Welches LLM ist das Richtige?
Erkunde und vergleiche die beliebtesten Large Language Models (LLMs) — von GPT bis Claude und darüber hinaus — entscheiden Sie, welches am besten für Sie geeignet ist.
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Erkunde und vergleiche die beliebtesten Large Language Models (LLMs) — von GPT bis Claude und darüber hinaus — entscheiden Sie, welches am besten für Sie geeignet ist.
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Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert wurden, um Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie können verschiedene sprachbezogene Aufgaben ausführen, wie Textvervollständigung, Übersetzung, Zusammenfassung und Fragenbeantwortung. LLMs sind darauf ausgelegt, Sprachmuster zu verstehen, was sie für ein breites Spektrum von Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) nützlich macht.
Unterschied zwischen LLM und R-LLM:
LLM (Large Language Model): Konzentriert sich auf das Verstehen und Generieren von Text basierend auf erlernten Mustern aus Daten. Es überzeugt bei Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und einfacher Fragenbeantwortung, kann aber bei Aufgaben, die komplexes Denken oder mehrstufige Problemlösung erfordern, an Grenzen stoßen.
R-LLM (Reasoning-Enabled Language Model): Eine Art von LLM mit erweiterten Denkfähigkeiten. R-LLMs können komplexe, mehrstufige Aufgaben wie logische Deduktion, mathematische Problemlösung und Entscheidungsfindung bewältigen. Sie schlüsseln ihren Denkprozess explizit auf und können so Aufgaben bewältigen, die mehr als nur Textgenerierung erfordern, und bieten klare, begründete Erklärungen für ihre Antworten.
Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die neuesten KI-Modelle als Referenz. Unterhalb des Bildes finden Sie eine ausführlichere Erklärung zu LLMs, R-LLMs, Hosting-Präferenzen, Geschwindigkeit vs. Tiefe sowie eine umfassende Beschreibung jedes auf Blockbrain verfügbaren LLM.
Kreatives Schreiben & Storytelling
Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1, GPT-4 Omni
Mathematisches & Logisches Denken
GPT-4 Omni, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet
Technisches & Wissenschaftliches Schreiben
GPT-4 Omni, Gemini 2.0 Flash
Konversations-KI & Chatbots
GPT-4o Mini, Claude 3.7 Sonnet
Rechts- & Compliance-Analyse
GPT-4 Omni, Mistral Large
Programmierung & Entwicklung
GPT-4 Omni, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet
Unternehmensweite Verarbeitung (Lange Kontexte)
Claude 3.7 Sonnet (Thinking Mode), Llama 3.2 90B, GPT 4 Omni
Schnelle, kostengünstige KI-Aufgaben
GPT 4o Mini, Gemini 2.0 Flash, DeepSeek Reasoner (R1)
Fortgeschrittenes kreatives Schreiben, juristische Argumentation, strategische Planung
Claude 3.7 Sonnet (Thinking mode) US
Erstellen Sie eine Dialogszene zwischen zwei Charakteren in einem politischen Umfeld. Eine Person versucht, die andere zu einer kontroversen Entscheidung zu überreden, während die andere mit den ethischen Implikationen ringt.
Kreatives Schreiben, juristische Argumentation (EU), ethische Entscheidungsfindung, Finanzanalyse
Claude 3.7 Sonnet (Thinking mode) EU
Ein in Deutschland ansässiges Unternehmen möchte eine neue Strategie zur Erhebung von Kundendaten implementieren. Wie kann das Unternehmen die DSGVO-Konformität bei der Erhebung und Verarbeitung sensibler personenbezogener Daten sicherstellen? Welche zentralen Datenschutzprinzipien müssen sie befolgen?
Mathematische Problemlösung, Programmierhilfe, wissenschaftliche Dateninterpretation, strategische Planung
Gemini 2.0 Flash (Thinking mode) US
Was sind die Schlüsselkomponenten eines Business-Continuity-Plans, der meinem Unternehmen helfen würde, sich auf unvorhergesehene Störungen (z.B. Naturkatastrophen, wirtschaftliche Abschwünge) vorzubereiten?
