Sprachmodelle
Im KI-Chat stehen mehre große Sprachmodelle (Large Language Models – LLM) zur Verfügung.
LLMs (Large Language Models) sind KI-Modelle, die durch Training auf großen Textdaten menschenähnlichen Text generieren. Sie nutzen neuronale Netze (z. B. Transformer), um Wortwahrscheinlichkeiten vorherzusagen.
Large Language Modelle unterscheiden sich hinsichtlich Architektur, Modellgröße, Kontextlänge, Trainingsdatenqualität und -breite, Feinabstimmung sowie unterstützten Modalitäten. Diese Faktoren beeinflussen Genauigkeit, Halluzinationsrate, Geschwindigkeit und Hardwarebedarf, Datenschutz- und Lizenzaspekte sowie die Eignung für Aufgaben wie Codieren, Übersetzen, Reasoning oder Domänenspezialisierung.
LLMs sind schwer direkt vergleichbar, da sie unterschiedliche Trainingsdaten, Architekturen und Optimierungsziele nutzen, was zu spezifischen Stärken und Schwächen in verschiedenen Aufgabenbereichen führt. Standardisierte Benchmarks wie MMLU oder HELM bieten zwar eine grobe Orientierung, erfassen aber oft nicht die praktische Anwendbarkeit oder ethischen Aspekte wie Bias und Ressourcenverbrauch. Sie haben die Wahl.
GPT-5-nano
OpenAI
GPT-5-nano von OpenAI ist ein kompaktes, schnelles KI-Modell. Stärken: geringe Latenz, Effizienz, solide Sprach- und Analysefähigkeiten. Einsatzmöglichkeiten: Chatbots, Automatisierung, Textverarbeitung, Klassifikation, Extraktion und KI-Funktionen in Apps mit knappen Ressourcen oder hohem Durchsatz.
August 2025
GPT-5.2 von OpenAI ist ein leistungsstarkes KI-Modell für komplexe Sprach-, Analyse- und Automatisierungsaufgaben. Stärken: hohe Qualität, gutes Schlussfolgern, Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit. Einsatzmöglichkeiten: Assistenten, Programmierung, Recherche, Content-Erstellung, Support, Datenanalyse und anspruchsvolle Unternehmens-Workflows.
August 2025
GPT-5.2
OpenAI