Code öffentlich ist.

AppPreisOpen SourceSprachmodelleSchreibt in jede AppTranskribiert Dateien
YapToTextKostenlos, keine BezahlstufeJa, GPL-3.0Whisper Large v3 Turbo (Q5) inklusive, zehn weitere Whisper-Modelle oder deine eigene DateiJaJa, als reiner Text
superwhisperFree-Tarif, Pro 8,49 $ im Monat, 84,99 $ im Jahr oder einmalig 249,99 $Nicht angegebenWhisper im Free-Tarif, Parakeet, Cohere Transcribe und Cloud-Modelle in ProJaIn Pro
MacWhisperKostenlose Version, Pro einmalig 64 €Nicht angegebenWhisperNur in der Version von macwhisper.comJa, kostenlos, mit Untertitelexport
VoiceInk7 Tage Testphase, danach einmalig ab 25 $Ja, GPL v3Parakeet, Whisper, Apple Speech und weitere, Voreinstellung ist Parakeet V3Ja, am CursorJa
HandyKostenlos, Spenden willkommenJa, MITParakeet V3 sowie Whisper Small, Medium, Turbo und LargeJa, am Cursor eingefügtNicht angegeben
SpokenlyKostenlos mit lokalen Modellen, Pro 9,99 $ im MonatNein, laut ihrer Website ist der Code proprietärWhisper und Parakeet kostenlos, Cloud-Modelle über Pro oder eigene SchlüsselJa, in der Version von ihrer WebsiteJa, mit Untertitelexport
HarkerKostenlos für lokales Transkribieren, Premium ab 5,75 $ im MonatNicht angegebenLaut ihrer Website jede Whisper-StufeJa, automatisches EinfügenNicht angegeben

Auf der Seite zur superwhisper-Alternative und der Seite zur MacWhisper-Alternative gehe ich die beiden bekanntesten durch. Apples Diktierfunktion im Vergleich mit Whisper stellt das Modell dem gegenüber, was macOS schon mitbringt.

Whisper selbst ausführen oder eine App nutzen

Du kannst Whisper auch ohne App auf dem Mac laufen lassen, und so lernst du gut, wie es funktioniert. Hier steht, was jeder Weg von dir verlangt.

Geprüft am 3. Oktober 2026 im README jedes Projekts.

whisper von OpenAIwhisper.cppYapToText
Installationpip install -U openai-whisper, mit Python 3.8 bis 3.11 und ffmpegRepository klonen, ein Modell mit dem mitgelieferten Skript laden, mit CMake bauenDer Mac App Store, das Modell ist schon drin
BedienungEin Terminal-Befehl oder Python, auf Audiodateienwhisper-cli auf WAV-Dateien mit 16 Bit, whisper-stream für ein Live-Mikrofon, mit SDL2Eine Taste in jeder App, und Audiodateien auf der Seite Utility
Modelletiny bis large, dazu turboWhisper-Modelle im Format ggml, auch quantisierteLarge v3 Turbo (Q5) inklusive, zehn weitere in der Bibliothek oder deine eigene ggml-Datei
MacsNicht angegebenIntel und ArmApple Chip, macOS 14 oder neuer
Preis und LizenzKostenlos, MITKostenlos, MITKostenlos, GPL-3.0

Selbst ausführen gewinnt bei der Kontrolle: jedes Modell, jede Option, und auch Intel-Macs, denn whisper.cpp nennt Intel- und Arm-Macs als unterstützt. YapToText gewinnt bei allem nach dem Transkript: Die App schreibt in die App, in der du gerade bist, räumt auf Wunsch mit einem lokalen Modell auf, führt einen Verlauf und braucht keine Einrichtung. Der einzige Befehl, den du dir merkst, ist die rechte Befehlstaste. Führe Whisper selbst aus, um zu lernen und zu basteln. Nimm eine App, wenn du einfach die Wörter willst.

Wenn du es selbst ausführen willst, stehen im Leitfaden zu lokalem Whisper die Befehle für whisper.cpp und was jedes Modell an Speicherplatz und Arbeitsspeicher kostet.

Für Aufnahmen statt Live-Diktat gibt es die Seite zum Transkribieren von Audiodateien mit der Seite Utility, und die Seite zur MacWhisper-Alternative vergleicht YapToText mit MacWhisper. Die Vergleichsseite stellt superwhisper, Wispr Flow, MacWhisper und VoiceInk nebeneinander.

