ChatGPT vs. die Welt: Einblicke in die führenden KI-Sprachmodelle von heute

Einleitung: Kann eine KI deine Hausarbeit schreiben, Code debuggen und das Abendessen besser planen als du? Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT sind in den Mainstream eingezogen und beeindrucken die Welt mit menschenähnlichen Gesprächen und enormem Wissen. Bereits zwei Monate nach dem Start erreichte ChatGPT 100 Millionen Nutzer – die am schnellsten wachsende App aller Zeiten reuters.com. Diese KI-Wunderwerke werden von neuronalen Netzen mit Milliarden bis Billionen von Parametern betrieben, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden. Das neueste ChatGPT-Modell von OpenAI (GPT-4) soll schätzungsweise auf sagenhaften 1,8 Billionen Parametern basieren explodingtopics.com und setzt auf ein fortschrittliches „Mixture-of-Experts“-Design, um noch mehr Intelligenz zu integrieren. Doch OpenAI ist nicht allein – Konkurrenten wie Claude von Anthropic, Gemini von Google DeepMind, LLaMA von Meta, Mixtral von Mistral AI und weitere kämpfen um die LLM-Krone. Jedes dieser Modelle bringt eigene Architekturen, Stärken und Eigenheiten mit.

In diesem umfassenden Bericht werden wir LLMs entmystifizieren – wie sie funktionieren und warum sie so wichtig sind – und anschließend einen detaillierten Blick auf ChatGPT und seine wichtigsten Konkurrenten werfen. Wir vergleichen ihre technischen Daten, Fähigkeiten (inklusive Multimodalität wie Bilder!), Offenheit und die Vor- und Nachteile, die dein KI-Erlebnis maßgeblich beeinflussen können. Abschließend präsentieren wir Trends und Tipps zur Wahl des passenden KI-Modells für deine Bedürfnisse. Mach dich bereit für eine spannende Tour durch die aktuelle KI-Landschaft!

Einführung in LLMs: Wie sie funktionieren und warum sie revolutionär sind

Was sind LLMs? Große Sprachmodelle sind KI-Systeme, die darauf trainiert wurden, Text zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf der Transformer-Architektur, die mit Self-Attention-Mechanismen Sprachmuster erlernt. Im Grunde liest ein LLM riesige Mengen an Text und lernt, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Durch das Training mit Milliarden oder Billionen von Wörtern (Bücher, Websites, Code usw.) entwickeln diese Modelle ein beinahe unheimliches Gefühl für Sprache, Fakten und sogar etwas Logik. Moderne LLMs werden zunächst vorgelernt auf einem allgemeinen Textkorpus (um Text zu ergänzen oder fortzusetzen) und dann oft feinjustiert für spezielle Aufgaben oder Anweisungen en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Techniken wie das Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) werden eingesetzt, um die Modelle an menschliche Präferenzen anzupassen, damit sie besser Anweisungen befolgen und hilfreich bleiben anthropic.com anthropic.com.

Schiere Größe: Das „Large“ in LLM ist ernst gemeint – frühere Transformer-Modelle wie GPT-2 hatten 1,5 Milliarden Parameter, mittlerweile sind 100+ Milliarden Standard, und Spitzenmodelle stoßen in den Billionenbereich vor. Beispielsweise hatte GPT-3 175 Milliarden Parameter, und GPT-4s Architektur (offiziell nicht veröffentlicht) soll angeblich etwa 8 Modelle × 220 Mrd. Parameter pro Modell (≈1,76 Billionen) verwenden explodingtopics.com explodingtopics.com. Diese enorme Größe verleiht LLMs ein außergewöhnliches „Gedächtnis“ über Trainingsdaten und die Fähigkeit, sehr flüssige, kontextbezogene Texte zu generieren. Allerdings sind sie auch ressourcenhungrig – das Training von GPT-4 soll Berichten zufolge mehr als 100 Millionen Dollar an Rechenleistung gekostet haben explodingtopics.com, und Forscher warnen, dass nächste Modellgenerationen bis 2025 10 Milliarden Dollar in der Entwicklung kosten könnten explodingtopics.com. Auch der Betrieb dieser Modelle erfordert leistungsstarke GPUs oder Spezialhardware.

Kontext und „Gedächtnis“: LLMs verstehen nicht wie Menschen, aber sie nutzen ein Kontextfenster, um den Verlauf einer Unterhaltung oder eines Dokuments nachzuvollziehen. Frühe Modelle konnten vielleicht 2.000 Token (~1.500 Wörter) verwalten, neuere bieten riesige Kontextlängen – Claude 2 von Anthropic akzeptiert bis zu 100.000 Tokens (rund 75.000 Wörter), und Googles Gemini 1.5 experimentierte sogar mit einem unglaublichen 1-Millionen-Token-Kontextfenster en.wikipedia.org. Das ermöglicht es einem LLM, ein ganzes Buch oder Stunden an Dialog als Eingabe zu verarbeiten, was lange Gespräche und tiefgehende Analysen erlaubt. Allerdings erhöht ein langer Kontext auch den Rechenaufwand und kann den Fokus auf das Wesentliche verwässern en.wikipedia.org.

Multimodalität: Während sich frühe LLMs nur mit Text beschäftigten, geht die aktuelle Entwicklung zu multimodalen Modellen, die neben Text auch Bilder, Audio oder sogar Video verarbeiten können. „Multimodale LLMs“ können Bilder beschreiben, Grafiken aus Textbeschreibungen generieren oder Spracheingaben verarbeiten. So kann GPT-4 von OpenAI beispielsweise Bilder (in ChatGPT Vision) interpretieren, und Googles Gemini wurde von Anfang an multimodal angelegt – es verarbeitet Text, Bilder und mehr en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Das eröffnet die Tür zu KI, die sehen und sprechen, nicht nur lesen und schreiben kann.

Entstehende Fähigkeiten und Grenzen: Mit der Größe der LLMs zeigten sich emergente Fähigkeiten – beispielsweise das Lösen von Text-Mathematikaufgaben, das Schreiben von Code oder das Bestehen von Wissenstests, Aufgaben also, für die sie nicht explizit programmiert wurden. So erreichte GPT-4 beim Bar Exam fast das 90. Perzentil (GPT-3.5 schaffte nur das ~10. Perzentil) law.stanford.edu und erzielt Top-Ergebnisse in vielen akademischen und beruflichen Prüfungen. Diese Modelle glänzen darin, kohärente, kontextrelevante Texte zu generieren und können sehr kreativ sein. Sie haben aber auch bekannte Schwächen: Sie halluzinieren – sie produzieren selbstbewusst klingende, aber falsche oder unsinnige Antworten en.wikipedia.org. Ihnen fehlt echtes Verständnis oder logisches Denken, und sie tun sich schwer mit komplexer Logik oder mit ganz neuen Ereignissen außerhalb ihrer Trainingsdaten. Zudem sind geschlossene Modelle oft Blackboxes: Wir wissen nicht immer, warum sie antworten, wie sie antworten, und ihr Wissen reicht oft nur bis zum Stichtag ihres Trainings (z. B. lag die Wissensbasis von ChatGPT lange Zeit fixiert auf Ende 2021).

Offene vs. geschlossene Modelle: Einige LLMs sind open-source oder open-weight, das heißt, die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können von jedem verwendet und sogar angepasst werden. Das fördert eine Entwickler-Community und erhöht die Transparenz. Meta hat diesen Trend 2023 mit LLaMA angestoßen, und andere wie Mistral AI und Cohere haben inzwischen ebenfalls leistungsstarke Modelle offen zugänglich gemacht. Offene Modelle ermöglichen maßgeschneiderte Anwendungen, On-Premise-Betrieb und Prüfungen des KI-Verhaltens mistral.ai ibm.com. Die führenden Modelle (zum Beispiel von OpenAI und Google) sind hingegen oft geschlossen, das heißt, sie sind nur über eine API oder Benutzeroberfläche nutzbar. Geschlossene Modelle führen oft in puncto Leistung, erfordern aber Vertrauen in den Anbieter und sind in ihrer Nutzung eingeschränkt.

Mit diesem Hintergrundwissen wollen wir nun die wichtigsten LLMs vorstellen, die heute die KI-Landschaft prägen – ihr Design, ihre Stärken und Schwächen sowie den Vergleich untereinander.

ChatGPT (OpenAI): Der Wegbereiter für Konversations-KI

Überblick: ChatGPT von OpenAI ist die KI, die die Vorstellungskraft der Öffentlichkeit entfacht hat. Im November 2022 als kostenloser Chatbot gestartet, wurde sie dank ihrer Fähigkeit, natürliche Gespräche zu führen, Probleme zu lösen und fast jeden Text auf Kommando zu generieren, über Nacht zum Hit. Bis Januar 2023 hatte ChatGPT schätzungsweise 100 Millionen Nutzer erreicht und wurde damit zur am schnellsten wachsenden Consumer-App der Geschichte reuters.com. ChatGPT läuft mit den GPT-Serien von OpenAI – anfangs GPT-3.5 (ein feinjustiertes Modell mit 175 Mrd. Parametern aus GPT-3 von 2020), mittlerweile oft GPT-4 für zahlende Nutzer. GPT-4 ist ein riesiges, auf der Transformer-Architektur basierendes neuronales Netz, das angeblich eine Mixture-of-Experts-Architektur mit rund 1,7 bis 1,8 Billionen Parametern auf 8 Expertenmodelle verteilt nutzt explodingtopics.com explodingtopics.com. OpenAI hat die Details zwar nicht bestätigt, aber GPT-4 ist offensichtlich deutlich größer und fortschrittlicher als seine Vorgänger.

Training und Technik: Die GPT-Modelle sind nur-Decoder-Transformer, die auf riesigen Textdatensätzen trainiert wurden (GPT-4 wurde mit Text und Code aus dem Internet, Büchern, Wikipedia usw. gefüttert – insgesamt vermutlich Billionen von Token). Das Modell lernt, das nächste Token in einer Sequenz vorherzusagen, was ihm im Laufe des Trainings Grammatik, Fakten und eine gewisse Fähigkeit zum logischen Denken vermittelt. Nach dem Vortraining durchlief ChatGPT eine Instruktionstuning- und RLHF-Phase – OpenAI ließ Menschen Feedback zu den Modellausgaben geben und nutzte Reinforcement Learning, um das Modell anwenderfreundlicher zu machen und dazu zu bringen, Anweisungen zu befolgen anthropic.com anthropic.com. Aus diesem Grund erklärt ChatGPT seine Antworten schrittweise oder lehnt unangemessene Anfragen anhand von Leitplanken ab. GPT-4 führte multimodale Fähigkeiten ein: Es kann Bildeingaben akzeptieren und diese beschreiben oder analysieren (ChatGPT Vision). Außerdem wurde das Kontextfenster für die 2023er-Version auf bis zu 32.000 Token (ca. 24.000 Wörter) erweitert, sodass lange Dokumente oder ausgedehnte Dialoge verarbeitet werden können explodingtopics.com.