Wir bieten verschiedene Hosting-Optionen auf unserer Plattform an, wobei US-Hosting standardmäßig nicht vollständig DSGVO-konform ist und EU-Hosting volle DSGVO-Konformität gewährleistet. Ihre Wahl des Hostings beeinflusst, wie Ihre Daten in Übereinstimmung mit regionalen Datenschutzgesetzen verarbeitet werden.
DSGVO-Konformität
Standardmäßig nicht DSGVO-konform
Vollständig DSGVO-konform
Datenstandort
Daten werden in den USA gespeichert
Daten verbleiben in der EU
Verzögerung (für EU-Nutzer)
Längere Verzögerung durch transatlantische Datenübertragung
Kürzere Verzögerung für EU-Nutzer
Modellverfügbarkeit
Mehr Modelle und Funktionen zuerst verfügbar
Einige Modelle/Funktionen werden später veröffentlicht
Rechtliche & regulatorische Risiken
Unterliegt US-Gesetzen
Erfüllt strengere EU-Datenschutzgesetze
Zusammenfassung:
Wählen Sie EU-Hosting, wenn Sie DSGVO-Konformität, kürzere Verzögerung in Europa und strengen Datenschutz benötigen.
Wählen Sie US-Hosting für die neuesten Modellversionen und Funktionen, stellen Sie jedoch rechtliche Schutzmaßnahmen für Datenübertragungen sicher.
Wählen Sie zwischen Modellen, die Geschwindigkeit für schnelle Antworten mit kurzer Verzögerung priorisieren, oder Tiefe für detailliertere und strukturiertere Antworten, die zusätzliche Verarbeitungszeit benötigen.
Hohe Geschwindigkeit (Schnelle Antworten, kürzere Verzögerung)
Gemini 2.0 Flash, GPT-4o Mini
Hohe Tiefe (Detaillierter, Strukturierter)
GPT-4 Omni, Claude 3.7 Sonnet, Mistral Large, Llama 3.2 90B
Claude 3.7 Sonnet
Highlights:
Hervorragende Coding-Leistung: Überzeugt bei programmierbezogenen Aufgaben mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit.
Hybrides Denken: Unterstützt sowohl schnelle als auch tiefgehende Denkmodi für verschiedene Aufgabentypen.
Selbstkorrigierend: Behebt automatisch Fehler, wenn diese während der Aufgabenbearbeitung auftreten.
Fortschrittliche Dokumentenanalyse: Analysiert komplexe Dokumente und extrahiert wichtige Informationen.
Einschränkungen:
Nicht optimiert für Mathematik/Rätsel: Möglicherweise weniger effektiv bei akademischen oder rätselbezogenen Herausforderungen.
Langsamer bei einfachen Anfragen: Kann bei einfacheren oder direkten Fragen mehr Zeit benötigen.
Am besten geeignet für:
Komplexes Programmieren und Debugging: Ideal für anspruchsvolle Programmierprobleme.
Tiefgehende Datenanalyse: Hervorragend für die Analyse großer Datensätze oder komplexe Berechnungen.
Mehrstufige Aufgaben: Nützlich für Aufgaben, die sorgfältige Planung oder schrittweise Ausführung erfordern.
Software-Engineering: Bietet starke Unterstützung für softwarebezogene Herausforderungen.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 3 $ pro Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 15 $ pro Million Tokens
Claude 3.5 Sonnet v2
Highlights:
Verbesserte Aufgabenautomatisierung: Entwickelt zur Automatisierung verschiedener Aufgaben auf Unternehmensebene mit robuster Unterstützung für operative Arbeitsabläufe.
Fortschrittliche Tool- & API-Integration: Fähig, komplexe Tool- und API-Interaktionen zu bewältigen, was es für verschiedene Geschäftsanforderungen hochgradig anpassbar macht.
Computer-UI-Navigation (Beta): Bietet Beta-Funktionalität zur Navigation und Interaktion mit Computer-Benutzeroberflächen, was die Nutzbarkeit für technischere Prozesse erweitert.
Einschränkungen:
Geringere Coding-Leistung: Liegt bei Programmieraufgaben hinter Claude 3.7 Sonnet zurück, besonders bei komplexen Programmier- und Debugging-Herausforderungen.