Ein anderes Whisper-Modell wählen

Die Seite AI Models hat eine Dictation Model Library mit zehn weiteren Whisper-Modellen. Jedes wird einmal von Hugging Face geladen und läuft auf deinem Mac. Die Faustregel der App: Größere Modelle hören besser, kleinere schonen Akku und Arbeitsspeicher. Unter Your own models kannst du jede GGML-Datei mit der Endung .bin für whisper.cpp hinzufügen. Die App erkennt sie an der Datei selbst und weist alles andere ab.

Der Leitfaden zu lokalem Whisper hat die Tabelle der Modelle mit Speicherplatz und Arbeitsspeicher, und der Leitfaden zu den KI-Modellen und der Leitfaden zum Energieverbrauch erklären, wie du eines auswählst und im Akkubetrieb wechselst.

Die Seite AI Models in YapToText: Whisper Large v3 Turbo (Q5) und Phi-3.5 Mini Instruct sind als Included markiert, darunter die Modellbibliothek.
Abbildung 3. Die Dictation Model Library: Jedes Whisper-Modell zeigt seine Sterne für Genauigkeit und Tempo, seine Sprachen, seine Größe und eine Schaltfläche zum Laden.

Mit Whisper loslegen

Außer zwei Berechtigungen musst du nichts einrichten. Installiere die App, erlaube Mikrofon und Bedienungshilfen, klicke dorthin, wo die Wörter hin sollen, und tippe die rechte Befehlstaste an.

Der Download aus dem App Store ist etwa 2,9 GB groß, weil beide Modelle enthalten sind, und diktiert deshalb ab dem ersten Start auch bei ausgeschaltetem WLAN. Die Version über Homebrew enthält keine Modelle, lade also vor dem ersten Diktat ein Sprachmodell herunter. Die Installationsseite zeigt beide Wege, und der Leitfaden zum ersten Diktat führt durch jeden Schritt und sagt, was du sehen solltest.

Das Open-Source-Repository

Der Code liegt auf GitHub unter github.com/ryleighnewman/YapToText, unter der GPL-3.0. Du kannst genau nachlesen, wie das Audio zu Whisper gelangt und was danach mit dem Text passiert, ein Issue eröffnen oder die App selbst mit Xcode 26 oder neuer bauen. Jede Zeile ist öffentlich, du musst mir also nicht glauben, wohin deine Stimme geht.

Terminal: Hol dir den Quellcode und öffne ihn in Xcode.

git clone https://github.com/ryleighnewman/YapToText.git
open YapToText/YapToText.xcodeproj

Was passiert: Xcode öffnet das Projekt. Wähle das Schema YapToText und drücke Befehl-R. Die App wird in der Sandbox gebaut, so wie sie ausgeliefert wird, aber ohne die Modelle, lade also vor dem ersten Diktat auf der Seite AI Models ein Sprachmodell herunter.

Eine ehrliche Lücke: Der Quellcode auf GitHub und die Version über Homebrew können der Version aus dem App Store um ein Release hinterherhinken. Was ist neu listet jedes Release auf.

Wenn Whisper dich falsch versteht

  1. Bring ihm deine Wörter bei. Trage Namen und Begriffe auf der Seite Dictionaries ein. Sie stimmen Whisper vorab ein und korrigieren nicht nur das Ergebnis. Der Leitfaden zu den Wörterbüchern zeigt, wie.
  2. Stelle deine Sprache ein. Die Auswahl Language auf der Seite AI Models beginnt mit der Systemsprache deines Mac. Die Seite zu den Sprachen listet alle 29 auf.
  3. Bring das Mikrofon in Ordnung. Bluetooth-Mikrofone klingen wie beim Telefon, wähle also das eigene Mikrofon des Mac in der Auswahl Input im Fenster der Menüleiste. Die App warnt auch, wenn der Raum oder die Lüfter zu laut sind, als dass sie dich hören könnte.
  4. Probiere ein größeres Modell. Whisper Large v3 oder die Q8-Version von Turbo bedeuten einen größeren Download und langsamere Läufe, und die Sterne auf der Seite AI Models zeigen den Tausch.
Die Seite Dictionaries von YapToText: vorgeschlagene Korrekturen wie thursday zu Thursday und das Wörterbuch General mit iPhone und Wi-Fi.
Abbildung 4. Die Seite Dictionaries. Einträge wie iPhone und Wi-Fi korrigieren die Schreibweise und stimmen Whisper außerdem darauf ein, diese Wörter zu erwarten.