Nutzung und Integration: ChatGPT ist über eine Chat-Weboberfläche und die API von OpenAI zugänglich, was es jedem leicht macht, es auszuprobieren. Es ist inzwischen in unzählige Produkte integriert – zum Beispiel nutzen Microsofts Bing Chat und die Copilot-Funktionen im Hintergrund GPT-4, und viele Apps bieten ChatGPT-Plugins an. Diese breite Verfügbarkeit sowie der Vorsprung von OpenAI verschafften ChatGPT einen First-Mover-Vorteil bei der Gewinnung von Nutzern und Entwicklern reuters.com reuters.com. Menschen nutzen es für Schreibunterstützung, Hilfe beim Programmieren, Forschung, Nachhilfe, kreativen Brainstorming, Kundenservice-Bots – die Anwendungsfelder sind nahezu endlos. OpenAI bietet auch Feintuning für GPT-3.5-Modelle an, sodass Unternehmen ChatGPT auf spezialisierte Aufgaben anpassen können (GPT-4-Feintuning steht bevor).

Stärken: ChatGPT (insbesondere mit GPT-4) gilt in vielen Bereichen noch immer als der Goldstandard. Es hat bemerkenswert breites Wissen (dank des Trainings mit praktisch dem gesamten Internet). Es liefert flüssige, kohärente und kontextuell relevante Antworten in mehreren Sprachen. Es bewältigt anspruchsvolle Denk- und Programmieraufgaben deutlich besser als frühere Modelle – beispielsweise kann GPT-4 komplexe Textaufgaben in Mathematik lösen und langen Code schreiben, und es hat viele professionelle Prüfungen (Bar, LSAT usw.) in den obersten Prozenten bestanden law.stanford.edu. ChatGPT ist zudem extrem anwenderfreundlich: Es wurde darauf ausgelegt, Anweisungen zu befolgen und ausführliche Antworten zu geben, und durch RLHF reagiert es in der Regel hilfreich und sicher. Dadurch eignet es sich hervorragend für kreative Aufgaben wie das Schreiben von Geschichten oder Brainstorming, kann aber auch Konzepte verständlich erklären oder lehren. Der große Kontext erlaubt es, lange Eingaben (wie ganze Artikel) zu verarbeiten und effektive, mehrstufige Konversationen zu führen. Schließlich ist der Netzwerkeffekt ein Vorteil – es gibt so viele Plugins, Integrationen und Community-Foren für ChatGPT, dass Nutzer auf ein reiches Ökosystem zugreifen können.

Schwächen: Trotz seiner Leistungsfähigkeit hat ChatGPT bemerkenswerte Einschränkungen. Die größte ist die Tendenz zur Halluzination von Informationen – das Modell kann falsche Fakten oder komplett erfundene Inhalte mit absoluter Überzeugung präsentieren en.wikipedia.org. Beispielsweise werden manchmal Studien oder Gesetze genannt, die es gar nicht gibt, weil das Modell eine plausible Antwort liefert, auch wenn es keine Sicherheit hat. Zudem tut es sich manchmal mit sehr aktuellen Ereignissen schwer (abhängig vom Wissensstand; die Trainingsdaten von GPT-4 gingen bis Mitte 2021, mit begrenzten Aktualisierungen durch Bing für neuere Informationen). Eine weitere Schwäche ist die fehlende Transparenz – da es ein geschlossenes Modell ist, wissen wir weder die genauen Datenquellen noch das Innenleben, was problematisch sein kann, wenn es voreingenannten oder fehlerhaften Inhalt produziert. Die Leitplanken von OpenAI sind zwar für die Sicherheit wichtig, führen aber dazu, dass ChatGPT bestimmte Fragen ablehnt oder allgemeine „Als KI kann ich das nicht tun“-Antworten gibt, was manche Nutzer frustrieren kann. In Bezug auf die Leistung ist GPT-4 zwar sehr leistungsfähig, aber langsam und teuer im Betrieb; die kostenlose Version (GPT-3.5) kann spürbar schwächer im logischen Denken oder bei der Genauigkeit sein. Schließlich erfordert die Nutzung von ChatGPT Vertrauen in OpenAI – da das Modell nicht Open Source ist und die Nutzung über deren Plattform läuft, sind Datenschutz und Abhängigkeit von OpenAI (gerade für Unternehmen) zu berücksichtigen.

Zusammenfassend bleibt ChatGPT ein bahnbrechender, vielseitiger KI-Assistent mit Spitzentalenten in nahezu allen Bereichen. Allerdings bietet seine geschlossene Natur und gelegentliche Fehlinformationen Raum für Konkurrenten – und in der Tat: Sie sind inzwischen aufgetaucht.

Claude (Anthropic): Der ethische Gesprächspartner mit Riesengedächtnis

Überblick: Claude ist ein LLM, entwickelt von Anthropic, einem auf KI-Sicherheit fokussierten Startup, das von ehemaligen OpenAI-Forschenden gegründet wurde. Wenn ChatGPT das Mainstream-Liebling ist, so ist Claude die Safety-First-Alternative, die hilfreich, ehrlich und harmlos sein soll. Anthropic startete Claude Anfang 2023 und veröffentlichte im Juli 2023 Claude 2 als verbessertes Modell. Claude funktioniert ähnlich wie ChatGPT (und ist ebenfalls über Chat-Interface oder API zugänglich), aber Anthropic hat ihn durch den Fokus auf ethische Trainingsmethoden und ein extrem großes Kontextfenster differenziert. Claude 2 wurde mit bis zu 100.000 Token Kontext (etwa 75.000 Wörter) eingeführt, was bedeutet, dass es sehr lange Dokumente oder sogar ganze Bücher auf einmal aufnehmen kann en.wikipedia.org. Das war damals eine Größenordnung mehr Kontext als bei GPT-4, was Claude besonders attraktiv für Aufgaben wie groß angelegte Textanalysen oder lange Gespräche macht, ohne dass die KI frühere Details „vergisst“.

Architektur & Training: Claude basiert auf einer Transformer-Architektur ähnlich GPT, und obwohl Anthropic die genaue Größe nicht veröffentlicht hat, wird Claude 2 auf ca. 137 Milliarden Parameter geschätzt (im Vergleich zu ca. 93 Mrd. beim ursprünglichen Claude 1) datasciencedojo.com. Damit ist es etwas kleiner als GPT-4, aber in etwa vergleichbar mit Modellen wie PaLM 2. Die entscheidende Innovation von Anthropic heißt „Constitutional AI“ – ein Trainingsverfahren, bei dem das Modell von einer Reihe schriftlicher Prinzipien (einer „Verfassung“) geleitet wird anthropic.com anthropic.com. Anstatt sich ausschließlich auf menschliches Feedback zur Bestrafung schlechter Ausgaben zu verlassen, ließ Anthropic Claude seine eigenen Antworten anhand einer expliziten Regel-Liste beurteilen und verbessern, was als harmlos und hilfreich gilt. Beispielsweise greift Claudes Verfassung auf die Allgemeine Erklärung der Menschenrechte und andere ethische Richtlinien zurück anthropic.com anthropic.com. Dieser Ansatz soll ein Modell schaffen, das unangemessene Anfragen selbständig ablehnt und toxische oder voreingenommene Inhalte besser vermeidet. In der Praxis ist Claude sehr abgeneigt, unerlaubte Inhalte zu liefern – es wird höflich Anfragen zu Gewalt, Hass, illegalem Verhalten usw. ablehnen und dabei seine Prinzipien hervorheben. Anthropic stellte fest, dass KI-Feedback (bei dem das Modell die eigenen Ausgaben per Verfassung bewertet) sich besser skalieren ließ und menschliche Prüfer vor belastenden Inhalten schonte anthropic.com anthropic.com.

Fähigkeiten: Claudes Leistung liegt je nach Aufgabe etwa im Bereich von GPT-3.5 bis GPT-4. Es ist sehr gut bei ausgedehnten Dialogen und dem Halten von Kontext, dank des riesigen Speichers. Nutzer haben Claude zum Beispiel bereits ganze Romane übergeben und ihn Analysen oder Korrekturen an der Geschichte vornehmen lassen. Auch strukturierte Aufgaben wie das Zusammenfassen von Transkripten, das Schreiben von Code oder das Beantworten von Fragen bewältigt es oft in vergleichbarer Qualität wie ChatGPT. In manchen Benchmarks kommt Claude 2 an das Niveau von GPT-4 heran. (Tatsächlich testete Anthropic Ende 2023 bereits Claude 2.1 und Nachfolger; Claude 3 war in Planung und sollte deutlich größer werden.) Claude ist zudem mehrsprachig, kann Englisch, Französisch usw., wobei die Hauptstärke im Englischen liegt. Anthropic behauptet, Claude würde seltener halluzinieren oder schädliche Inhalte generieren, bedingt durch das Training; es ist tendenziell zurückhaltender und erklärt Ablehnungen oder Unsicherheiten oft ausführlich. Besonders bemerkenswert: Claude verfügte über eine sehr hohe Ausgabelänge (es kann extrem lange Antworten liefern, wenn gewünscht, dank der großen Kontextgröße), was für das Verfassen oder Generieren langer Dokumente nützlich ist.

Zugang und Nutzung: Zunächst wurde Claude über eine API angeboten (und war während der Beta-Phase z. B. in Slack als Chatbot integriert). Anthropic eröffnete später eine Weboberfläche (claude.ai) für den Direktzugang. Der Dienst ist derzeit kostenlos mit einigen Einschränkungen; Anthropic arbeitet zudem mit Unternehmen zusammen (Claude ist etwa auf Plattformen wie AWS Bedrock verfügbar). Claude hat bisher noch nicht so viele integrationsnahe Alltagsanwendungen wie ChatGPT, aber einige Produkte (wie Poe von Quora) bieten Claude als Option an. Da bei Anthropic die Sicherheit im Vordergrund steht, wird Claude gern im Unternehmens- oder Bildungsbereich eingesetzt, wenn die Kontrolle des KI-Verhaltens zentral ist.

Stärken: Claudes größte Stärken sind sein riesiges Kontextfenster – es kann viel mehr Informationen auf einmal aufnehmen und analysieren als die meisten Konkurrenten, was für Aufgaben wie das Verarbeiten langer PDFs oder mehrstündiger Besprechungsprotokolle unschätzbar wertvoll ist. Es ist auch auf hohe ethische Standards abgestimmt; es produziert nur sehr selten anstößige oder riskante Inhalte und erklärt oft seine Argumentation, was das Vertrauen der Nutzer stärkt. Nutzer berichten oft, dass Claude eine sehr freundliche, optimistische Persönlichkeit hat und gut im kreativen Schreiben ist. Die Antworten sind detailliert, und es lehnt gültige Anfragen seltener ab (es versucht, hilfreich zu sein und trotzdem die Regeln zu befolgen). Bei Programmieraufgaben ist Claude 2 konkurrenzfähig und hat aufgrund der Kontextgröße einen Vorteil beim Umgang mit wirklich großen Codebasen oder Dokumenten. Eine weitere Stärke: Anthropic verbessert ständig Claudes Wissen und Argumentationsfähigkeiten – zum Beispiel hat Claude 2 bei einer Reihe akademischer und Programmier-Benchmarks über 80 % erzielt und damit den Abstand zu GPT-4 verringert ibm.com ibm.com. Schließlich bietet Claude für Unternehmen eine Alternative dazu, ausschließlich auf OpenAI zu setzen – es ist immer gut, ein weiteres Topmodell auf dem Markt zu haben.