Kein erweiterter Denkmodus: Fehlt tiefgreifende Denkfähigkeiten für lange, mehrstufige Anfragen, was es für hochkomplexe Aufgaben weniger effektiv machen kann.
Am besten geeignet für:
Unternehmensaufgabenautomatisierung: Ideal zur Automatisierung sich wiederholender Prozesse und administrativer Aufgaben in großen Organisationen.
Softwareentwicklung: Nützlich für Entwicklungsaufgaben, obwohl es bei Debugging und komplexer Programmierung möglicherweise nicht so effizient ist wie höherrangige Modelle wie Claude 3.7 Sonnet.
DevSecOps-Unterstützung: Unterstützt sicherheitsorientierte Aufgaben, automatisiert Überprüfungen und Prozesse zur Absicherung von Entwicklungspipelines.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 3,00 $ pro Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 15,00 $ pro Million Tokens
Claude 3.5 Haiku
Highlights:
Geschwindigkeitsoptimiertes Next-Gen-Modell: Entwickelt für schnelle Leistung, liefert schnelle Antworten für anspruchsvolle Aufgaben.
Starke Leistung für die Größe: Vergleichbar mit Claude 3 Opus in Bezug auf Leistung, bietet robuste Fähigkeiten in einem kompakten Modell.
Hohe Programmierkompetenz: Fähig, Programmieraufgaben mit hoher Genauigkeit und Effizienz zu bewältigen.
Effizient bei der Verarbeitung großer Datenmengen: Überzeugt bei der Verarbeitung und Verwaltung großer Datensätze, was es für Big-Data-Aufgaben geeignet macht.
Kosteneffektive Lösung: Bietet ein wettbewerbsfähiges Leistungs-Kosten-Verhältnis, ideal für Organisationen, die Effizienz und Erschwinglichkeit suchen.
Einschränkungen:
Weniger fähig bei komplexen Denkaufgaben: Nicht so effektiv wie höhere Modelle wie Sonnet für tiefes, mehrstufiges Denken.
Geringere Präzision vs. Sonnet: Erreicht möglicherweise nicht das gleiche Niveau an Detail und Genauigkeit wie Claude 3.7 Sonnet bei komplexen Aufgaben.
Nur Text beim Start: Unterstützt zum Zeitpunkt der Einführung keine Bildverarbeitung.
Eingeschränkte kreative Schreibfähigkeiten: Weniger geeignet für Aufgaben, die komplexes kreatives Schreiben oder Storytelling erfordern.
Am besten geeignet für:
Anwendungen mit hohem Volumen: Perfekt für Aufgaben, die häufige und schnelle Verarbeitung erfordern, wie die Bearbeitung vieler Anfragen gleichzeitig.
Kunden-Chatbots: Ideal zur Automatisierung von Kundenservice-Interaktionen mit schnellen, präzisen Antworten.
Echtzeit-Dokumentenzusammenfassung: Effizient bei der schnellen und genauen Zusammenfassung großer Dokumente.
Personalisierte Inhaltserstellung: Geeignet für die Erstellung maßgeschneiderter Inhalte wie angepasste Nachrichten oder Berichte.
Automatisierung von Routineaufgaben: Hervorragend für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben in Geschäftsabläufen.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 1,00 $ pro Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 5,00 $ pro Million Tokens
Gemini 2.0 Flash (Lite)
Highlights:
Kosteneffizient: Günstigstes Gemini-Modell, bietet großartige Leistung zu niedrigen Kosten.
Geringe Latenz: Schnelle Antwortzeiten, ideal für Echtzeit-Interaktionen.
Verbesserte Leistung: Übertrifft 1.5 Flash mit stärkeren Benchmark-Ergebnissen und verbesserten Programmierfähigkeiten.
Multimodale Eingabeunterstützung: Kann Text, Bilder und andere Eingabetypen verarbeiten, was seine Vielseitigkeit erweitert.
Energieeffizientes Design: Optimiert für geringeren Stromverbrauch, was es zu einer umweltfreundlichen Wahl macht.
Einschränkungen:
Geringere Qualität im Vergleich zu größeren Modellen: Leistungsabfall bei komplexen Aufgaben im Vergleich zu größeren Modellen.
