Ein KI-Modell ist das trainierte „Gehirn" hinter einem KI-Werkzeug, und die bekanntesten Modellfamilien heißen GPT, Claude und Gemini. Sie stammen von verschiedenen Anbietern, wurden unterschiedlich trainiert und haben deshalb unterschiedliche Stärken. Ein einziges Modell, das bei allem vorne liegt, gibt es nicht. Die Ranglisten ändern sich alle paar Monate. Sinnvoller als die Suche nach dem einen Modell ist es, für jede Aufgabe das passende zu wählen.
Ein Vergleich aus dem Alltag
Denken Sie an ein Ärzteteam. Die Internistin, der Radiologe und die Allgemeinmedizinerin haben alle Medizin studiert. Trotzdem fragen Sie bei einem Röntgenbild lieber den Radiologen. Bei KI-Modellen ist es ähnlich: Alle können schreiben, zusammenfassen und Fragen beantworten. Aber je nach Aufgabe liefert das eine oder andere oft das brauchbarere Ergebnis.
Die wichtigsten Modellfamilien im Überblick
Die folgenden Einordnungen sind bewusst allgemein. Jede Familie besteht aus mehreren Versionen, große und kleine, schnelle und gründliche, und alle werden laufend weiterentwickelt.
GPT (OpenAI, USA) Die Modelle hinter ChatGPT. Breit aufgestellte Allrounder für Text, Bilder und Sprache, mit einem großen Ökosystem an Werkzeugen und Erweiterungen. Für viele Menschen der Einstieg in KI.
Claude (Anthropic, USA) Wird häufig für längere Texte, die Arbeit mit umfangreichen Dokumenten und Programmierung genutzt. Viele Nutzerinnen und Nutzer schätzen den sachlichen, sorgfältigen Schreibstil. Einen ausführlichen Vergleich finden Sie in Claude vs ChatGPT.
Gemini (Google, USA) Von Grund auf für Text, Bilder, Audio und Video gebaut. Aktuelle Gemini-Modelle können sehr lange Eingaben auf einmal verarbeiten, rund eine Million Tokens. Eng mit Google-Diensten verbunden. Mehr dazu in Gemini vs ChatGPT.
Mistral (Mistral AI, Frankreich) Ein europäischer Anbieter. Einige Modelle sind als offene Gewichte („open weights") verfügbar und lassen sich auch selbst betreiben.
Llama (Meta, USA) Offene Modelle, die Unternehmen herunterladen und auf eigener Infrastruktur betreiben können. Mehr zu diesem Ansatz in Lokale KI.
Daneben gibt es spezialisierte Modelle, etwa für Spracherkennung, Übersetzung oder Websuche mit Quellen.
Worin sich KI-Modelle unterscheiden
| Kriterium | Worauf es ankommt |
|---|---|
| Qualität der Antworten | Wie gut löst das Modell Ihre konkrete Aufgabe? Am besten mit eigenen Beispielen testen. |
| Kontextfenster | Wie viel Text passt auf einmal hinein? Wichtig für lange Verträge oder Akten. |
| Geschwindigkeit | Kleine Modelle antworten schneller, große denken gründlicher. |
| Kosten | Große Modelle kosten pro Anfrage deutlich mehr als kleine. |
| Bilder und Audio | Kann das Modell Fotos, Scans oder Sprache verarbeiten? |
| Datenschutz | Hängt weniger vom Modell ab als vom Zugang: Über welchen Anbieter läuft es, und zu welchen Bedingungen? |
Den letzten Punkt übersehen viele: Dasselbe Modell kann in einer Verbraucher-App andere Datenregeln haben als über einen Geschäftszugang.
Ein Beispiel aus dem Büro
Ein erfundenes Beispiel: Die Steuerkanzlei Albrecht & Partner in Hannover nutzt KI für drei Aufgaben.
- Mandantenmails formulieren: Ein schnelles, kleineres Modell reicht völlig aus.
