Dokumentli® · Sovereign Document AI

Dokumentli® – Das KI-Modell, das LLMs bei Dokumenten schlägt.

Dokumentli® liest, klassifiziert und strukturiert Geschäftsdokumente präziser und schneller als general-purpose Frontier-Modelle – und läuft wahlweise vollständig air-gapped auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM.

Schneller Genauer Günstiger Läuft auf 1 GPU (24 GB)
{ } Air-Gapped-fähig · 1 GPU · 24 GB VRAM
Auf einen Blick

Läuft auf 1 GPU mit 24 GB. Schlägt sieben Modelle bei Dokumenten.

Gebaut für europäische Unternehmen und regulierte Branchen mit hohem, wiederkehrendem Dokumentenvolumen, von Finanzdienstleistungen und Versicherungen bis Bau, Handel und Logistik.

88%

Ø Genauigkeit ([email protected]), höchster Wert unter 7 getesteten Modellen

2.0×

schneller im Schnitt als das genaueste der sechs Referenzmodelle

4

Einsatzoptionen, von On-Prem bis zur API

24 GB

GPU-Speicher genügen für den vollständigen, air-gapped Betrieb auf einer einzelnen Consumer-Grafikkarte

Air-gapped-fähig

Vollständiger On-Prem-Betrieb auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM, ohne Rechenzentrum, ohne Cloud-Anbindung.

Grundlagen

Was ist ein Small Special-Purpose Vision Language Model?

Ein Vision Language Model (VLM) verarbeitet Bild und Text gemeinsam. Es liest eine Dokumentenseite direkt als Bild, inklusive Layout, Tabellen, Stempel und Handschrift, und beantwortet dazu eine textuelle Anfrage. Ein separater OCR-Vorverarbeitungsschritt ist dafür nicht erforderlich.

Eingang
Dokument (Bild)
Layout, Tabellen, Stempel
Kernmodell
Dokumentli® VLM
Bild + Text in einem Schritt
Ausgabe
Strukturierte Daten
JSON nach eigenem Schema

Bild + Text in einem Modell

Layout, Tabellen und Textinhalt werden gemeinsam interpretiert, ohne separate OCR-Pipeline.

Auf Dokumente spezialisiert

Trainingsdaten aus echten Geschäftsdokumenten statt allgemeinem Web-Text.

Kompakt

Weniger Parameter und geringerer Rechenaufwand je Dokument – läuft vollständig auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM.

1 GPU

genügt für den vollständigen, air-gapped Betrieb – kein Rechenzentrum, keine Cloud-Anbindung nötig.

24 GB

VRAM einer einzelnen Consumer-Grafikkarte reichen für den kompletten Betrieb des Modells.

Benchmark-Ergebnisse

Höchste Genauigkeit bei höchster Geschwindigkeit

In einem unabhängigen Test auf 5 Benchmark-Datensätzen mit insgesamt 3'368 realen Geschäftsdokumenten wurde Dokumentli® gegen sechs aktuelle Referenzmodelle getestet: Claude Opus 4.8, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.7 Flash, Qwen3.6-Plus und das offene Modell Gemma 4 26B-A4B-IT. Gütemaß ist [email protected] (Average Normalized Levenshtein Similarity mit Schwellenwert 0.8), eine gängige Variante des ANLS-Industriestandards für die Bewertung von Dokumenten-Extraktion.

Ø Genauigkeit ([email protected]) je Modell, gemittelt über 5 Benchmarks

Mehr Genauigkeit ↑
Bestwert88.4%
Dokumentli®
83.5%
Gemini 3.6
82.9%
Gemini 3.7
81.8%
GPT-5.6 Sol
82.1%
Qwen3.6
81.0%
Claude 4.8
69.0%
Gemma 4 26B

Skala beginnt bei 60% [email protected] zur besseren Lesbarkeit der Unterschiede, exakte Werte siehe Balkenbeschriftung.