Schwächen: Claude, so leistungsfähig es auch ist, kann sich bei den schwierigsten Problemen manchmal weniger scharf als GPT-4 anfühlen. Sein Wissen ist möglicherweise etwas eingeschränkter (wenn die Parameteranzahl und die Trainingsdaten tatsächlich geringer sind als bei GPT-4). Es tendiert zudem dazu, abzuschweifen: Claudes Antworten können extrem lang und überstrukturiert sein (manchmal wird die Frage wiederholt oder zu viel erklärt). Diese Weitschweifigkeit ist ein Nebenprodukt des Trainings, hilfreich zu sein und keine Details zu übersehen, kann aber dazu führen, dass der Nutzer es zurück auf den Punkt bringen muss. Trotz des Fokus auf Wahrhaftigkeit halluziniert Claude manchmal trotzdem – es ist nicht davor gefeit, Dinge zu erfinden, wenn es „glaubt“, antworten zu müssen. Ein weiteres Problem: Verfügbarkeit und Integration. Außerhalb der Technologieszene ist Claude weniger bekannt als ChatGPT, und viele Gelegenheitsnutzer wissen vielleicht nicht einmal, dass es existiert. Seine Benutzeroberfläche und das Ökosystem sind weniger entwickelt (weniger Plugins oder öffentliche Demos). Außerdem muss man als geschlossenes Modell (wenn auch nicht so stark reglementiert wie das von OpenAI) Zugang zur API oder Plattform von Anthropic erhalten, was derzeit für manche Funktionen einladungsbasiert ist. Schließlich kann Claudes ultra-großes Kontextfenster, obwohl es ein Verkaufsargument ist, langsam sein – die Verarbeitung von 100.000 Tokens kann träge oder teuer sein, sodass der reale Einsatz des vollen Fensters noch durch Rechenkapazitäten begrenzt ist.

Zusammenfassend ist Claude von Anthropic wie der verantwortungsbewusste Freund von ChatGPT – vielleicht nicht ganz so brillant wie GPT-4 in seinen Spitzenleistungen, aber zuverlässig, extrem kontextsensitiv und darauf abgestimmt, so sicher und hilfreich wie möglich zu sein. Es ist eine starke Wahl für Aufgaben, bei denen lange Texte verarbeitet oder strikte ethische Richtlinien eingehalten werden müssen.

Gemini (Google DeepMind): Das multimodale Kraftpaket, das GPT-4 überholen könnte

Überblick: Gemini ist das neueste Flaggschiff-LLM von Google DeepMind, das Ende 2023 als Googles Antwort auf GPT-4 vorgestellt wurde. Es ist nicht nur ein einzelnes Modell, sondern eine ganze Modellfamilie für verschiedenste Einsatzbereiche (ähnlich wie OpenAI GPT-4 und GPT-4-„Turbo“-Versionen anbietet). Die Entwicklung von Gemini war eine Zusammenarbeit zwischen Google Brain und DeepMind (nach der Fusion der beiden zu Google DeepMind im Jahr 2023) en.wikipedia.org. Von Anfang an bewarb Google Gemini als die nächste KI-Generation, die ChatGPT überholen sollte – kombiniert mit fortgeschrittenen Techniken, u. a. solchen hinter AlphaGo (der Go-spielenden KI), um Planungs- und Problemlösungsfähigkeiten einzubringen en.wikipedia.org. Anders als viele LLMs, die nur Text verarbeiten, ist Gemini von Natur aus multimodal. Es ist darauf ausgelegt, Text, Bilder und möglicherweise künftig weitere Modalitäten wie Audio oder Video – alles in einem Modell – zu verarbeiten en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Google hat Gemini im Wesentlichen als Motor für die KI-Features in Search, Google Cloud und Konsumentenprodukten entwickelt.

Architektur und Größenordnung: Google hält sich mit Details zum Innenleben von Gemini etwas bedeckt, aber das Folgende ist bekannt. Gemini 1.0 wurde im Dezember 2023 in drei Varianten veröffentlicht: Gemini Nano (klein, für mobile Geräte), Gemini Pro (mittelgroß, für allgemeine Zwecke) und Gemini Ultra (riesig, für die komplexesten Aufgaben) en.wikipedia.org. Ultra war bei der Markteinführung das größte und leistungsfähigste Modell von Google – angekündigt als Googles „größtes und fähigstes KI-Modell“ en.wikipedia.org. Berichten zufolge übertraf Gemini Ultra OpenAIs GPT-4, Anthropics Claude 2, Metas LLaMA 2 70B usw. in vielen Benchmarktests en.wikipedia.org. Tatsächlich war Gemini Ultra das erste Modell, das über 90 % beim MMLU-Benchmark-Examen erzielte und damit das Niveau menschlicher Experten übertraf en.wikipedia.org. Mit Einführung von Gemini 1.5 (Anfang 2024) gab Google bekannt, dass es eine Mixture-of-Experts-(MoE)-Architektur übernommen und ein kolossales 1-Millionen-Token-Kontextfenster erreicht hat en.wikipedia.org en.wikipedia.org. MoE bedeutet, dass das Modell aus vielen Submodell-„Experten“ besteht, von denen jeweils nur ein Teil für eine gegebene Abfrage aktiviert wird mistral.ai – das erhöht die Parameteranzahl drastisch, ohne das Modell proportional zu verlangsamen. (Man kann annehmen, dass Gemini Ultra in einer ähnlichen Größenordnung wie GPT-4 Billionen Parameter hat, Google hat aber keine exakten Zahlen bestätigt.) Das lange Kontextfenster (1 Million Tokens) ist ein Durchbruch – das entspricht etwa einem ganzen Buch oder 700.000 Wörtern Kontext en.wikipedia.org – wohl aber zunächst ein experimentelles Feature mit spezieller Infrastruktur. Ende 2024 war Gemini 2.0 in Entwicklung, und Google veröffentlichte mit Gemma auch eine kleinere Open-Source-Serie (2B und 7B Parameter), die mit Gemini verwandt ist en.wikipedia.org.

Integration mit Google-Produkten: Gemini wurde rasch ins Google-Ökosystem eingebunden. Bei der Markteinführung wurde Bard (Googles Chatbot) auf Gemini aufgerüstet (zunächst Gemini Pro für die meisten Nutzer, Ultra mit Warteliste als „Bard Advanced“) en.wikipedia.org. Das Smartphone Pixel 8 von Google erhielt für KI-Funktionen das geräteinterne Gemini Nano en.wikipedia.org. Außerdem kündigte Google die Integration von Gemini in Search (die Search Generative Experience arbeitet nun mit Gemini-generierten Antworten), Google Ads (zum Erstellen von Werbeanzeigen), Google Workspace (Duet AI) für Schreibvorschläge in Docs/Gmail, Chrome (intelligentere Browserunterstützung) und sogar Software-Entwicklungstools an en.wikipedia.org. Anfang 2024 machte Google Gemini Pro für Unternehmenskunden über seine Vertex-AI-Cloudplattform verfügbar en.wikipedia.org. Im Grunde ist Gemini das KI-Rückgrat von Google für Konsumenten- und Unternehmensdienste – was ihm eine riesige Verbreitung ermöglicht.

Fähigkeiten: Gemini ist in vielerlei Hinsicht State-of-the-Art. Es glänzt bei Sprachverständnis und -generierung über zahlreiche Sprachen hinweg. Es ist auch auf Code spezialisiert (eine der Varianten ist vermutlich ähnlich wie Googles PaLM 2 „Codey“-Version eigens fürs Programmieren optimiert). Dank seiner Multimodalität kann man Gemini ein Bild geben und Fragen dazu stellen – ähnlich wie GPT-4 Vision – oder sich Beschreibungen generieren lassen. Laut Google CEO Sundar Pichai kann Gemini kontextuelle Bilder erzeugen basierend auf Prompts, was auf eine Integration von Text-zu-Bild-Generierung hindeutet en.wikipedia.org. Angesichts der DeepMind-Beteiligung könnte Gemini auch fortgeschrittene Reasoning-Strategien integrieren – z. B. Planungsalgorithmen oder Werkzeugnutzung nach dem Vorbild von AlphaGo, um komplexe Aufgaben zu lösen (Demis Hassabis deutete an, es könne die Power von AlphaGo mit LLMs kombinieren en.wikipedia.org). In Benchmark-Tests entsprach Gemini Ultra wie erwähnt GPT-4 oder übertraf es sogar in vielen akademischen und allgemeinkompetenzbasierten Aufgaben en.wikipedia.org. Gemini 1.5 verbesserte die Leistung weiter und benötigte dabei weniger Rechenaufwand (Effizienzgewinne durch die neue Architektur) blog.google blog.google. Man kann sagen, dass Gemini 2024–2025 zu den leistungsfähigsten Modellen zählt.

Stärken: Ein wesentlicher Vorteil von Gemini ist die Multimodalität – während GPT-4s Bildverständnis eher begrenzt ist und nicht alle Modelle dies anbieten, wurde Gemini von Grund auf dafür entwickelt, mehrere Datentypen nativ zu verarbeiten en.wikipedia.org. Dies könnte reichhaltigere Interaktionen ermöglichen (z. B. ein Diagramm analysieren und Fragen dazu beantworten oder spontan ein Bild aus einer Beschreibung generieren). Eine weitere Stärke ist die enge Integration mit Suche/Daten. Da Google sowohl das LLM als auch den Suchindex kontrolliert, kann das von Gemini angetriebene Bard Echtzeitinformationen abrufen und Quellen zitieren, wodurch Halluzinationen reduziert und Antworten aktuell gehalten werden. (Google demonstrierte, wie Bard Live-Suchen bei Google durchführte – etwas, das ChatGPT nur mit Plugins oder im Browsing-Modus kann.) Auch bei Benchmarks wie MMLU demonstriert Gemini seine führende Leistung in diversen Wissensgebieten en.wikipedia.org. Außerdem legt Google großen Wert auf Effizienz und Sicherheit: Gemini 1.5 erreichte GPT-4-Qualität mit geringerem Rechenaufwand blog.google blog.google, was schnellere und günstigere Inferenzen bedeutet. Zudem wurde umfassendes Sicherheitstesting integriert – die öffentliche Einführung von Gemini Ultra verzögerte sich bis zum Abschluss intensiver ‚Red-Team‘-Tests en.wikipedia.org. Ein weiterer Vorteil: Ökosystem. Entwickler können Gemini über Google Cloud nutzen, und es ist in bekannten Apps verfügbar (keine gesonderte Anmeldung nötig für Millionen von Gmail- oder Android-Nutzern). Für Unternehmen, die bereits auf Googles Plattform setzen, ist die Integration von Gemini nahtlos.

