Parashift vs. OpenAI
Beide arbeiten mit Sprachmodellen. Parashift setzt mit Dokumentli® ein eigenes Vision Language Model ein, das ausschliesslich für Geschäftsdokumente gebaut ist. Der Unterschied liegt in der Modellklasse, im Betrieb und in der Plattform darum herum.
Nicht Sprachmodell oder nicht. Sondern welches, wo und mit was drumherum.
Die Frage «warum nicht einfach GPT dafür nehmen» geht von einem Gegensatz aus, den es nicht gibt. Auch Parashift arbeitet mit einem Sprachmodell. Dokumentli® ist ein Small Special-Purpose Vision Language Model, trainiert auf genau eine Aufgabe: Geschäftsdokumente klassifizieren und Felder daraus auslesen.
Ein generalistisches Frontier-Modell kann das ebenfalls. Es kann daneben noch programmieren, argumentieren und Texte schreiben. Genau diese Breite kostet: Genauigkeit auf Dokumenten, Geschwindigkeit, Kosten pro Seite und die Freiheit, den Verarbeitungsort zu bestimmen.
Der Unterschied liegt auf drei Ebenen. Welches Modell die Arbeit macht. Wo es läuft. Und was zwischen Dokumenteingang und Zielsystem sonst noch passieren muss.
Wo der Unterschied tatsächlich liegt.
Spezialisiertes Modell statt Generalist
Dokumentli® ist auf Geschäftsdokumente trainiert und kann bewusst nichts anderes. Kein freies Reasoning, kein Code, keine Konversation. Dafür ist es auf seiner Aufgabe genauer.
Gemessen statt behauptet
Im eigenen Benchmark vom August 2026 über 3368 reale Geschäftsdokumente erreicht Dokumentli® 88,4% cANLS@0.8, vor Gemini 3.6 Flash mit 83,5% und GPT-5.6 Sol mit 81,8%.
Betrieb auf eigener Hardware
Dokumentli® läuft auf einer einzelnen GPU mit 24 GB VRAM, on-premise oder in einer Private Cloud. Ein gehosteter API-Dienst lässt diese Wahl nicht zu.
Verarbeitungsort festlegen
Schweiz, Deutschland oder EU, vertraglich zugesichert. Für Banken, Versicherer und Spitäler ist das die Bedingung, unter der ein Projekt überhaupt startet.
Plattform statt Endpunkt
Vor der Extraktion stehen Trennung und Klassifizierung, danach Konfidenzprüfung, Validierung gegen Stammdaten und die Übergabe ins Zielsystem. Ein Modellaufruf deckt davon einen Schritt ab.
Nachweiskette je Feld
Protokolliert ist, aus welchem Dokument und welcher Seite ein Wert stammt, wie sicher er war und wer ihn korrigiert hat. Das ist die Grundlage für die Revision.
Wann welches Modell das richtige ist.
Frontier-Modell
Argumentieren, programmieren, freie Konversation, kreatives Schreiben. Dafür ist Dokumentli® nicht gebaut.
Frontier-Modell
Ein Stapel, eine Analyse, keine Revisionspflicht. Schnell und ohne Einrichtung.
Dokumentli®
Täglicher Durchsatz, gleiche Ergebnisse, Konfidenz, Übergabe ins Kernsystem.
Dokumentli®
Verarbeitungsort, Nachweise und Protokoll sind Teil der Anforderung.
Generalistisches Frontier-Modell und Parashift mit Dokumentli®.
| Aufgabe | Generalistisches Frontier-Modell | Parashift mit Dokumentli® |
|---|---|---|
| Geschäftsdokumente klassifizieren und Felder auslesen | Möglich, mit geringerer Genauigkeit | Kernaufgabe, dafür trainiert |
| Genauigkeit im eigenen Benchmark 08/2026 | GPT-5.6 Sol: 81,8% cANLS@0.8 | Dokumentli®: 88,4% cANLS@0.8 |
| Freies Reasoning, Code, Konversation | Kernaufgabe | Nicht vorgesehen |
| Betrieb on-premise | Nicht vorgesehen | Eine GPU mit 24 GB VRAM |
| Verarbeitungsort festlegen | Abhängig vom Anbieter | Schweiz, Deutschland oder EU |
| Stapel in Dokumente trennen | Nicht vorgesehen | Teil der Verarbeitung |
| Konfidenzwert je Feld | Keine kalibrierte Angabe | Je Feld, mit Schwellenwert |
| Nachweis für die Revision | Kein Feldprotokoll | Dokument, Seite, Zeitstempel je Wert |
| Kosten bei hohem Volumen | Steigen mit jedem Token | Kalkulierbar pro Seite oder pro Node |
Eigene Messung, August 2026.
cANLS@0.8, höchster Wert unter sieben Modellen
Parashift Benchmark 08/2026reale Geschäftsdokumente über fünf Datensätze
Parashift Benchmark 08/2026VRAM genügen für den produktiven Betrieb
Dokumentli® DatenblattKein Entweder-oder.
Viele Kunden nutzen beides: ein Frontier-Modell für Analyse, Reasoning und Textarbeit, Dokumentli® für den Dokumentenstrom, der jeden Tag ins Kernsystem muss.
Fragen zum Vergleich.
Ist Parashift nicht auch nur ein Sprachmodell?
Warum soll ein kleineres Modell genauer sein als GPT?
Was kann Dokumentli® nicht?
Können wir das Modell selbst betreiben?
Was ist der Unterschied zwischen dem Modell und der Plattform?
Wie verhält es sich mit den Kosten bei hohem Volumen?
Den Unterschied an eigenen Dokumenten sehen.
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Antwort am selben Werktag · kein Verkaufsdruck