Ø Verarbeitungsgeschwindigkeit je Modell, Dokumente pro Sekunde

Mehr Tempo ↑
Bestwert0.86
Dokumentli®
0.82
Gemini 3.7
0.80
Claude 4.8
0.43
Gemini 3.6
0.34
Gemma 4 26B
0.32
GPT-5.6 Sol
0.04
Qwen3.6

5 / 5

Benchmarks, in denen Dokumentli® vor Gemini 3.6 Flash liegt, dem stärksten der sechs Referenzmodelle.

7

getestete Modelle insgesamt, Dokumentli® plus sechs general-purpose Frontier-Modelle als Referenz.

Für Details siehe den Benchmark Report

Ergebnisse je Branche und Modell, Konfidenzintervalle und Positionierungs-Matrizen sowie die vollständige Methodik sind im separaten Parashift Dokumentli® Benchmark Report dokumentiert.

Spezialisierung

Warum ein spezialisiertes Modell general-purpose LLMs schlägt

General-purpose Frontier-Modelle sind darauf trainiert, ein sehr breites Aufgabenspektrum abzudecken. Für die eng definierte Aufgabe „lies dieses Geschäftsdokument und extrahiere diese Felder" ist das ein Trainingsziel, das an der eigentlichen Aufgabe vorbeizielt. Vier Faktoren erklären, warum ein kleineres, spezialisiertes Modell hier in den Benchmarks vorne liegt:

Trainingsdaten-Fokus

Millionen reale Geschäftsdokumente statt allgemeinem Web-Text

Inklusive der Eigenheiten von Rechnungen, Frachtpapieren und Verträgen aus regulierten Branchen.

Architektur für Layout-Verständnis

Bild und Text werden in einem Schritt verarbeitet

Ohne verlustbehaftete OCR-Vorstufe, relevant bei Tabellen, mehrspaltigem Layout, Stempeln und handschriftlichen Vermerken.

Geringerer Kontextbedarf

Ein kleineres Kontextbudget je Anfrage

Das senkt Latenz und Rechenaufwand pro Dokument spürbar – und macht den Betrieb auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM erst möglich.

Nachtrainierbar auf eigene Dokumenttypen Demnächst verfügbar

Kontinuierliches Feintuning statt nur Prompt-Anpassung

Feintuning auf unternehmensspezifische Vorlagen und Sonderfälle statt nur generischer Prompt-Anpassung.

Generalist (general-purpose LLM)

Ein Modell, viele mögliche Aufgaben: Konversation, Code, Weltwissen, Dokumente. Dokumentenverständnis ist eine von vielen Fähigkeiten, nicht der Trainingsschwerpunkt.

Spezialist (Dokumentli®)

Ein Modell, eine Aufgabe: Geschäftsdokumente lesen, klassifizieren, strukturieren. Trainingsdaten, Architektur und Kontextbudget sind vollständig darauf ausgerichtet.

Abgrenzung

Was Dokumentli® nicht kann

Die Spezialisierung, die Dokumentli® bei Dokumenten-Intelligence-Aufgaben stark macht, ist zugleich eine bewusste Grenze: Dokumentli® ist kein general-purpose Assistent. Ausserhalb der Dokumentenverarbeitung ist ein general-purpose Modell oder, noch besser, ein auf die jeweilige Automatisierungsaufgabe spezialisiertes Modell die richtige Wahl.

Aufgabe Dokumentli® General-purpose Frontier-Modell
Dokumente klassifizieren & Felder extrahieren ✓ Kernaufgabe, dafür trainiert ✕ Möglichmit geringerer Genauigkeit und Geschwindigkeit, höheren Kosten und höherem Sicherheits-/Compliance-Aufwand
Freies Reasoning & offene Konversation ✕ Nicht vorgesehen ✓ Kernaufgabe
Programmierung / Code-Generierung ✕ Nicht vorgesehen ✓ Kernaufgabe
Allgemeine Wissensfragen ausserhalb des Dokumentinhalts ✕ Nicht vorgesehen ✓ Kernaufgabe
Freies kreatives Schreiben ✕ Nicht vorgesehen ✓ Kernaufgabe
Mehrstufige, dokumentfremde Agenten-Aufgaben ✕ Nicht vorgesehen ✓ Möglich