Schwächen/Einschränkungen: In der Anfangsphase war Gemini nur begrenzt verfügbar – zum Start war Gemini Ultra (das beste Modell) nicht sofort für alle zugänglich, bedingt durch Sicherheits- und Rechenressourcen en.wikipedia.org. Nur ausgewählte Partner oder zahlende Nutzer erhielten Zugang, sodass die breite Öffentlichkeit Gemini zunächst über Bard mit manchen Einschränkungen erlebte. Außerdem ist Gemini als Google-Produkt Closed Source (außer bei den kleinen Gemma-Modellen). Es gibt keine Möglichkeit, Gemini Ultra herunterzuladen und lokal zu betreiben – man muss Googles API oder Oberfläche nutzen. Das bedeutet: Wenn Google das Modell ändert oder aktualisiert, müssen Nutzer dies akzeptieren (ein bewegliches Ziel – wenn auch mit Verbesserungen). Eine weitere mögliche Schwäche sind Vertrauen und Bias – viele sorgen sich um mögliche Voreingenommenheiten, da das Modell auf von Google ausgewählten Daten trainiert wird und Googles KI-Sicherheitsrichtlinien folgt. (Die Veröffentlichung offener Modelle ist immerhin ein Schritt in Richtung Transparenz en.wikipedia.org.) Trotz Suchintegration empfanden manche Nutzer Bard (Gemini) zu Beginn als weniger kreativ oder „risikofreudig“ als ChatGPT. Es wich tendenziell persönlichen Meinungen oder originellen Hypothesen aus, vermutlich wegen strengerer Sicherheitsschranken. Dadurch können die Antworten bisweilen restriktiver oder allgemeiner wirken – so ein Modellverhalten ändert sich aber meist mit Updates. Schließlich spielt auch die Konkurrenz eine Rolle – als Gemini auf den Markt kam, war GPT-4 bereits etablierter Standard und Metas offene Modelle holten schnell auf. Gemini muss sich also in der Praxis bewähren, nicht nur in Benchmarks. Der echte Härtetest kommt, sobald mehr Nutzer es umfassend im Google-Ökosystem verwenden.

Im Wesentlichen ist Gemini Googles Schwergewicht im LLM-Feld – mächtig, vielseitig und tief integriert. Falls OpenAI anfangs das Tempo vorgab, drängt Google nun mit Macht zurück an die Spitze – mit einer KI, die überall präsent ist: von der Suchleiste bis zum Smartphone.

LLaMA (Meta): Open-Source-LLMs für alle – Von 7B bis 405B Parametern

Überblick: LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist eine Modellfamilie von Meta (Facebooks Mutterkonzern), die die Open-Source-KI-Revolution maßgeblich vorangetrieben hat. Metas Strategie unterscheidet sich von OpenAI/Google – statt ausschließlich Black-Box-APIs anzubieten, veröffentlichte Meta die Gewichte seiner Modelle erst für Forschungszwecke und später für die Öffentlichkeit, sodass jeder sie nutzen und weiterentwickeln kann. Die ursprüngliche LLaMA 1 wurde im Februar 2023 angekündigt: eine Modellreihe von 7B bis 65B Parametern, primär für die Forschung gedacht. Zwar war LLaMA 1 zunächst mit einer Forschungslizenz (nicht-öffentlich), doch die Gewichte leakten im Internet – und die KI-Community begann, es in verschiedensten Anwendungen (Chatbots, Coding-Assistenten etc.) zu fine-tunen. Als Reaktion darauf legte Meta mit LLaMA 2 nach, vorgestellt im Juli 2023, das Open Source (für alle nutzbar) mit einer großzügigen Lizenz (auch kommerziell, mit bestimmten Einschränkungen) war siliconangle.com siliconangle.com. LLaMA 2 umfasste 7B-, 13B- und 70B-Modelle sowie optimierte „Chat“-Varianten. Doch damit gab sich Meta nicht zufrieden: 2024 folgten LLaMA 3-Modelle, darunter ein enorm großes 405B-Parameter-Modell (Llama 3.1) – das größte offen verfügbare LLM bislang und damit in einer Liga mit geschlossenen Modellen wie GPT-4 ai.meta.com ibm.com.

Architektur und Training: LLaMA-Modelle nutzen nur-Decoder-Transformer-Architekturen, ähnlich dem GPT-Design. Sie werden auf riesigen Textkorpora trainiert; LLaMA 2 etwa auf 2 Billionen Tokens (doppelt so viele wie LLaMA 1) originality.ai viso.ai. Der Fokus lag auf einer breiten Mischung von Quellen (öffentliche Webdaten, Code, Wikipedia usw.) und gründlicher Datenbereinigung. Meta wollte durch effizientes Training hohe Leistung schon bei kleineren Modellen erreichen – LLaMA 1 überraschte mit der Erkenntnis, dass ein 13B-Modell GPT-3 (175B) in vielen Aufgaben übertreffen konnte siliconangle.com. Das gelang u. a. durch mehr Trainingsdaten und sorgfältiges Feintuning. LLaMA 2 70B verbesserte vor allem Coding und logisches Denken. Mit LLaMA 3 hat Meta nicht nur die Parameterzahl massiv erhöht (bis 405B), sondern auch Mehrsprachigkeit, Kontextlänge und sogar Vision-Unterstützung in manchen Varianten deutlich verbessert ai.meta.com ai.meta.com. (Meta stellte explizit Multimodalität für LLaMA 3 in Aussicht und hat später tatsächlich visionfähige Llama-Modelle veröffentlicht ai.meta.com.) Das große 405B Llama 3.1 nutzt z. B. grouped-query attention und weitere Optimierungen, um einen längeren Kontextbereich (ca. 32k Tokens) zu verarbeiten, auch wenn die genauen Spezifikationen sehr technisch sind. Wichtig: Meta veröffentlicht Vortrainierte Modelle sowie instruktionsabgestimmte Varianten (z. B. Llama-2-Chat, Llama-3.1-Instruct), die direkt für Dialogaufgaben optimiert sind.

Offene Gewichte und Community: Die Offenheit von LLaMA hat eine wahre Innovationswelle in der Community ausgelöst. Nach dem Leak von LLaMA 1 fine-tunten Forschende dieses Modell z. B. zu Alpaca (Stanfords 7B-Modell, mit GPT-Ausgaben trainiert), Vicuna, WizardLM und zahllosen weiteren Abwandlungen – meist mit sehr geringen Kosten – und bewiesen, dass auch kleine offene Modelle überraschend leistungsfähig sein können. Mit dem offiziellen Open-Release von LLaMA 2 (in Partnerschaft mit Microsoft/Azure) begannen Unternehmen und Start-ups, eigene Modelle darauf aufzubauen, ohne rechtliche Bedenken wegen des Leaks siliconangle.com siliconangle.com. Unternehmen wie IBM, Amazon und andere nutzen LLaMA-Modelle inzwischen in der Cloud ibm.com ibm.com. Mit dem Release eines 405B-Modells hat Meta im Grunde den Maßstab der großen proprietären Modelle erreicht und der Community ein riesiges Spielfeld geboten ibm.com ibm.com. Dieses 405B-Modell (Llama 3.1 405B) steht den besten Closed-Source-Modellen leistungsmäßig in nichts nach – z. B. erzielte es 87,3% im MMLU und lag damit praktisch gleichauf mit GPT-4 und Claude 3 beim besagten Benchmark ibm.com. Auch bei Codierungsaufgaben (HumanEval), Textverständnis u. v. m. schnitt es oft ebenso gut oder sogar besser ab als GPT-4 Turbo und Google Gemini in internen Tests ibm.com ibm.com.

Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten: Da jeder LLaMA-Modelle lokal (mit ausreichend Hardware) oder auf eigenen Servern ausführen kann, kommen diese Modelle in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz. Menschen haben LLaMA für spezialisierte Bereiche feinabgestimmt: medizinische Beratungs-Bots, Analyse-Tools für juristische Dokumente, Rollenspiel-Chatbots, Coding-Assistenten und Forschungstools. Die 7B- und 13B-Modelle von LLaMA 2 können sogar (mit Quantisierung) auf High-End-Laptops oder Smartphones laufen und ermöglichen KI am Edge. LLaMA hat sich zudem als Forschungsplattform etabliert – Wissenschaftler nutzen es, um das Modellverhalten, Alignment und Effizienztechniken zu untersuchen, da sie die Gewichtungen direkt einsehen können. Meta selbst hat LLaMA in seine Verbraucherprodukte integriert: Ende 2023 startete Meta den Meta AI Assistant auf WhatsApp, Instagram und Messenger, der zunächst von LLaMA 2 und dann auf LLaMA 3 umgestellt wurde about.fb.com about.fb.com. Dieser Assistent kann Fragen im Chat beantworten, Bilder generieren („/imagine“-Prompts) und verfügt über KI-Persönlichkeiten mit Promi-Thema – was die Fähigkeiten von LLaMA in einem realen Umfeld demonstriert.

Stärken: Die offensichtlichste Stärke ist Offenheit. Wer Zugriff auf die Modellgewichte hat, erhält vollständige Transparenz und Kontrolle – Entwickler können das Modell anpassen (z. B. mit eigenen Daten feinabstimmen), es auf Vorurteile oder Schwächen prüfen und einsetzen, ohne Daten an eine Drittfirmen-Cloud senden zu müssen. Das ist großartig für Datenschutz und sensitive Anwendungen. LLaMA-Modelle sind zudem sehr effizient im Verhältnis von Leistung zu Parametern. Die kleineren LLaMAs (7B, 13B) bieten eine bemerkenswerte Performance auch auf weniger leistungsfähiger Hardware siliconangle.com. Gleichzeitig sind die größten LLaMAs (70B, 405B) weltklasse hinsichtlich ihrer Fähigkeiten ibm.com ibm.com. Eine weitere Stärke ist der Community-Support – dank tausender Mitwirkender gibt es viele Verbesserungen: Quantisierungsbibliotheken zur Verkleinerung der Modellgröße, Feinabstimmungsrezepte und Erweiterungen für längeren Kontext oder Speicherfähigkeit. Meta hat zudem Sicherheitsfeatures in LLaMA 2 und 3 integriert, beispielsweise Model Cards und eine Richtlinie zur erlaubten Nutzung; die offenen Modelle verhalten sich standardmäßig einigermaßen regelkonform – insbesondere die Chat-Versionen sind so trainiert, dass sie keine unerlaubten Inhalte erzeugen (wenn auch nicht so strikt wie geschlossene KI, was manche Nutzer sogar bevorzugen). Die Vielseitigkeit, das Modell On-Premises einsetzen zu können, ist ein großer Vorteil für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Daten-Governance. Und Metas schnelle Weiterentwicklung (von LLaMA 1 zu 3 in etwa einem Jahr) zeigt, dass offene Modelle weiter am technologischen Puls bleiben werden.

