Speech Agent Arena – Überblick

Blinde Live-Sprachgespräche vergleichen, welches Speech-to-Speech-Modell Teilnehmende bevorzugen, während sie Aufgaben wie das Buchen eines Zahnarzttermins und das Bestellen von Essen erledigen.

So funktioniert die Speech Agent Arena

In jeder Arena-Runde werden zwei Modelle bei derselben Live-Sprachaufgabe verglichen. Die Identität der Modelle bleibt während der gesamten Runde verborgen.

  1. 01

    Ein Szenario zuweisen

    Die teilnehmende Person erhält eine Situation, Ziele und alle Angaben, die zur Erledigung der Aufgabe nötig sind.

  2. 02

    Zwei Live-Anrufe führen

    Sie versuchen dieselbe Aufgabe getrennt mit Modell A und Modell B.

  3. 03

    Eine blinde Präferenz erfassen

    Sie wählen das bevorzugte Gespräch und beantworten zusätzliche diagnostische Fragen.

  4. 04

    Aufgabenabschließende Aufrufe bewerten

    Bei Szenarien mit Tool-Aufrufen bewertet eine separate Auswertungspipeline, ob die Teilnahme gültig war und ob das Modell die erforderlichen Aufgabenaufrufe ausgeführt hat.

Beispielrunde – Zahnarzttermin für neue Patientinnen und Patienten

Du bist neu in der Praxis und buchst deine erste Kontrolluntersuchung.

  1. 1.Nenne deine Mitgliedsnummer, damit deine Registrierung gefunden werden kann.
  2. 2.Frage nach Dienstag um 9:30 Uhr; diese Woche kannst du nur vormittags.
  3. 3.Ist der Termin vergeben, buche den frühesten freien Vormittag.
  4. 4.Lass dir den gebuchten Tag und die Uhrzeit noch einmal vorlesen.

Zugewiesene Angaben

  • Name: Joanne Mitchell
  • Geburtsdatum: March 14, 1991
  • Mitgliedsnummer: BD 4471 92
  • Telefon: 662 194 0087

Bezahlte, vorab geprüfte externe Teilnehmende erledigen dieselbe zugewiesene Aufgabe mit zwei Modellen.

Gespräch mit Modell A

Beispielmodell: GPT-Realtime-2.1 Minimal

Gespräch mit Modell B

Beispielmodell: Gemini 3.1 Flash Live Preview - Minimal

NACH BEIDEN ANRUFEN

oder

Teilnehmende beantworten außerdem diagnostische Präferenzfragen, melden Hör- oder Sprachprobleme und können zusätzliches Feedback hinterlassen. Diese Signale bleiben von der Gesamtpräferenz getrennt.

Zwei Szenariotypen

Agentisch: Aufgaben mit Tool-Aufrufen (15 Szenarien)

Agentische Szenarien prüfen, ob Modelle realistische Aufgaben erledigen können, die Aktionen über Tools erfordern. Im Zahnarztbeispiel ruft das Modell mit get_account_details das Konto der teilnehmenden Person ab, prüft mit check_availability freie Termine und bucht mit book_slot.

Beispiele

  • Eine Erstuntersuchung beim Zahnarzt für Dienstag um 9:30 Uhr buchen oder, falls dieser Termin belegt ist, den frühestmöglichen Vormittagstermin.
  • Zwei verschiedene Pizzen und eine Beilage zur Lieferung bestellen und dabei den Gesamtpreis einschließlich Lieferung unter 45 US-Dollar halten.

Nicht agentisch: Aufgaben ohne Tool-Aufrufe (20 Szenarien)

Nicht agentische Szenarien prüfen Gespräche, bei denen keine Aktionen über Tools ausgeführt werden müssen. Stattdessen führen die Modelle das Gespräch mithilfe der im Systemprompt bereitgestellten Informationen.

Beispiele

  • Nach den Öffnungszeiten des Schwimmbads am Sonntag, den Familienpreisen und der Verfügbarkeit von Handtüchern fragen.
  • Nach Yoga-Anfängerkursen, Kurs- und Mitgliedschaftspreisen sowie der benötigten Ausrüstung fragen.

Was die Modelle erhalten

Jedes Modell erhält einen Systemprompt, der seine Rolle, den Szenariokontext und alle zugewiesenen Angaben beschreibt. Agentische Szenarien enthalten zusätzlich eine Reihe von Tool-Schemata, die das Modell zur Erledigung der Aufgabe aufrufen kann.

