KI: Stärken und Schwächen der verschiedenen Sprachmodelle

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren eine beispiellose Entwicklung erlebt – insbesondere im Bereich der Sprachmodelle. Seit dem Durchbruch von GPT-3 im Jahr 2020 hat sich das Tempo der Innovation rasant beschleunigt.

Die großen KI-Anbieter wie OpenAI, Google DeepMind, Anthropic oder Meta liefern sich ein regelrechtes Wettrennen, um die leistungsfähigsten und nützlichsten Sprach-KI-Systeme zu entwickeln. Im Jahr 2025 stehen Nutzern nun unterschiedlichste Modelle zur Verfügung, die sich nicht nur in Leistung, sondern auch in Kosten, Anwendungsmöglichkeiten, Ethik und Datenpolitik erheblich unterscheiden. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Sprachmodelle, vergleicht ihre Stärken und Schwächen und gibt Empfehlungen für verschiedene Einsatzszenarien.

Überblick relevanter Sprachmodelle

Derzeit dominieren vier große Modellfamilien den Markt:

OpenAI: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o (Omni), GPT-4o mini und GPT-4.5
Anthropic: Claude 3 (Haiku, Sonnet, Opus) sowie das kommende Claude 4
Google: Gemini Nano, Pro und Ultra
Meta: LLaMA 3 (Large Language Model Meta AI)

Dazu kommen leistungsfähige Open-Source-Modelle wie Teuken 7B aus Europa sowie Modelle von Cohere, Mistral oder Perplexity. Jedes dieser Systeme verfolgt unterschiedliche Zielsetzungen – von maximaler Leistung bis zu maximaler Transparenz.

Bewertungskriterien im Vergleich

Um die Modelle sinnvoll vergleichen zu können, wurden acht Kriterien herangezogen:

Sprachverständnis & Textgenerierung
Multimodalität (Text, Bild, Audio)
Faktenwissen & Argumentation
Mehrsprachigkeit
Effizienz (Rechenleistung/Kosten)
Halluzinationen & Sicherheitsrisiken
Transparenz & Datenschutz
Open-Source-Fähigkeit

Stärken und Schwächen der führenden Modelle

GPT-3.5

OpenAIs GPT-3.5 ist das „Arbeitspferd“ unter den Sprachmodellen. Es ist kostengünstig, schnell und besonders geeignet für einfache Aufgaben wie Chatbots, Textklassifizierung oder Inhaltsvorschläge. Allerdings stößt es bei komplexen Aufgaben an seine Grenzen: „GPT-3.5 versteht die Fragestellung – aber nicht immer die Absicht dahinter“, beschreibt es der Informatiker Dr. Nina Leyen in einem Interview mit nbreview.de.

GPT-4

Mit GPT-4 stellte OpenAI ein Modell vor, das deutlich präziser argumentiert und besser mit komplexen Aufgaben umgehen kann – etwa bei juristischen Fragestellungen oder medizinischer Textauswertung. Es zeigte im MMLU-Benchmark (eine Sammlung akademischer Fragen) eine beeindruckende Genauigkeit von 86,5 %. Schwächen bleiben allerdings: Die Rechenkosten sind hoch, und mitunter zeigt GPT-4 ein „Overconfidence“-Problem, bei dem es falsche Informationen sehr überzeugend präsentiert.

GPT-4o (Omni)

GPT-4o, im Mai 2024 eingeführt, ist das erste echte Multimodell von OpenAI, das Texte, Bilder und Sprache nativ verarbeiten kann – in Echtzeit. Es reagiert laut T-Online-Analyse sogar mit menschlicher Stimmlage auf verbale Eingaben. Im Vergleich zu GPT-4 übertrifft es dieses in Benchmarks: „GPT-4o erzielt eine MMLU-Genauigkeit von 88,7 % und zeigt, dass Sprachverarbeitung und Audioverständnis zusammengeführt werden können“, so OpenAI-CTO Mira Murati.

Ein Beispiel: Ein Nutzer fotografiert eine defekte Fahrradkette, fragt „Was stimmt hier nicht?“ – und GPT-4o beschreibt Ursache und Reparatur live via Sprache. Schwächen sind noch technische Instabilitäten und eingeschränkte Kontexttiefe im Vergleich zum reinen GPT-4.

GPT-4o mini

Das kleinere Schwester-Modell GPT-4o mini ist auf Effizienz getrimmt. Es ist laut OpenAI 60 % günstiger als GPT-3.5 Turbo und kann bereits multimodal arbeiten. Es eignet sich besonders für Software-Integrationen in Unternehmen. Für hochintellektuelle Aufgaben ist es aber weniger geeignet.

GPT-4.5

GPT-4.5 ist eine Weiterentwicklung, die sich auf Emotionserkennung, feinere Sprache und größere Kontextfenster konzentriert. Besonders interessant ist der verbesserte Umgang mit Ironie, literarischen Stilen und kulturellem Kontext – Eigenschaften, die in journalistischen und kreativen Bereichen geschätzt werden. Der Haken: „Die Fortschritte sind da, aber kein echter Durchbruch – GPT-4.5 bleibt eine evolutionäre Etappe, kein Paradigmenwechsel“, kommentiert die Tech-Journalistin Maria Galvez für El País.