Dokumentli® einsetzen, wenn…

  • hohe Volumen an Geschäftsdokumenten klassifiziert oder Felder daraus extrahiert werden müssen
  • Datenhoheit, Air-Gapped-Betrieb oder planbare Kosten wichtig sind
  • strukturierte, schemakonforme Ausgaben statt freier Text benötigt werden

General-purpose LLM einsetzen, wenn…

  • die Aufgabe offenes Reasoning, Konversation oder Code betrifft
  • allgemeines Weltwissen ausserhalb des Dokumentinhalts gefragt ist
  • es um freies kreatives Schreiben oder dokumentfremde Agenten-Aufgaben geht

Kombinierbar statt exklusiv

Unternehmen setzen Dokumentli® gezielt für die Dokumenteneingangsverarbeitung ein und kombinieren es bei Bedarf mit general-purpose Modellen für nachgelagerte, dokumentfremde Schritte. Beides lässt sich über die eigene Workflow-Lösung orchestrieren.

Einsatzoptionen

Vier Wege, Dokumentli® zu betreiben

Dokumentli® lässt sich je nach Datenhoheits-, Compliance- und Integrationsanforderung auf vier Arten betreiben, vom vollständig isolierten Betrieb im eigenen Rechenzentrum bis zur direkten API-Einbindung.

Das Modell und die Node-Komponente

Dokumentli® ist das KI-Modell selbst. Für den einfachen Betrieb auf eigener Hardware liefert Parashift zusätzlich den Dokumentli® Node, eine leichtgewichtige Komponente, die das Modell verpackt und die Einrichtung on-prem oder air-gapped in kurzer Zeit ermöglicht, ohne dass ein eigenes Deployment-Setup gebaut werden muss.

On-Prem / eigene Hardware

Maximale Datenhoheit
  • Betriebsort: eigenes Rechenzentrum, via Dokumentli® Node
  • Air-Gapped-fähig: keine Daten verlassen das eigene Netzwerk
  • Hardware: eine konsumenten-taugliche GPU mit 24 GB VRAM reicht
  • Typisch für: höchste Compliance-Anforderungen, keine Internetanbindung nötig

Private-Cloud-Instanz

Dedizierter Tenant
  • Betriebsort: isolierte Cloud-Instanz in Region/Zone der Wahl
  • Datenhoheit: sehr hoch, dedizierter Tenant
  • Hardware: vom Cloud-Anbieter bereitgestellt, nicht von Parashift
  • Typisch für: regulierte Unternehmen mit eigener Cloud-Strategie

Parashift Plattform

Demnächst verfügbar
  • Document Intelligence AI Guardrail Platform
  • Betriebsort: Parashifts europäische Sovereign-Cloud-Plattform
  • Datenhoheit: hoch, Compliance-Zonen EU, Schweiz, Deutschland
  • Zusatzfunktionen: Ingestion, Separation, Validierung, Automatisierung, 30+ Konnektoren
  • Typisch für: Teams, die die gesamte Dokumenten-Pipeline nutzen möchten

Dokumentli® API

Demnächst verfügbar
  • Direkter Modell-Cloud-API-Zugriff
  • Betriebsort: programmatischer Endpunkt, ohne Plattform-Oberfläche
  • Hardware: keine, vollständig verwaltet
  • Flexibel: gegen eigenen Dokumentli-Node- oder Parashift-Endpunkt
  • Typisch für: Teams, die Dokumentli® in eine eigene Applikation einbetten
Anbieteroffen

Offen für jede Agentic-Automatisierungs- und Workflow-Lösung

On-Prem, Private-Cloud-Instanz und die Dokumentli® API lassen sich mit praktisch jeder Dokumenten- oder Workflow-Automatisierungslösung am Markt verbinden, ob RPA, iPaaS, ERP-, DMS- oder eine selbst entwickelte Applikation. Voraussetzung ist lediglich, dass die jeweilige Lösung einen API-Aufruf ausführen kann, eine Bindung an eine bestimmte Plattform ist nicht erforderlich.

