KI-Modell-Kompass
Erhalten Sie eine umfassende Übersicht der verfügbaren Modelle,
deren Besonderheiten und Einsatzmöglichkeiten
"ChatGPT ist nicht immer die Antwort –
wir bieten die Auswahl, die Sie brauchen!"
~ Dr. Toni Wagner, CEO & Founder vAudience.ai
Modell-Kategorien im Überblick
Die verschiedenen KI-Modelle lassen sich anhand ihrer grundlegenden Eigenschaften kategorisieren. Diese Übersicht zeigt die wesentlichen Unterschiede und unterstützt bei der Wahl des passenden Modells. Da die genauen Spezifikationen der Modelle oft nicht öffentlich zugänglich sind und sich ständig weiterentwickeln, dient diese Einteilung als Orientierung.
Wir empfehlen, verschiedene Modelle regelmäßig zu testen, um das optimal passende für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden. Jedes Modell-Update beeinflusst die Performance.
Tiny
Stark limitierte KI-Modelle für einzelne, simple Aufgaben - schnell aber sehr eingeschränkt.
Geschwindigkeit
Kostengünstigkeit
Intelligenz
Typische Einsatzgebiete:
-
Sehr simple Aufgaben
-
Limitierte Denkfähigkeit
-
Minimale Funktionalität
Beispielmodelle:
-
Ministral 8B
Small
Effiziente KI-Modelle, die Geschwindigkeit Und Ressourcennutzung vereinen.
Geschwindigkeit
Kostengünstigkeit
Intelligenz
Typische Einsatzgebiete:
-
Mittelkomplexe Aufgaben
-
Schnell und kosteneffizient
-
Routineaufgaben
Beispielmodelle:
-
GPT-4o mini
-
Claude 3.5 Haiku
-
Gemini 2.0 Flash
Big
Leistungsstarke KI-Modelle für komplexe Aufgaben mit tiefem Verständnis und kreativen Lösungen.
Geschwindigkeit
Kostengünstigkeit
Intelligenz
Typische Einsatzgebiete:
-
Kreative Projekte
-
Wissenserweiterung
-
Tiefes Verständnis
Beispielmodelle:
-
GPT-4.1
-
Claude 3.5 Sonnet
-
Gemini 1.5 Pro
Reasoning
Analytische KI-Modelle mit der Fähigkeit, Schritt für Schritt zu denken und komplexe Probleme zu lösen.
Geschwindigkeit
Kostengünstigkeit
Intelligenz
Typische Einsatzgebiete:
-
Strategische Planung
-
Komplexe Analysen
-
Logische Schlussfolgerungen
Beispielmodelle:
-
GPT-o3 mini
-
GPT-o1
?
Reasoning Modelle werden nicht durch ihre Größe, sondern durch ihre Fähigkeit zum schrittweisen Denken definiert. Sie analysieren, planen und lösen Probleme in logischen, nachvollziehbaren Schritten.
Die großen Drei im Vergleich
Obwohl die verschiedenen Anbieter Modelle vergleichbarer Größe entwickeln, unterscheiden sich deren Fähigkeiten deutlich. Diese Unterschiede entstehen durch verschiedene Trainingsdaten, Optimierungsmethoden und Unternehmensphilosophien, wobei die genauen Details der jeweiligen Ansätze nicht öffentlich dokumentiert sind und die Einschätzungen hauptsächlich auf Beobachtungen und persönlichen Erfahrungen basieren. Zudem können sich die relativen Stärken und Schwächen der Modelle durch kontinuierliche Weiterentwicklungen schnell verändern.
OpenAI (GPT-Familie)
Stärken:
-
Natürlichste Konversation und Chat-Interaktion
-
Ausgewogene Kreativität und Analyse
-
Bestes Sprachverständnis
-
Größte Nutzerbasis und Optimierung
Schwächen:
-
Häufige Halluzinationen und Inkonsistenz
-
Schwache Anforderungs-Befolgung
-
Übermäßige Selbstsicherheit
-
Inkonsistente Antwortqualität
Anthropic (Claude)
Stärken:
-
Präzise Anweisungsbefolgung und Ethik
-
Exzellent bei komplexen Dokumenten
-
Konsistente Qualität und Selbstreflexion
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Beste akademische Textverarbeitung
Schwächen:
-
Übergroße Vorsicht bei Kreativaufgaben
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Zu analytische Herangehensweise
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Langsam bei Ideengenerierung
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Übermäßig detaillierte Antworten
Google (Gemini)
Stärken:
-
Beste technische Leistung
-
Gute Anweisungsbefolgung
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Stärkste logisch-mathematische Fähigkeiten
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Stark in Coding und Entwicklung
Schwächen:
-
Unflexibel bei Kreativaufgaben
-
Zu formelle Kommunikation
-
Überformalisierung einfacher Themen
-
Weniger natürlicher Gesprächsfluss