Was die App nicht kann

  • Intel-Macs. YapToText braucht einen Apple Chip und macOS 14 oder neuer, und für Intel-Macs wird nichts zugesagt.
  • Untertitel und Sprecher. Die Dateitranskription liefert reinen Text, ohne Zeitstempel, ohne Untertitel und ohne Sprecherbezeichnungen.
  • Übersetzung. Die App schreibt, was du gesagt hast, in der Sprache, in der du es gesagt hast, und OpenAI weist darauf hin, dass das Turbo-Modell nicht für Übersetzungsaufgaben trainiert ist.
  • Jede Sprache gleich gut. OpenAI sagt, dass die Leistung von Whisper je nach Sprache stark schwankt.

Die Seite zum Offline-Diktat beschreibt, was bei ausgeschaltetem WLAN funktioniert.

Kurz gesagt

  • Whisper. Es ist das Spracherkennungsmodell von OpenAI unter der MIT-Lizenz. YapToText verwendet Large v3 Turbo (Q5), die unveränderte whisper.cpp-Datei mit 574 MB.
  • Lokal. Es läuft auf deinem Mac über whisper.cpp mit Metal, ohne Terminal und ohne Konto.
  • Überall. Die Wörter landen kostenlos an deinem Cursor, in jeder App.

Es ist Whisper, auf deinem Mac, und es schreibt dort, wo du gerade bist. Wenn Whisper etwas falsch versteht, was es nicht sollte, eröffne ein Issue auf GitHub. Ich lese jedes.

YapToText im Mac App Store ladenKostenlos laden. Kein Konto, nichts gesperrt, für macOS 14 oder neuer auf einem Mac mit Apple Chip. Quellcode auf GitHub.

Wer hier schreibt. Ryleigh Newman entwickelt Software, kann nur schwer tippen und diktiert jeden Tag mit YapToText, der App, die diese Website beschreibt. Diese Seite ist aus dem Englischen übersetzt. Die Oberfläche der App und der Rest der Website sind auf Englisch. Mehr über das Projekt, auf Englisch.

Anleitungen

Weitere Anleitungen, auf Englisch

Quellen

Fragen

Gibt es eine Whisper-App für den Mac?

Ja. YapToText ist eine kostenlose Mac-App, die Whisper Large v3 Turbo auf deinem Mac laufen lässt und in jede App schreibt. Es gibt auch andere, und die Vergleichsseite auf dieser Website stellt mehrere nebeneinander.

Kann man Whisper lokal auf dem Mac ausführen?

Ja. whisper.cpp führt Whisper auf dem Mac aus und ist für Apple Chips optimiert, und das Paket von OpenAI läuft mit Python. YapToText packt whisper.cpp und das Modell in eine App aus dem App Store, sodass es ohne Einrichtung lokal läuft.

Ist Whisper kostenlos?

Ja. OpenAI hat Code und Modellgewichte von Whisper unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. YapToText, das es ausführt, ist ebenfalls kostenlos und hat keine Bezahlstufe.

Funktioniert Whisper am Mac offline?

Ja, wenn es lokal läuft. Die Version von YapToText aus dem App Store bringt das Modell mit und transkribiert deshalb ohne Internetverbindung. Die einzige Netzwerknutzung ist ein Modelldownload, den du selbst startest.

Welches Whisper-Modell ist das beste für einen Mac?

Large v3 Turbo (Q5) ist das Modell, das YapToText mitliefert, mit 574 MB, weil es etwa ein Drittel des Speichers des vollen Modells braucht. Größere Modelle hören besser und kleinere sind leichter, deshalb kannst du in der Bibliothek wählen.

Funktioniert Whisper auf Intel-Macs?

Ja, wenn du whisper.cpp selbst ausführst: Dessen README nennt Intel- und Arm-Macs als unterstützt. YapToText braucht einen Apple Chip und macOS 14 oder neuer, und für Intel-Macs wird nichts zugesagt.

Läuft Whisper auf einem Mac mit M4?

Ja. YapToText führt Whisper auf jedem Mac mit Apple Chip und macOS 14 oder neuer aus, und zu den Apple Chips zählen die Chips der M-Serie, auch der M4. Es braucht weder Python noch Terminal.

Wie installiere ich Whisper auf dem Mac?

Am einfachsten mit einer App, die es mitliefert. YapToText aus dem Mac App Store enthält Whisper Large v3 Turbo (Q5), du brauchst also weder Python noch Terminal noch einen eigenen Modelldownload. Die Version über Homebrew installiert die App mit einem Befehl, und das Modell lädst du dann auf der Seite AI Models herunter.