Schwächen: Bei aller Begeisterung gibt es auch Einschränkungen. Die kleineren LLaMA-Modelle (7B/13B) sind ab Werk schwächer als Giganten wie GPT-4: Sie tun sich schwerer mit komplexem logischem Denken, liefern öfters generische Antworten oder tun sich bei sehr detaillierten Anfragen schwer. Feinabstimmung kann helfen – kostet aber Arbeit. Das größte LLaMA (405B) ist zwar extrem stark, aber Inference ist nicht trivial – der Betrieb erfordert enorme Speicherressourcen (Hunderte GB VRAM) und ist langsam; die meisten Nutzer sind auf Cloudlösungen angewiesen oder auf quantisierte Varianten, was Qualitätseinbußen bringt. Außerdem fehlt offenen Modellen das aufwändige RLHF-Finetuning, das ChatGPT auszeichnet – Community-Finetunes gibt es zwar, aber sie sind meist weniger ausgereift. Dadurch liefern die Basis-Modelle manchmal ungeschönte oder weniger saubere Ausgaben (was je nach Einsatz wünschenswert oder problematisch ist). Halluzinationen und Ungenauigkeiten sind auch bei LLaMA offen – LLaMA 2 Chat war solide, aber nicht immun gegen Erfindungen. Ein weiterer Punkt ist Verantwortung: Wer offene Modelle selbst einsetzt, hat keine Inhaltsfilter oder Policies von OpenAI oder Google – die Verantwortung für Missbrauch liegt beim Nutzer selbst. Das ist befähigend, aber auch ein Risiko (man könnte ein Modell zu bösen Zwecken feinabstimmen, eine viel diskutierte Sorge). Die Lizenz von Meta für LLaMA sieht eine bedeutsame Einschränkung vor: Wenn eine Anwendung mehr als 700 Millionen Nutzer hat (also auf Google- oder OpenAI-Niveau ist), muss eine spezielle Lizenz von Meta eingeholt werden huggingface.co huggingface.co – das betrifft fast niemanden, sollte aber erwähnt werden. Und zuletzt Support und Haftung: Wenn ein offenes Modell Probleme macht, gibt es keinen offiziellen Support; man ist auf Community-Foren angewiesen, was für manche Unternehmen ein Hemmnis sein kann.

Insgesamt hat LLaMA KI demokratisiert. Es hat gezeigt, dass Spitzen-Sprachmodelle nicht mehr nur der Schatz einiger weniger Konzerne sein müssen – mit Engineering-Know-how kann jeder ein GPT-Klasse-Modell besitzen. Da das 405B-Modell von LLaMA 3 auf vielen Aufgaben mit proprietärer KI gleichzieht ibm.com ibm.com, ist der Abstand zwischen offen und geschlossen praktisch verschwunden. Meta setzt auf eine Zukunft, in der offene Modelle der Standard für Entwickler sind (mit dem Meta AI Assistant als Schaufenster für den Einsatz in Produkten). Nutzern und Unternehmen bietet LLaMA viel Flexibilität und Freiheit: Ein mächtiges Werkzeug, das an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden kann – ohne die Barriere eines Konzerns.

Mistral und Mixtral: Kleines Startup, große Ideen in Open AI

Überblick: Mistral AI ist ein französisches Startup, das 2023 mit einer ambitionierten Mission aufgetaucht ist: die besten frei zugänglichen LLMs der Welt zu bauen und mit einem schlanken Team sowie innovativen Ideen die Großen herauszufordern. Nur vier Monate nach der Gründung (und einer massiven Finanzierung von 105 Millionen Euro) brachte Mistral im September 2023 Mistral 7B heraus – ein Modell mit 7,3 Milliarden Parametern, das sofort neue Maßstäbe in seiner Größenklasse setzte siliconangle.com siliconangle.com. Trotz seiner geringen Größe im Vergleich zu GPT-4 war Mistral 7B in der Lage, alle offenen Modelle bis 13B zu übertreffen und sogar einigen 34B-Modellen bei Standard-Benchmarks das Wasser zu reichen siliconangle.com. Es war vollständig Open Source (Apache 2.0 Lizenz) und ohne Nutzungseinschränkungen siliconangle.com siliconangle.com – ganz im Sinne von Mistrals Philosophie, dass offene Modelle Innovation beschleunigen. Das Unternehmen beließ es nicht bei einem dichten Modell: Im Dezember 2023 stellten sie Mixtral 8×7B vor, ein sparsames Mixture-of-Experts-Modell, das die Effizienzstandards für Open-AI nochmals anhob mistral.ai mistral.ai. „Mixtral“ (eine Wortschöpfung aus Mistral + Mixture) zeigt, dass Mistral bereit ist, über klassische Transformer-Skalierung hinaus neue Architekturen zu erproben.

Design-Philosophie: Mistrals Kernglaube ist, dass offene Lösungen proprietäre schnell überholen werden, weil sie Community-Beiträge und technische Exzellenz nutzen mistral.ai mistral.ai. Sie vergleichen die KI-Landschaft explizit mit früheren Technologiewellen, in denen Open Source letztlich dominierte (z. B. Linux für Betriebssysteme, Kubernetes für Cloud) mistral.ai. Durch die freie Veröffentlichung leistungsfähiger Modelle möchten sie Entwicklern Macht geben, zentrale Kontrolle oder „KI-Oligopole“ vermeiden und die Anpassbarkeit bieten, die geschlossene APIs nicht leisten mistral.ai mistral.ai. Das bedeutet auch Fokus auf Effizienz: Statt nur immer größere Modelle zu bauen, die wahnsinnig viel Rechenleistung brauchen, holt Mistral mehr aus weniger heraus. Das Training von Mistral 7B umfasste eine von Grund auf in drei Monaten entwickelte Datenpipeline mistral.ai und setzte auf maximale Ausnutzung der Trainingstoken und -techniken, damit das Modell über sich hinauswachsen kann. Die erzielten Ergebnisse – etwa ~60 % MMLU, was früher Modellen mit Hunderten Milliarden Parametern vorbehalten war – beweisen das Konzept mistral.ai. Das Team besteht aus ehemaligen Meta- und Google-Forschern (ein Mitgründer leitete die Entwicklung von LLaMA bei Meta siliconangle.com) und verfügt daher über fundierte Expertise.

Mistral 7B: Dieses Modell verfügt über 7,3 Milliarden Parameter, einen Kontext von 8.000 Tokens und wurde auf einem kuratierten hochwertigen Datensatz trainiert (genaue Details sind nicht vollständig öffentlich, aber vermutlich aus ähnlichen Quellen wie LLaMA). Beim Erscheinen zeigte Mistral 7B hervorragende Fähigkeiten in der Prosagenerierung, Zusammenfassung und sogar Code-Vervollständigung siliconangle.com siliconangle.com. Mistrals CEO lobte, dass das Modell eine Leistungsfähigkeit auf Augenhöhe mit einem 34B LLaMA-Modell bei vielen Aufgaben erreichte siliconangle.com – angesichts des Größenunterschieds erstaunlich. Es lief zudem deutlich schneller und günstiger, was es ideal für Anwendungen macht, die geringe Latenz oder Betrieb auf schwächerer Hardware benötigen siliconangle.com. Im Wesentlichen hat Mistral 7B bewiesen, dass mit dem richtigen Training auch ein kleines Modell große Leistungen erbringen kann – ein Sieg für die Effizienz. Die Apache-2.0-Lizenz bedeutet, dass Unternehmen es frei integrieren konnten. Tatsächlich haben viele Mistral 7B schnell für Instruktionen feinabgestimmt (später erschien eine offizielle Mistral-7B-Instruct-Version), und es wurde zu einer beliebten Basis für Chatbots auf Smartphones und in Open-Source-Chat-Apps.

Mixtral 8×7B (Sparse MoE-Modell): Hier wurde Mistral wirklich innovativ. Traditionelle LLMs sind „dicht“ – jeder Parameter wird bei jedem verarbeiteten Token verwendet. Mixtral führte Sparsity ein: Es gibt 8 Experten-Subnetzwerke (jeweils ca. 7 Mrd. Parameter) und ein Steuerungsnetzwerk, das jeweils nur 2 Experten pro Token aktiviert mistral.ai mistral.ai. Das Ergebnis? Die Gesamtanzahl der Parameter beträgt 46,7 Mrd., aber zu jedem Zeitpunkt werden nur 12,9 Mrd. Parameter pro Token Eingabe verwendet mistral.ai. Es ist also wie ein Gehirn mit 46 Mrd. Parametern, das mit nur ~13 Mrd. gleichzeitig denkt – das spart massiv Rechenkraft. So ist viel schnelleres Inferenz möglich – Mixtral läuft mit der Geschwindigkeit eines 13B-Modells, erreicht aber die Qualität viel größerer Modelle. In Benchmarks übertraf Mixtral 8×7B Metas LLaMA-2 70B und erreichte oder übertraf OpenAIs GPT-3.5 bei vielen Standards mistral.ai mistral.ai. Und das bei 6× schnellerer Laufzeit als ein 70B-Modell mistral.ai. Es verarbeitet mühelos einen 32k Token-Kontext mistral.ai, beherrscht mehrere Sprachen (Englisch, Französisch, Deutsch usw.) mistral.ai mistral.ai und ist stark bei der Code-Generierung. Mistral veröffentlichte sowohl eine Basis- als auch eine Instruct-feinabgestimmte Version von Mixtral 8×7B, die auf dem MT-Bench-Chat-Benchmark eine sehr hohe Punktzahl (8,3) erreichte – die beste unter offenen Modellen zu dieser Zeit, fast auf GPT-3.5-Niveau bei der Chat-Interaktivität mistral.ai. Wichtig ist: Mixtral 8×7B ist ebenfalls nach Apache 2.0 lizenziert, also vollständig offen.

Praxisrelevanz: Die Modelle von Mistral wurden – obwohl noch neu – von der Open-Source-AI-Community schnell übernommen. Besonders Mixtral sorgte für Aufsehen, da es zeigte, dass MoEs ihr Versprechen für LLMs einlösen können. Entwickler setzen Mistral 7B und Mixtral zur Unterstützung von Chatbots in Open-Source-Projekten ein (etwa Integrationen mit text-generation-webui, Hugging Face-Demos etc.). Dank ihrer Leistung sind diese Modelle geeignet für Anwendungsfälle wie Kundensupport-Bots, virtuelle Assistenten auf Geräten oder als günstige Alternative zu GPT-3.5 für Textverarbeitung. Mistral AI betreibt außerdem eine eigene Plattform, auf der man ihre Modelle abfragen kann (es gibt einen Chatbot „Le Chat“ und eine API in der Beta mistral.ai). Sie haben auch zu Open-Source-Tools beigetragen – z. B. Optimierungen der vLLM-Bibliothek für schnellere Inferenz mit ihren Modellen mistral.ai.