Eingeschränktes komplexes Denken: Schwierigkeiten bei Aufgaben, die tiefes, mehrstufiges Denken erfordern.
Kein Denkmodus: Fehlen fortschrittlicher Denkmodi, was die Fähigkeit zur Bewältigung erweiterter Aufgaben einschränkt.
Zunächst nur Text-Ausgabe: Unterstützt beim Start keine Multimedia-Ausgaben wie Bilder oder Videos.
Potenzielle Kontextbeschränkungen: Kann Probleme bei der Verwaltung langer oder sehr detaillierter Eingaben haben.
Weniger effektiv für kreative Aufgaben: Nicht ideal für Aufgaben, die kreatives oder nuanciertes Schreiben erfordern.
Gelegentlich allgemeine Antworten: Einige Antworten können an Spezifität mangeln.
Am besten geeignet für:
Anwendungen mit hohem Volumen: Perfekt für Umgebungen, die eine schnelle Verarbeitung einer großen Anzahl von Aufgaben erfordern.
Kostenbewusste Einsätze: Hervorragend für kosteneffektive Projekte ohne zu große Leistungseinbußen.
Echtzeitsysteme: Gut geeignet für interaktive Systeme wie Chatbots oder Live-Support.
Inhaltserstellung im großen Maßstab: Ideal für die effiziente Produktion großer Inhaltsmengen.
Grundlegende Aufgabenautomatisierung: Geeignet für die Automatisierung von Routineaufgaben und -prozessen.
Host: EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 0,075 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 0,30 $ pro 1 Million Tokens
Mistral Large
Highlights:
Technische Problemlösung und wissenschaftliche Analyse: Überzeugt bei komplexen Aufgaben, die starke Denkfähigkeiten erfordern, einschließlich synthetischer Texterstellung, Codegenerierung und wissenschaftlichem Denken.
Effizientes Denken: Bietet eine kosteneffektive Alternative zu größeren Modellen mit robusten Denkfähigkeiten ohne Leistungseinbußen.
Umgang mit großen Datensätzen: Fähig, detaillierte Analysen großer Datensätze durchzuführen, was es ideal für datenintensive Anwendungen macht.
Einschränkungen:
Langsamer als geschwindigkeitsorientierte Modelle: Nicht so schnell wie Modelle, die für schnelle Antworten optimiert sind.
Begrenzte Expertise in spezialisierten Bereichen: Möglicherweise nicht so leistungsfähig in hochspezialisierten technischen Bereichen, die tiefes Fachwissen erfordern.
Am besten geeignet für:
Datengestützte Analyse: Ideal für Anwendungen in Wirtschaft und Wissenschaft, die eine eingehende Datenverarbeitung und -analyse erfordern.
Automatisierte Berichterstattung & Entscheidungsunterstützung: Unterstützt automatisierte Prozesse für Berichtserstellung und Entscheidungsfindung durch seine Denkfähigkeiten.
Machine-Learning-Aufgaben: Gut geeignet für Aufgaben wie Codegenerierung und mathematisches Denken, was es zu einer soliden Wahl für ML-Workflows macht.
Technisch orientierter Kundensupport: Hervorragend für die Automatisierung technischer Kundenunterstützung, insbesondere mit seinen mehrsprachigen Fähigkeiten und starkem Denkvermögen.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 8,00 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 24,00 $ pro 1 Million Tokens
Mistral NeMo
Highlights:
Fortgeschrittenes Denken und Weltwissen: Stark in komplexem Sprachverständnis und -generierung mit umfangreichem Weltwissen.
Großes Kontextfenster: 128k Token-Kontextfenster für bessere Verarbeitung von Langform-Inhalten und mehrstufigen Gesprächen.
Mehrsprachig: Unterstützt Sprachen wie Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Chinesisch und mehr, was es für globale Anwendungen geeignet macht.
Quantisierungsbewusstsein: Unterstützt FP8-Inferenz für effiziente Bereitstellung und reduzierten Speicherverbrauch.
Funktionsaufruf: Führt spezifische Funktionen basierend auf natürlichsprachlichen Eingaben aus, was Interaktionen verbessert.
Effiziente Tokenisierung: Verwendet Tekken-Tokenizer für bessere Kompressionseffizienz bei Text und Code.