Nutzung & Integration

Passt sich in Ihren bestehenden Stack ein oder in die Parashift Plattform

Dokumentli® ist bewusst so gebaut, dass es sich unabhängig von der gewählten Einsatzoption in praktisch jede bestehende Dokumenten- oder Workflow-Automatisierungslandschaft einfügt. Zusätzlich lässt sich Dokumentli® auf zwei grundsätzliche Arten einbinden.

Direkte Einbindung

Programmatisch, in jede bestehende Lösung

  • Volle Kontrolle: Dokumentli® als Baustein in Ihrem ERP, DMS, Ihrer RPA-/iPaaS-Lösung oder eigenen Applikation.
  • Eigenes Schema: die Anfrage gibt das gewünschte Datenformat vor.
  • Anbieteroffen: keine Bindung an eine bestimmte Plattform, nur ein API-Aufruf nötig.
Optional: Workflow-Lösung

Zusätzlich orchestriert über die Parashift Plattform

  • Für alle, die keine eigene Orchestrierung betreiben möchten: eingebettete Validierungs-Oberfläche, Human-in-the-Loop ohne eigene Frontend-Entwicklung.
  • 30+ Konnektoren: ERP-, DMS-, CRM-Systeme und E-Mail, ohne eigene Middleware.
  • Governance inklusive: Konfidenzwerte, Routing-Schwellen, Audit-Trail, 2-/3-Way-Match.

In der Praxis ist die Wahl keine Entweder-Oder-Entscheidung: bestehende Dokumenten- und Workflow-Automatisierungslösungen binden Dokumentli® direkt über die API ein, während Teams ohne eigene Orchestrierung zusätzlich die vorgefertigte Parashift Plattform nutzen können. Beide Muster lassen sich auf derselben Dokumentli®-Instanz kombinieren.

RPA · iPaaS · ERP · DMS · CRM · E-Mail-Postfächer · Eigene Applikationen

Kostenlogik

Warum Dokumentli® günstiger ist als general-purpose LLM-APIs

General-purpose Frontier-Modelle werden bei Cloud-Anbietern in aller Regel pro API-Aufruf und verarbeitetem Token abgerechnet. Für Unternehmen mit hohem und schwankendem Dokumentenvolumen ergeben sich daraus zwei strukturelle Nachteile: Die Kosten skalieren direkt mit dem Volumen, ohne planbare Obergrenze, und zusätzlich mit dem Kontextbudget, das ein general-purpose Modell je Anfrage benötigt.

Kostenverlauf über die Zeit, schematische Darstellung

Illustrativ, ohne konkrete Beträge: Pay-per-Call-Kosten schwanken mit Volumen und Nachfrage-Spitzen; ein Seitenkontingent-Abonnement bleibt konstant und planbar.

Pay-per-Call (General-purpose LLM-API) Dokumentli® (Abonnement) Kosten, Achse illustrativ ↓
Monat 1Monat 2Monat 3Monat 4Monat 5Monat 6

Pay-per-Call

General-purpose LLM-APIs: Kosten steigen direkt und ohne Obergrenze mit Volumen und Tokenverbrauch.

Kapazitätsbasiert

Dokumentli®: Abonnement mit Seitenkontingent, im Voraus planbar, unabhängig von Nachfrage-Spitzen.

Objektivierbar wird das über den geringeren Rechenaufwand pro Dokument: Dokumentli® verarbeitet ein Dokument mit spürbar weniger Rechenleistung als general-purpose Referenzmodelle, bei gleichzeitig höherer Genauigkeit – und läuft wahlweise vollständig auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM statt auf Cloud-Rechenzentren. Das macht die Kosten unabhängig vom Preismodell einzelner Cloud-Anbieter von Grund auf planbar.