Stärken: Die Kombination aus hoher Leistung und Offenheit ist Mistrals Trumpf. Mistral 7B machte KI-Spitzentechnologie für jeden mit Laptop zugänglich (per 4-Bit-Quantisierung läuft es sogar auf manchen Consumer-GPUs). Mixtral zeigte einen Ausweg aus den üblichen Skalierungskosten – ein Mittelklassemodell verhält sich wie ein großes. Diese Effizienz ist großartig für Bereitstellung und den ökologischen Fußabdruck. Mistrals Fokus auf Mehrsprachigkeit und Programmierfähigkeiten bedeutet, dass sie nicht nur auf Englisch setzen – ein Plus für weltweite Nutzer und Entwickler mistral.ai mistral.ai. Durch die Open-Source-Lizenz (Apache 2.0) gibt es keine Haken – kommerziell nutzen, modifizieren, was auch immer, keine Rückmeldungsverpflichtung. Diese Freiheit wird besonders von Unternehmen geschätzt, die API-Gebühren oder Datenweitergabe vermeiden wollen. Ein weiterer Pluspunkt ist hohes Innovationstempo: Startups können oft schneller agieren, und Mistral bewies, wie man in wenigen Monaten von null zu einem Spitzenmodell und schnell darauf zu einem neuartigen MoE-Modell kommt. Diese Agilität könnte weitere Durchbrüche bringen (Gerüchten zufolge trainierte Mistral 2024 bereits größere Modelle und mehr MoE-Experten wie 8×22B). Außerdem positioniert sich Mistral als europäischer Open-AI-Akteur – das spricht all jene an, die KI nicht von großen US-Firmen dominiert sehen wollen: Vielfalt im Ökosystem.

Schwächen: Bislang ist Mistral noch jung. Ihre Modelle können – so stark sie in ihrer Größenklasse sind – nicht in jedem Bereich mit den allergrößten Modellen mithalten. Mixtral 8×7B schlägt zwar viele 70B-Modelle, wird aber beispielsweise bei extrem komplexer Logik oder Spezialwissen (Physikprobleme, subtiler Menschenverstand) wohl kein 100B+ dichtes Modell (wie GPT-4 oder Llama-405B) übertreffen. MoE ist zudem schwieriger zu feinabstimmen (das Gating und die Experten machen das Training komplexer, wobei Mistral das Pretraining sehr elegant meisterte). Eine weitere Überlegung: Unterstützung und Langfristigkeit. Der Fahrplan von Mistral AI ist vielversprechend, aber als Startup mangelt es an den Ressourcen eines Google oder Meta – können sie dauerhaft mit der nächsten Modellgeneration (100B+ dicht oder noch mehr Experten) mithalten? Das bleibt abzuwarten. Außerdem: Offenheit bedeutet weniger zentrale Kontrolle – etwa ist das Safety-Finetuning von Mistral-Modellen nicht so ausgeprägt wie etwa bei ChatGPT. Das Mixtral-Basismodell folgt jeder Aufforderung (auch für unerwünschte Inhalte), sofern Sie keinen eigenen Moderations-Prompt/Fine-Tune anwenden mistral.ai. Das heißt, Nutzer der Mistral-Modelle sollten – besonders im öffentlichen Betrieb – eigene Filter implementieren. Bezüglich Features: Mistral-Modelle sind derzeit nicht multimodal (kein Bildinput usw., rein textzentriert). Und ein praktischer Schwachpunkt: Um Mistrals Ergebnisse zu replizieren, braucht man High-End-Hardware – das Training liegt (wie bei allen Spitzenmodellen) außerhalb der Reichweite der meisten.

Zusammenfassend repräsentiert Mistral AI den Stand der Technik, was ein agiler, „open-first“-Ansatz erreichen kann. Sie lieferten Modelle, die weit über ihr Gewicht hinaus boxen und machten sie der Community frei zugänglich – ein Katalysator für Fortschritt. Wer eine effiziente, offene LLM-Lösung sucht und sich nicht von Big-Tech-APIs abhängig machen will, findet bei Mistral derzeit einige der besten Angebote. Behalten Sie sie im Auge – sie verkörpern die Idee, dass die nächsten AI-Durchbrüche genauso gut von kleinen, schnellen Firmen wie von Tech-Giganten kommen könnten.

Cohere, Command R und andere bemerkenswerte LLMs: Der breitere Markt

Der KI-Boom hat neben den oben genannten Vorreitern eine reiche Landschaft an LLMs hervorgebracht. In diesem Abschnitt stellen wir Cohere-Modelle (wie Command R) und einige andere bedeutende LLM-Initiativen vor, um das Gesamtbild abzurunden.

Cohere und Command R

Cohere ist ein Startup (gegründet von ehemaligen Google-Brain-Forschern), das sich auf die Bereitstellung von NLP-Modellen für Unternehmen via API spezialisiert hat. Cohere gehörte zu den ersten, die kommerzielle Sprachmodell-Services angeboten haben (ab ca. 2021), mit Fokus auf Unternehmen, die maßgeschneiderte NLP-Lösungen brauchen. Die Cohere-Modelle hatten anfangs keine griffigen Namen wie „GPT“, sondern wurden schlicht nach Größe bezeichnet (small, medium, xlarge). Doch 2023–2024 führte Cohere die Command-Modellserie ein, die speziell auf das Befolgen von Anweisungen und Konversationsanwendungen abgestimmt ist (im Gegensatz zu den „Embed“-Modellen für Vektor-Embeddings).

Das Flaggschiff ist Command R, was laut Cohere für ein Modell steht, das auf „Reasoning“ (Schlussfolgerung) und weitreichenden Kontext optimiert wurde. Es handelt sich um ein 35 Milliarden Parameter-Transformermodell, das auf einem riesigen mehrsprachigen Korpus trainiert und dann gezielt für Dialog, komplexe Anweisungen, Tool-Nutzung und Retrieval-Augmented-Tasks feinabgestimmt wurde huggingface.co huggingface.co. Cohere tat 2024 etwas Bemerkenswertes – sie veröffentlichten die Gewichte von Command R offen (für Forschungs-/nicht-kommerzielle Nutzung) auf Hugging Face huggingface.co huggingface.co. Dadurch wurde ein leistungsstarkes 35B-Modell für die Community verfügbar (unter einer Lizenz, die kommerzielle Nutzung ohne Erlaubnis verbietet). Command R hat ein 128k Token-Kontextfenster docs.cohere.com docs.cohere.com, ähnlich wie Claude, was es für lange Dokumente hervorragend macht. Es ist außerdem mehrsprachig (unterstützt 10 Sprachen fließend) docs.cohere.com huggingface.co, und Cohere hat es gezielt für Dinge wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und sogar „Agent“-Anwendungen (wo das Modell externe Tools/Funktionen selbst aufruft) optimiert docs.cohere.com docs.cohere.com. In der Praxis kann Command R sehr detaillierte Anfragen abarbeiten, Schritt-für-Schritt-Logik anwenden und schließlich Fakten abrufen, wenn es mit einer Wissensbasis verbunden ist.

Cohere bietet auch Command R+ an, eine erweiterte Version, vermutlich mit mehr Training oder größerer Modellgröße (einige Quellen geben an, dass es sich um ein Ensemble oder ein 70B-Modell handeln könnte). Auf AWS Bedrock und anderen Cloud-Plattformen werden Command R und R+ als hochwertige Alternativen zu GPT-3.5 angeboten, insbesondere für Unternehmen, die verlangen, dass Daten in bestimmten Gerichtsbarkeiten verbleiben (Cohere ermöglicht Cloud-Deployments in ausgewählten Regionen) und mehr Kontrolle über das Modellverhalten benötigen.

Stärken von Cohere’s LLMs: Sie sind unternehmensbereit – das bedeutet, sie werden mit SLA-Support angeboten, können in virtuellen privaten Clouds bereitgestellt werden und sind mit Anwendungsbeispielen dokumentiert. Command-Modelle liefern starke Leistungen bei Geschäftsanwendungen wie Zusammenfassungen, Verfassen von E-Mails, Informationsgewinnung und sind so konzipiert, dass sie sich leicht mit Retrieval-Systemen integrieren lassen (Cohere liefert einen kompletten Stack inklusive Embeddings, Rerankern, etc.). Eine weitere Stärke ist die Latenz-/Durchsatzoptimierung – Cohere legt Wert darauf, die Modelle schnell und kosteneffizient für den Produktionseinsatz zu machen docs.cohere.com docs.cohere.com. Tatsächlich brachte das Update von Command R im August 2024 50 % höheren Durchsatz und 20 % geringere Latenz als zuvor docs.cohere.com. Außerdem wurde der „Sicherheitsmodus“ eingeführt, bei dem Entwickler die Strenge der Inhaltsfilterung nach Bedarf regeln können docs.cohere.com – ein hilfreiches Detail zur Moderation.

Schwächen: Der Name Cohere ist außerhalb von Unternehmenskreisen weniger bekannt, ihr Community-Umfeld ist also kleiner. Die Command-Modelle, so leistungsfähig sie sind, waren dem State-of-the-Art leicht hinterher (ein 35B-Modell kann z. B. bei schwersten Aufgaben nicht mit GPT-4 oder LLaMA-70B+ mithalten). Bis zur Forschungs-Veröffentlichung von Command R war Cohere außerdem komplett geschlossen – das bedeutete weniger Community-Feedback für die Verbesserung der Modellspezifika. Das Open-Weight-Release ist nicht-kommerziell, Unternehmen müssen also weiterhin für die API bezahlen oder eine Speziallizenz erwerben. Außerdem führt Cohere’s Fokussierung auf Enterprise-Sicherheit dazu, dass das Modell bei Antworten manchmal sehr konservativ agiert (ähnlich wie frühe Ausgaben von Bard), was es weniger kreativ machen kann. Es wird jedoch fortlaufend optimiert, und Command R+ soll weitaus besser sein (einige Community-Tests sprechen sogar davon, dass es in vielen Bereichen GPT-4-Qualität nahekommt).

Weitere bemerkenswerte LLMs

Abseits der von uns beschriebenen „Big 5“ bieten viele andere Anbieter ebenfalls bedeutende LLMs an:

• PaLM 2 (Google) – Vor Gemini war PaLM 2 (gelauncht auf der I/O 2023) das Hauptmodell von Google. Es besitzt 340 Milliarden Parameter und wurde auf 3,6 Billionen Tokens trainiert cnbc.com research.google, mit starken Fähigkeiten in Mehrsprachigkeit, logischem Schlussfolgern und im Programmieren. PaLM 2 war die technologische Basis für Google Bard durch den Großteil des Jahres 2023 und kam in verschiedenen Varianten (Gecko, Otter, Bison) für unterschiedliche Größen. Besonders beim Programmieren und bei Logikrätseln überzeugte das Modell und wurde gezielt für Spezialanwendungen wie Med-PaLM (medizinisches Q&A) feinjustiert. PaLM 2 ebnete den Weg für Gemini und war dem ursprünglichen PaLM mit 540B-Parametern, aber weniger Training, bereits voraus. Bard mit PaLM 2 war das erste, das eine Exportfunktion für Gmail/Docs bot und LLM-Unterstützung in Arbeitsabläufe integrierte. Auch wenn PaLM 2 heute von Gemini überholt wurde, ist es weiterhin in vielen Google-Cloud-Diensten im Einsatz und bleibt ein solides Modell.
• Jurassic-2 (AI21 Labs) – AI21, ein israelisches Start-up, war ein früher Konkurrent von OpenAI. Ihr Jurassic-1 (178B Parameter) war 2021 eines der größten Modelle weltweit. Jurassic-2, gelauncht 2023, setzt dies mit Modellen in verschiedenen Sprachen (besondere Fokusse z. B. auf Hebräisch, Französisch usw.) fort. AI21-Modelle sind bekannt für starke Leistungen beim Longform-Schreiben und Wissen, u. a. weil die Gründer zu den Wegbereitern des Transformer-Architektur zählen. Der Zugang erfolgt über die AI21 Studio API. AI21 steckt auch hinter Tools wie Wordtune (Schreibhilfe). Jurassic-2 bietet mit „J2 Jumbo“ vermutlich ein Modell in der 178B-Klasse, daneben kleinere Modelle (um 20B). Stärke: sehr kohärente Texte, teils faktischer bei Wissensfragen. Schwäche: weniger gut beim Programmieren, nicht Open-Source.
• Claude Instant & andere (Anthropic) – Neben dem Hauptmodell Claude bietet Anthropic auch Claude Instant an, ein kleineres Modell (~1/5 der Größe), das schneller und günstiger ist. Ideal für Echtzeit-Chats, wo nicht die höchste Qualität benötigt wird. Vergleichbar dazu hat OpenAI GPT-3.5 Turbo als schnellere/günstigere Alternative zu GPT-4. Solche „kleinen Geschwister“-Modelle sind für Anwendungen mit hohem Anfragevolumen relevant (z. B. Kundenservice-Chatbots nutzen Claude Instant für Tausende Anfragen und eskalieren schwierige Fragen nur an Claude 2).
• Inflection-1 / Pi (Inflection AI) – Inflection AI (mitgegründet von Mustafa Suleyman, bekannt durch DeepMind) brachte Pi auf den Markt, einen persönlichen KI-Begleiter, der sich vor allem auf Konversationen (gern auch emotionale/unterstützende) fokussiert, weniger auf das Lösen von Aufgaben. Es läuft auf Inflections eigenem LLM (Inflection-1; Ende 2023 war Inflection-2 in Vorbereitung). Pi besticht durch einen freundlichen, gesprächigen Stil und lehnt Aufgaben wie Programmierung oder faktenbasierte Q&A ab – ein Experiment, KI zum „Freund“ zu machen. Kein direkter Benchmark-Konkurrent, aber ein Vorreiter für spezialisierte LLM-Erfahrungen. Für das Training wurde ein Supercomputer mit 22.000 GPUs gebaut, Inflection-2 könnte also sehr groß sein (>100B Parameter, laut Gerüchten). Nichts ist Open-Source; nutzbar über App/Website.
• Open-Source-Community-Modelle – Neben LLaMA und Mistral haben viele kollaborative Projekte beachtenswerte LLMs geschaffen:
  • BLOOM (von BigScience) – Ein 176B-Parameter-Modell für viele Sprachen, Mitte 2022 unter offener Lizenz veröffentlicht. Ein Meilenstein als erstes Open-Weight-Modell in GPT-3-Größe. BLOOM liefert solide Leistung, vor allem in Nicht-Englisch, ist aber weniger effizient als aktuellere Modelle. Dennoch wurde damit ein Präzedenzfall für großangelegte, freiwillige Community-Projekte gesetzt.
  • Falcon (vom Technology Innovation Institute der VAE) – Falcon 40B und 7B wurden 2023 als Spitzenniveau-Open-Modelle veröffentlicht. Falcon 40B führte eine Zeit lang einige Benchmarks an und ist inzwischen frei nutzbar (eine Apache-2.0-Lizenz ohne Lizenzgebühren). Falcon wurde auf hochwertigen Daten (RefinedWeb) trainiert und ist ein Beispiel dafür, wie auch außerhalb von USA/EU Spitzenleistungen entstehen.
  • MosaicML MPT – Vor der Übernahme durch Databricks brachte MosaicML MPT-7B auf den Markt (notabel durch längere Kontextfenster, bis zu 84k Tokens dank effizientem Attention-Mechanismus) ebenso wie MPT-30B. Diese offenen Modelle wurden vielfach feinjustiert und zeigten neue Features wie System-Message-Tuning und Handling langer Texte.
  • WizardCoder, Phi-1 usw. – Für den Coding-Bereich wurden spezialisierte Modelle entwickelt: WizardCoder (ein Fine-Tune von Code LLaMA) führte zeitweise die Coding-Benchmarks unter den Open-Modelle an. Phi-1 (von Microsoft) zeigte, dass das Training nur auf Code und Math-Texten einem 1,3B-Modell (!) erlaubte, selbst Leetcode-Hard-Probleme zu lösen – ein Beleg, dass innovative Trainingskonzepte Spezialisierung gegen reine Größe ausspielen können.
• xAIs Grok – Ende 2023 veröffentlichte Elon Musks neues KI-Unternehmen xAI eine Beta-Version von Grok, einem Chatbot mit bewusst „frecher“ Persönlichkeit, exklusiv für Abonnenten auf X (Twitter). Grok basiert offenbar auf Open-Source (wohl ein LLaMA-2-Fine-Tune, evtl. ein 70B-Modell). Musk deutete an, Grok solle als „wahrheitssuchende“ KI weniger Beschränkungen beim Humor haben. Grok hat keine Forschungs-Benchmarks dominiert, ist aber kulturell relevant als Teil von Musks Bestreben, eine Alternative zu ChatGPT/Bard zu bieten, die laut seiner Aussage bei kontroversen Themen nicht „lüge“. Die Entwicklung zeigt, dass sogar soziale Netzwerke LLMs als Schlüssel für Nutzerbindung sehen.
• Enterprise-fokussierte Modelle von Big Tech – Unternehmen wie IBM und Amazon haben sich entschieden, keine GPT-4-Konkurrenten von Grund auf zu bauen, sondern kuratieren/hosten Modelle:
  • IBM’s watsonx.ai bietet Zugriff auf Open-Modelle wie LLaMA-2 und kuratierte kleinere Modelle (und IBM hat eigene Granite Series-Modelle um 20B Parameter für bestimmte Business-NLP-Anwendungen).
  • Der AWS Bedrock-Dienst von Amazon hostet Modelle von Anthropic (Claude), AI21 (Jurassic), Cohere, Stability AI usw. und Amazons eigene Titan-Familie (Modelle um 20B, für Klassisches wie Kundensupport-Chats und Textzusammenfassungen).
  • Microsoft setzt im Kern auf die Modelle von OpenAI (integriert in Azure als Azure OpenAI Service), entwickelt aber auch eigene Forschungsmodelle (Phi-1 u. a.) und könnte künftig weitere Domänen-LLMs veröffentlichen.

Zusammengefasst: Der LLM-Markt ist voller Wettbewerber, die jeweils eigene Nischen bedienen – ob enterprise-ready Services (Cohere, AI21), KI-Begleiter mit Spezialfokus (Inflection Pi) oder Open-Source-Herausforderer (Meta, Mistral, Falcon). Diese Vielfalt ist ein Gewinn: Man kann das Modell wählen, das genau zu den eigenen Bedürfnissen passt – sei es die höchste Genauigkeit, das geringste Kostenlevel, maximale Kontrollierbarkeit/Privatsphäre oder die größte Sicherheit/Alignment.

Nachdem wir nun die wichtigsten LLM-Anbieter betrachtet haben, bietet die folgende Tabelle einen direkten Vergleich ihrer wichtigsten Eigenschaften:

Vergleichstabelle: Führende LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, etc.)

(Tabellenhinweis: „Parameter“ für GPT-4 und Gemini sind ungefähre Werte, da nicht offiziell veröffentlicht. „Multimodal“ gibt an, ob das Modell auch nicht-textuelle Inhalte verarbeiten kann. Offen vs. Geschlossen bezieht sich auf die Verfügbarkeit der Modellgewichte. Die Lizenzspalte fasst die Nutzungsbedingungen zusammen.)

Trends, zukünftige Entwicklungen und die Wahl des richtigen LLM

Die rasante Entwicklung von ChatGPT und seinen Alternativen hat eines deutlich gemacht: Die Fähigkeiten der KI schreiten mit unglaublicher Geschwindigkeit voran. Hier sind einige wichtige Trends, was sie für die Zukunft bedeuten und Empfehlungen, wie Nutzer oder Unternehmen sich in der LLM-Landschaft zurechtfinden können:

Wichtige Branchentrends

• Multimodalität ist die Zukunft: Modelle, die Text, Bilder, Audio und mehr verarbeiten können, werden zum Standard. Das sieht man an den Bild-Eingaben von GPT-4, daran, dass Google Gemini von Tag eins an multimodal ist, und Metas Bestreben, LLaMA Sehvermögen zu verleihen. Zukünftige LLMs könnten problemlos Screenshots von Webseiten, Tabellenkalkulationen oder Videotranskripte aufnehmen und Fragen beantworten, die all dies kombinieren. Unternehmen sollten mit KI rechnen, die alle Datenformen versteht und so reichhaltigere Anwendungen ermöglicht (z.B. eine KI, die Design-Entwürfe, Code und Produktspezifikationen zusammenliest und Feedback gibt).
• Längere Kontexte & Gedächtnis: Die Ausweitung des Kontextfensters auf 100.000 Tokens und mehr en.wikipedia.org deutet darauf hin, dass das „Vergessen“ bald kein großes Problem mehr sein wird. Wir könnten Modelle bekommen, die ganze Datenbanken oder Bücher in einem Rutsch aufnehmen können. In Kombination mit besserer „retrieval-augmented generation“ (bei der das Modell gezielt relevante Informationen abruft), werden LLMs wie mit externem Gedächtnis funktionieren – immer mit dem relevantesten Wissen griffbereit. Das verringert Halluzinationen und verbessert die Faktenlage, da Modelle gezielt auf Quellen zurückgreifen können.
• Open-Source-Momentum: Die Zeit, in der wenige Firmen die besten Modelle kontrollieren, geht zu Ende. Metas LLaMA 3 405B Modell, das mit Closed-Source-Modellen gleichzieht ibm.com, ist ein Wendepunkt. Startups wie Mistral beweisen, dass Innovation auch von kleinen Teams kommen kann. Wir werden wohl eine Proliferation spezialisierter Open-Source-Modelle (für Medizin, Recht, Finanzen, usw.) erleben und immer bessere Tools zum Feintuning und einfachen Einsatz. Für Organisationen mit Datenschutzanforderungen ist das großartig – sie können leistungsstarke KI lokal betreiben. Auch IT-Giganten setzen darauf: Googles Gemma und Metas Open-Source-Initiativen zeigen eine hybride Zukunft, in der Closed und Open Modelle florieren.
• Effizienz & neue Architekturen: Nicht jeder kann sich Modelle mit Billionen von Parametern leisten, daher liegt der Fokus auf intelligenteren, nicht nur größeren Modellen. Techniken wie Mixture-of-Experts (MoE) (wie in Gemini 1.5 en.wikipedia.org und Mixtral mistral.ai), Low-Rank Adaptation (LoRA) für schnelles Feintuning und distillierte Modelle sorgen dafür, dass große Leistung auch mit kleinerem Ressourceneinsatz möglich ist. Auch modulare oder zusammengesetzte KI wird erforscht – z.B. mehrere kleine Spezialmodelle, die orchestriert werden (eins für Logik, eins für Mathematik, eins für Code, usw.). Das LLM der Zukunft könnte tatsächlich ein Team von Modellen im Hintergrund sein.
• Regulierung und Sicherheit: Da LLMs von Millionen genutzt werden, wächst die Aufmerksamkeit der Regulierungsbehörden. Transparenz bei Trainingsdaten, Modellverhalten und Schutzmechanismen gegen Missbrauch (Spam, Deepfakes etc.) werden auf Regierungsebene diskutiert. Firmen setzen proaktiv auf Sicherheitsmaßnahmen – Anthrowpics Claude hat Constitutional AI, OpenAI verbessert laufend die Inhaltsfilter, Meta integriert Bewertungen zu Toxizität/Voreingenommenheit in ihre Releases. Zu erwarten sind mehr Nutzer-Kontrollmöglichkeiten – z.B. ein „Toxizitäts-Regler“ für die Balance zwischen Sicherheit und Authentizität oder Dashboards für Unternehmen, um KI-Ausgaben auf Compliance zu überwachen. Auch das Watermarking KI-generierter Inhalte ist ein aktives Feld (OpenAI arbeitet daran), um KI-Texte zu erkennen – das könnte Standard werden.
• Integration und Agentive KI: LLMs werden Teil größerer Agentensysteme – wie autoGPT oder LangChain-Agenten, die KI-Ausgaben weiterverarbeiten und Aktionen ausführen können (Web durchsuchen, Code ausführen usw.). OpenAIs GPT-4 besitzt Plug-ins, über die es APIs aufrufen kann (z.B. um Flüge zu buchen oder Berechnungen durchzuführen). Der Trend geht zu KI, die nicht nur chattet, sondern handelt – also Werkzeuge nutzt, sich mit neuen Daten aktualisiert und eventuell selbstständig mehrere Schritte verknüpft. Unternehmen könnten KI-Agenten einsetzen, die mehrstufige Workflows ausführen (unter menschlicher Aufsicht). Das steigert die Möglichkeiten enorm, erfordert aber auch robuste Schutzmechanismen (um Fehlerketten zu verhindern).
• Anpassung und Feintuning: Der Bedarf wächst, LLMs mit eigenen Daten oder im Stil einer Marke zu trainieren. Open-Source-Modelle erleichtern das (man kann die Gewichte aktualisieren). Doch auch Closed-Modelle bieten immer mehr Anpassung – OpenAI hat Funktionsaufrufe und Systemnachrichten eingeführt, um ChatGPT gezielt zu steuern, und Azure bietet „On Your Data“ für eine unternehmensspezifische Datenbasis. Künftig könnten persönliche LLMs Realität werden – der eigene KI-Assistent, der E-Mails, Präferenzen, Arbeitsdokumente kennt (alles gesichert und lokal feinabgestimmt) und dadurch höchst relevante Antworten liefert. Tools für günstiges Feintuning (wie LoRA) werden besser, sodass auch Mittelständler eine maßgeschneiderte KI bekommen können.