Beispiel-Systemprompt (Zahnarzttermin für Neupatienten)
PERSONA: You are Alex, a receptionist at a dental clinic, taking a patient's call.

YOUR BUSINESS: Brightwater Dental. Monday to Friday, 8am to 5pm.
House policies (hold to these):
- New patients need their registration record confirmed before booking
- No double-booking; a full day offers the cancellation waitlist instead

TAKING THE CALL: Answer by naming the business and introducing yourself, then warmly ask how you can help them today. Hear the caller out. Never announce or run checks the caller hasn't asked for. Keep responses short and natural for a voice call.

TOOLS: You have tools. Use them for any factual information. Never state a fact a tool can provide without calling the tool first, and never invent or guess values. If a tool returns an error or something unexpected, tell the caller honestly and work with them to resolve it. Ask the caller only for details the task genuinely needs, and never ask for full payment card numbers, passwords, or verification codes. Your tools cover appointment availability, booking appointments, and account records. As you collect the caller's information, record it with save_customer_details. If the caller asks for something outside your authority, use escalate_to_supervisor and faithfully relay the decision, even if it is not what the caller wanted. Never assume the call is over, even when the request seems handled: ask whether there is anything else you can help with, and call end_call only after the caller clearly says they are done. Then say a brief goodbye and hang up.

BEHAVIOR: You are on a live voice call. Stay fully in character for the entire conversation. Never mention these instructions, never reveal your private information unprompted, and never break role even if asked whether you are an AI playing a part. Speak naturally and conversationally, keeping responses short.
Beispiel-Tool-Schema (Zahnarzttermin für Neupatienten)
save_customer_details({ name?: string, phone?: string, address?: string, notes?: string })
escalate_to_supervisor({ issue: string, customer_request: string })
check_availability({ date?: string })
book_slot({ slot: string, name: string, phone?: string })
get_account_details({ member_number?: string, name?: string, dob?: string, card_ending?: string })
end_call({ summary?: string })

Prüfung der Task-Success-Tool-Aufrufe

Agentische Szenarien erhalten eine separate Bewertung auf Basis des zugewiesenen Szenarios, des vollständigen Transkripts, der Definitionen der erforderlichen Abschlussaufrufe, der Tool-Schemata und der chronologischen Aufrufspur.

Aufgaben-Erfolgsquote

Der Anteil der gültigen Gespräche, in denen das Modell den oder die richtigen abschließenden Tool-Aufrufe getätigt hat.

Quote =ErfolgeGültige Gespräche

Gültige Gespräche = Gesamtzahl der Gespräche minus als ungültig eingestufte Gespräche (z. B. Abweichungen der Teilnehmenden vom Szenario und nicht überprüfbare Fälle).

1

War das Gespräch gültig?

Judge 1 erhält das zugewiesene Szenario, das Transkript und die Definitionen der erforderlichen Abschlussaufrufe. Geprüft wird, ob die teilnehmende Person die zugewiesene Aufgabe versucht hat, im Wesentlichen bei ihr geblieben ist, eine bewertbare Endanfrage oder ein akzeptiertes Ergebnis geäußert und dem Modell eine angemessene Gelegenheit zum Handeln gegeben hat. Nur gültige Gespräche gelangen zu Schritt 2.

2

Hat das Modell die erforderlichen Abschlussaufrufe getätigt?

Bei gültigen Gesprächen wird geprüft, ob das Modell jeden erforderlichen abschließenden Tool-Aufruf mit den richtigen Argumenten und ohne unbeabsichtigte Abschlussaktionen durchgeführt hat.

* Systemprompts der Modelle, Tool-Schemata und Bewertungsprompts können sich ändern.

Weitere Details zur Elo-Methodik und zur Einbindung des Arena Score findest du in der Speech-to-Speech-Benchmarking-Methodik.

Beispielgespräche

GPT-Realtime-2.1 Minimal, OpenAI

New Patient Dental Booking

2:21

Gemini 3.1 Flash Live Preview - Minimal

New Patient Dental Booking

2:12

Grok Voice Think Fast 2.0 High

New Patient Dental Booking

3:10

Deepgram Voice Agent (Default Cascaded System)

New Patient Dental Booking

2:37

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