Subscriptions

Dokumentli® wird in mehreren Subscriptions angeboten, gestaffelt nach monatlichem Dokumentenvolumen, von Pilotprojekten bis zum Hochvolumen-Einsatz im Unternehmen. Jede Stufe umfasst 4 Basismodell-Updates pro Jahr, sodass Genauigkeits- und Funktionsverbesserungen automatisch einfliessen, ohne neuen Vertrag.

Trust & Enterprise Readiness

Vertrauen, das über Compliance hinausgeht

Data Sovereignty

Betrieb On-Prem, air-gapped oder in dedizierten Compliance-Zonen für EU, Schweiz und Deutschland, Ihre Dokumentdaten verlassen die gewählte Zone nie.

No Shadow AI

Dedizierte Tenants statt geteilter Infrastruktur: Ihre vertraulichen Dokumente fliessen nie in ein öffentlich zugängliches Modelltraining ein.

Governance & Audit-Trail

Konfidenzwerte, Routing-Schwellen und lückenlose Audit-Trails auf der Parashift Plattform, für nachvollziehbare Entscheidungen in jedem Prozessschritt.

Zertifizierungen & Audits
Fazit & Quellen

Ein spezialisiertes Modell für eine klar definierte Aufgabe

Dokumentli® erreicht die höchste durchschnittliche Extraktionsgenauigkeit unter sieben getesteten Modellen und ist zugleich im Durchschnitt das schnellste Modell im Feld – bei deutlich geringerem Rechenaufwand und wahlweise vollständig air-gapped auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 24 GB VRAM.

Genauer

als general-purpose LLMs

Schneller

als general-purpose LLMs

Günstiger

im Betrieb

Air-Gapped

auf 1 GPU (24 GB)

Häufige Fragen

Was Automatisierungsverantwortliche uns zuerst fragen

Ja. In der Einsatzoption On-Prem / eigene Hardware läuft Dokumentli® im eigenen Rechenzentrum über den Dokumentli® Node, keine Daten verlassen das eigene Netzwerk, und eine einzelne konsumenten-taugliche GPU mit 24 GB VRAM reicht aus. Es ist weder ein Rechenzentrum noch eine Internetanbindung nötig.

In einem unabhängigen Test auf 5 Benchmark-Datensätzen mit insgesamt 3'368 realen Geschäftsdokumenten, gegen sieben Modelle inklusive Dokumentli®, mit [email protected] (Average Normalized Levenshtein Similarity mit Schwellenwert 0.8) als Gütemaß. Die vollständige Methodik und Detailergebnisse sind im separaten Benchmark Report dokumentiert.

Ja, kombinierbar statt exklusiv. Viele Unternehmen setzen Dokumentli® gezielt für die Dokumenteneingangsverarbeitung ein und kombinieren es bei Bedarf mit general-purpose Modellen für nachgelagerte, dokumentfremde Schritte wie offenes Reasoning oder Code.

Über ein Abonnement mit Seitenkontingent statt Pay-per-Call, gestaffelt nach monatlichem Dokumentenvolumen von Pilotprojekten bis zum Hochvolumen-Einsatz. Jede Stufe umfasst 4 Basismodell-Updates pro Jahr, ohne neuen Vertrag.

Vier: On-Prem / eigene Hardware und Private-Cloud-Instanz sind heute verfügbar, die Parashift Plattform und die Dokumentli® API folgen demnächst. Alle vier lassen sich mit praktisch jeder Dokumenten- oder Workflow-Automatisierungslösung verbinden.

Dokumentli® ist kein general-purpose Assistent: Für freies Reasoning, Code-Generierung, allgemeine Wissensfragen, freies kreatives Schreiben oder mehrstufige dokumentfremde Agenten-Aufgaben ist ein general-purpose Modell die richtige Wahl.

Testen Sie Dokumentli® an Ihren eigenen Dokumenten.

30 Sekunden im Playground zeigen mehr als jede Folie: Laden Sie ein eigenes Dokument hoch und sehen Sie, wie Dokumentli® es liest, klassifiziert und strukturiert.

Benchmark Report auf Anfrage · Dokumentation unter dokumentli-docs.parashift.io