Das richtige LLM für Ihre Anforderungen wählen

Bei so vielen Optionen stellt sich die Frage: Wie wählt man das passende LLM? Hier einige Auswahlkriterien:

• Fähigkeit vs. Kosten: Wenn Sie absolute Spitzenleistung benötigen (z.B. für komplexe rechtliche Analysen oder neueste Forschungsergebnisse), liegen GPT-4, Gemini Ultra oder LLaMA 3 405B in dieser Liga. Sie sind jedoch teuer (API-Preise oder Infrastrukturkosten). Für viele Anwendungen genügt ein Modell der Mittelklasse (wie Claude 2, Cohere Command oder ein offenes 13B-70B Modell), das nahezu Spitzenleistung für einen Bruchteil der Kosten bietet. Prüfen Sie dies anhand Ihrer konkreten Aufgaben: Codegenerierung gelingt oft schon hervorragend mit einem 34B Modell, das speziell auf Code getunt ist (z.B. CodeLlama oder WizardCoder), ohne dass immer GPT-4 nötig ist. Nutzen Sie Benchmarks als Anhaltspunkt, machen Sie aber auch einen Pilotversuch mit Ihren eigenen Aufgaben.
• Offenheit und Kontrolle: Wenn Datenschutz oder On-Premises-Deployment höchste Priorität haben (Gesundheitswesen, Finanzwesen, Behörden), empfehlen sich Open-Source-LLMs. LLaMA 2, LLaMA 3, Mistral/Mixtral, Falcon usw. können lokal betrieben werden, ohne dass Daten Dritten übermittelt werden. Zudem können Modelle auditiert werden (z.B. auf Bias geprüft). Der Nachteil: Man benötigt ML-Expertise zur Wartung und Bereitstellung. Geschlossene APIs (OpenAI, Anthropic etc.) nehmen einem das ab – sie kümmern sich um Skalierung, Updates und Sicherheit, was sich lohnt, wenn Cloud-Nutzung möglich ist. Manche Firmen fahren hybrid: Closed APIs für allgemeine Aufgaben, Open-Modelle für sensible Datenverarbeitung.
• Kontextlänge: Müssen Sie sehr große Dokumente einlesen oder stundenlang chatten? Dann könnten Claudes 100k-Kontext oder Cohere mit 128k-Kontext entscheidend sein. Auch wenn z.B. ganze Bücher zusammengefasst oder sehr lange Verträge analysiert werden sollen, wählen Sie ein Modell mit starker Long-Context-Unterstützung. Open-Modelle holen hier auf (einige LLaMA-Versionen schaffen per Feintuning über 32k Tokens), aber „out-of-the-box“-Meister beim langen Kontext sind Claude und Command R.
• Multimodal-Fähigkeiten: Wenn Sie eine KI wollen, die Bilder oder Diagramme mit Text analysiert, bieten aktuell GPT-4 mit Vision (via ChatGPT Plus) oder Gemini die besten Optionen. Andere ziehen nach, aber 2025 führen OpenAI und Google bei Vision-Integration. Wenn das kritisch ist (z.B. für Screenshot-Analysen oder Diagramm-Auswertungen), reduziert sich die Auswahl auf diese Plattformen.
• Domänenspezialisierung: Manche Modelle sind für bestimmte Fachgebiete optimiert. Für medizinische Antworten eignen sich Googles Med-PaLM oder auf medizinische Q&A getunte Open-Modelle besser als klassisches ChatGPT. Bei Programmieraufgaben sind OpenAIs code-davinci oder Metas Code Llama dafür optimiert. Cohere-Modelle schneiden oft sehr gut bei wirtschaftlichen Dokumenten ab. Prüfen Sie, ob es ein domänenspezifisches Modell gibt – oft übertrifft es ein allgemeines Modell auf Spezialgebieten. Und falls nicht, kann man ein eigenes Feintuning betreiben (ein Generalmodell mit eigenen Daten verfeinern).
• Sicherheit und Moderation: Verschiedene Anbieter setzen verschieden streng an. OpenAI ist recht restriktiv (ChatGPT verweigert viele riskante Anfragen). Anthropic’s Claude ist ebenso eher streng, versucht aber, hilfreich umzuleiten. Open-Modelle machen, was Sie wollen (sofern sie nicht speziell auf Ablehnung getunt sind). Für öffentliche Anwendungen empfiehlt sich ein Modell mit Moderation oder ein externes Filter-System. Ist die Reputation Ihrer Marke im Spiel, ist ein allzu „kantiges“ oder beleidigendes Modell riskant. Enterprise-Anbieter (Cohere, Azure OpenAI) bieten oft ein Plus an Filterung oder Audits. Überlegen Sie: Wie wichtig ist Ihnen, dass das Modell „von Haus aus brav“ ist – oder setzen Sie eigene Prüfungen ein?
• Lizenzierung und Nutzungsbedingungen: Stellen Sie sicher, dass die Lizenz zum geplanten Einsatz passt. OpenAI und andere untersagen bestimmte Nutzungen (z.B. Desinformationskampagnen, Verarbeitung sensibler Daten). Metas LLaMA-Lizenz untersagt z.B., das Modell zum Verbessern anderer Modelle einzusetzen (Konkurrenz verhindern). Bei Produktintegration sollten Sie das Kleingedruckte lesen. Open-Source-Lizenzen wie Apache/MIT sind am einfachsten (kaum Auflagen). Einige Open-Modelle (z.B. LLaMA 2) verlangen Attribution oder das Teilen von Verbesserungen. Und wie erwähnt: Für Großunternehmen ab 700 Mio. Nutzern gibt es eigene Klauseln bei Meta-Modellen.

Der Weg in die Zukunft

Der Wettbewerb zwischen ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA und anderen hat Verbraucher:innen und Unternehmen enorm genutzt – die KI-Qualität steigt, der Zugang wird vielfältiger. Für die Zukunft ist mit noch mehr Konvergenz zu rechnen: Geschlossene Modelle adaptieren Open-Methoden (OpenAI plant ein Toolkit für sichere On-Premise-Bereitstellung; Google open-sourct kleinere Modelle), und offene Modelle nehmen neueste Techniken aus der Closed-Forschung auf.

Für Nutzer bedeutet das mehr Auswahlmöglichkeiten und wahrscheinlich geringere Kosten. Die Ausführung einer leistungsstarken KI könnte dank Optimierungen bald so günstig wie das Hosting eines Webservers sein. Unternehmen werden wahrscheinlich ein Portfolio an LLMs verwenden: vielleicht ein erstklassiges, geschlossenes Modell für kritische Argumentationsschritte, ein offenes Modell für datensensible Zusammenfassungen und einige Spezialmodelle für Aufgaben wie OCR oder Code.

Bei der Wahl des „richtigen“ LLM gilt: Es gibt keine Einheitslösung. Definieren Sie, was „richtig“ für Sie bedeutet – am schnellsten? am günstigsten? am genauesten? am privatesten? – und nutzen Sie die obigen Vergleiche als Leitfaden. Das Schöne ist: Viele dieser Modelle können Sie kostenlos oder zu minimalen Kosten ausprobieren (z. B. über kostenlose Testversionen oder offene Downloads). Es ist eine gute Praxis, Ihren Anwendungsfall mit 2–3 verschiedenen Modellen zu prototypisieren, um die Ergebnisqualität zu prüfen und sich dann zu entscheiden.

Eines ist sicher: LLMs sind gekommen, um zu bleiben, und sie werden immer besser. Es ist klug, dieses sich schnell entwickelnde Feld im Auge zu behalten. Abonnieren Sie KI-News, probieren Sie neue Modellveröffentlichungen aus (alle paar Monate gibt es scheinbar einen neuen „GPT-Killer“!), und bauen Sie möglicherweise Beziehungen zu mehreren KI-Anbietern auf – so haben Sie immer das beste Werkzeug zur Hand. Egal, ob Sie als Endnutzer einen smarten Assistenten suchen oder als Unternehmen KI in Ihre Produkte integrieren wollen, die Möglichkeiten waren nie spannender.

In diesem neuen KI-Zeitalter gilt: Wissen ist Macht – sowohl das Wissen, das diese LLMs enthalten, als auch das Wissen über ihre Unterschiede. Hoffentlich hat Sie dieser Bericht mit Letzterem ausgerüstet, sodass Sie das Erstere bestmöglich nutzen können.