Claude-Modelle von Anthropic

Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku) gilt als besonders zuverlässig, was Faktentreue betrifft. Das Modell erkennt Quellen korrekt, korrigiert eigene Aussagen und ist sehr „vorsichtig“ bei ethisch kritischen Themen. In Claude Opus steckt ein Kontextfenster von über 200 000 Tokens – ideal für das Verarbeiten ganzer Bücher, juristischer Schriftsätze oder Forschungsliteratur. Nachteil: Claude reagiert manchmal zu zurückhaltend – etwa mit der Aussage „Ich bin mir nicht sicher, daher antworte ich lieber nicht.“

Gemini von Google

Die Gemini-Reihe überzeugt durch nahtlose Google-Integration. Gemini Pro bietet starke Bildanalysefunktionen, Gemini Ultra schlägt sich auch im Reasoning gut. Doch trotz des technologischen Rückhalts hat Gemini noch nicht den Popularitätsgrad von GPT erreicht – auch wegen Lizenzrestriktionen und höherer Preise. Zudem wurde das Modell mehrfach für fehlende Neutralität bei heiklen Fragen kritisiert.

LLaMA und Teuken 7B

Die Meta-eigene Modellreihe LLaMA (aktuell in Version 3) und das deutsche Open-Source-Modell Teuken 7B stehen für einen Gegenentwurf zu Closed-Source-Systemen. Beide Modelle lassen sich lokal einsetzen, sind datenschutzfreundlich und können angepasst werden. Das Fraunhofer-Institut beschreibt Teuken 7B als „Antwort Europas auf die Souveränitätskrise bei KI“. Schwäche: Das kreative und analytische Potenzial reicht bislang nicht an GPT oder Claude heran – das liegt vor allem an begrenzten Trainingsdaten und Ressourcen.

Benchmark-Ergebnisse im Überblick

Aktuelle Benchmarks helfen, die Unterschiede empirisch zu verdeutlichen:

MMLU (Generalwissen): GPT-4o (88,7 %), GPT-4 (86,5 %), Claude Opus (85,2 %)
HumanEval (Programmierung): GPT-4 (86 %), Claude Opus (83 %), Gemini Ultra (82 %)
MedQA (Medizinfragen): GPT-4o mit 88 % übertrifft GPT-4 (74 %) und GPT-3.5 (50 %) deutlich

Praxisbeispiel: Ein Unternehmen nutzt GPT-4o für Support-E-Mails. Das Modell verfasst kurze, freundliche Texte – in Sekunden. Im Vergleich schrieben Claude oder Gemini längere, aber zu formelle Antworten. Ergebnis: GPT-4o wurde vom Kundenservice-Team bevorzugt eingesetzt.

Empfehlungen für den Einsatz

Aktuelle Herausforderungen und Zukunft

Trotz des Fortschritts bleiben Risiken:

Halluzinationen: Alle Modelle können falsche Inhalte erzeugen – besonders gefährlich im medizinischen oder rechtlichen Kontext.
Modellkollaps: Wenn Sprachmodelle zunehmend auf KI-generierte Texte trainiert werden, sinkt langfristig die Datenqualität („synthetische Inzucht“).
Datenschutz: Viele Closed-Source-Modelle sind problematisch im Hinblick auf DSGVO und Datenkontrolle.
Bias & Ethik: Modelle wie Gemini gerieten wegen ideologischer Tendenzen in die Kritik, ebenso wie GPT-Modelle für US-zentrische Weltbilder.

Europa antwortet mit dem „AI Act“ und geförderten Initiativen wie Teuken 7B, um eine datenschutzfreundliche Alternative zu bieten. OpenAI, Anthropic und Google setzen zunehmend auf Sicherheitsfilter und RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), doch bleibt vieles Blackbox.

Fazit und Ausblick

Die Wahl des richtigen Sprachmodells hängt stark vom Anwendungsfall ab. Wer maximale Rechenleistung und Kontexttiefe benötigt, greift zu GPT-4 oder Claude Opus. Für Multimodalität und Echtzeitkommunikation ist GPT-4o derzeit führend. Datenschutzfreundliche Alternativen bieten LLaMA und Teuken 7B – mit zunehmender Relevanz für europäische Behörden und Unternehmen.

Mit Blick auf die Zukunft lassen sich drei Trends erkennen:

Die Multimodalität wird zur neuen Norm – Text allein reicht nicht mehr.
Open-Source-Modelle gewinnen an politischer und wirtschaftlicher Bedeutung.
Ethik und Transparenz werden zur Voraussetzung für Vertrauen in KI.

Die Entwicklung bleibt rasant. Was heute noch Benchmark-Sieger ist, kann in wenigen Monaten von neuen, effizienteren Modellen überholt werden. Für Unternehmen wie Privatpersonen gilt deshalb: kontinuierlich beobachten, vergleichen – und bewusst entscheiden.