- Einen 120-seitigen Prüfbericht auswerten: Hier nimmt das Team ein Modell mit großem Kontextfenster und lässt sich Fundstellen nennen.
- Eine knifflige Rechtsfrage durchdenken: Das Team stellt dieselbe Frage zwei verschiedenen Modellen. Stimmen die Antworten überein, ist das ein gutes Zeichen. Weichen sie ab, schaut eine Steuerberaterin genauer hin.
Warum mehrere Modelle helfen
- Passendes Werkzeug je Aufgabe. Schnell und günstig für Routine, gründlich für Komplexes.
- Zweite Meinung. Wenn zwei Modelle unabhängig zum gleichen Ergebnis kommen, sinkt das Risiko einer KI-Halluzination. Prüfen müssen Sie trotzdem.
- Keine Abhängigkeit. Die Spitzenplätze wechseln oft. Wer nicht an einen Anbieter gebunden ist, kann ohne Umstellung wechseln.
Was das für vertrauliche Daten bedeutet
Praktischer Tipp: Bevor Sie ein neues Modell ausprobieren, prüfen Sie nicht nur die Qualität, sondern auch die Bedingungen des Zugangs: Speichert der Anbieter Ihre Eingaben, darf er damit trainieren, gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag?
Mehrere Modelle heißen oft auch mehrere Anbieter, und damit mehrere Stellen, an denen Daten weiterverwendet werden könnten. Die DSGVO schützt nur, was sich auf eine bestimmbare Person bezieht. Anonymisierte Inhalte dürfen legal gebündelt und verkauft werden, wenn die Bedingungen eine Weiterverwendung erlauben. Wie das abläuft, zeigt die Datenspur.
Wysor ist ein privater Arbeitsbereich mit mehreren Modellen (GPT, Claude, Gemini und weitere), zwischen denen Sie je Aufgabe wechseln. Jeder angebundene KI-Anbieter arbeitet mit Zero Data Retention: verarbeitet, dann gelöscht. Wysor trainiert nie mit Ihren Inhalten und verkauft sie nie. Welche Modelle verfügbar sind, sehen Sie in unserer Modellübersicht.
Häufige Fragen
Welches KI-Modell ist das beste? Das hängt von der Aufgabe ab. Ranglisten ändern sich häufig, und ein Modell, das beim Programmieren vorne liegt, ist nicht automatisch das beste für Briefe. Testen Sie mit Ihren eigenen typischen Aufgaben.
Was ist der Unterschied zwischen GPT, Claude und Gemini? Sie stammen von OpenAI, Anthropic und Google und wurden unterschiedlich trainiert. Alle drei sind leistungsfähige Allrounder, mit unterschiedlichen Stärken etwa bei langen Dokumenten, Multimedia oder Schreibstil.
Gibt es europäische KI-Modelle? Ja, zum Beispiel die Modelle von Mistral AI aus Frankreich. Für den Datenschutz ist aber vor allem entscheidend, wo und zu welchen Bedingungen ein Modell betrieben wird. Mehr dazu in Europäische KI.
Kann ich mehrere KI-Modelle in einem Werkzeug nutzen? Ja. Es gibt Arbeitsbereiche, die mehrere Modelle unter einer Oberfläche bündeln. So wechseln Sie je Aufgabe, ohne mehrere Konten und Verträge zu verwalten.
Weiterlesen
- Was ist ein LLM?. Was hinter allen diesen Modellen steckt.
- Wie funktioniert ChatGPT?. Training, Antworten und was mit Ihrem Text passiert.
- Was ist ein RAG-System?. Wie Modelle mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten.
- Die Datenspur. Was mit einer Datei passiert, sobald jemand sie weiterverwenden darf.
Fragen zur Modellwahl oder zur datenschutzkonformen Nutzung? Schreiben Sie an [email protected] oder nutzen Sie das Kontaktformular in der App.