Einschränkungen:
Ungenaue Antworten: Kann ungenaue Antworten generieren, wenn spezifisches Wissen fehlt.
Sprachliche Einschränkungen: Funktioniert möglicherweise nicht so gut mit bestimmten Sprachen oder Dialekten.
Komplexe Anweisungsbefolgung: Hat Schwierigkeiten mit hochkomplexen Anweisungen im Vergleich zu größeren Modellen.
Am besten geeignet für:
Inhaltserstellung: Hervorragend für die Generierung von Artikeln, Beiträgen und Skripten.
Daten- und Stimmungsanalyse: Ideal für die Analyse von Kundenfeedback und datengestützte Entscheidungsfindung.
Mehrsprachige Anwendungen: Perfekt für globale Kundenservice-Chatbots und Übersetzungsaufgaben.
Programmierung und Zusammenfassung: Nützlich für Programmieraufgaben und Textzusammenfassung, besonders für Entwickler und Forscher.
KI-Lösungen für Unternehmen: Kosteneffektive KI-Lösung für Unternehmen, besonders für On-Premises-Bereitstellung.
Host: EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 2,00 $ pro Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 6,00 $ pro Million Tokens
Mistral Codestral
Highlights:
Mehrsprachige Unterstützung: Beherrscht über 80 Programmiersprachen, darunter Python, Java, C, C++, JavaScript und spezialisierte Sprachen wie Swift und Fortran, was es vielseitig für Entwickler macht, die an verschiedenen Projekten arbeiten.
Code-Generierung & -Vervollständigung: Überzeugt bei der Automatisierung von Code-Generierung, Vervollständigung von Teilcode, Erstellung von Testfällen und Korrektur von Code-Fehlern, was die Entwicklung rationalisiert und Fehlerrisiken reduziert.
Effizienz & Geschwindigkeit: Codestral 25.01 ist leichtgewichtig und für Anwendungsfälle mit niedriger Latenz und hoher Frequenz optimiert, liefert schnellere Code-Generierung und -Vervollständigung im Vergleich zu früheren Versionen, was es ideal für Echtzeit-Anwendungen macht.
Open-Weight-Modell: Als Open-Weight-Modell sind seine gelernten Parameter für Forschung und nicht-kommerzielle Nutzung zugänglich, was Zusammenarbeit und Innovation innerhalb der KI-Gemeinschaft fördert.
Einschränkungen:
Ressourcenanforderungen: Obwohl Codestral 25.01 effizienter ist, benötigt es immer noch erhebliche Rechenressourcen, besonders für großangelegte Anwendungen.
Öffentliche Tests: Als relativ neues Modell hat es noch keine umfangreichen öffentlichen Tests durchlaufen, was seine weite Verbreitung einschränken könnte, bis weitere Evaluierungen durchgeführt werden.
Begrenzte multimodale Ausgabe: Konzentriert sich hauptsächlich auf textbasierte Code-Generierung und unterstützt nicht die Generierung von Multimedia-Ausgaben wie Bilder oder Videos.
Am besten geeignet für:
Code-Entwicklung & Debugging: Ideal für die Automatisierung von Code-Vervollständigung, Generierung von Testfällen und Debugging bestehenden Codes, was die Entwicklerproduktivität steigert.
Mehrsprachige Projekte: Geeignet für Projekte mit mehreren Programmiersprachen, mit Unterstützung für über 80 Sprachen, anpassbar an verschiedene Programmierumgebungen.
Echtzeit-Anwendungen: Hervorragend für Echtzeit-Anwendungen, die schnelle Code-Generierung und -Vervollständigung erfordern, wie Live-Coding-Sessions oder schnelles Prototyping.
Bildungswerkzeuge: Ein wertvolles Werkzeug für Entwickler, die ihre Programmierfähigkeiten verbessern, Fehler reduzieren und genaue Code-Vorschläge und -Korrekturen erhalten möchten.
Host: EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 0,30 $ pro Million Input-Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 0,90 $ pro Million Output-Tokens
GPT 4.5
(Sehr teuer - 10-15x teurer als GPT4o! Geringfügige Verbesserung gegenüber GPT 4 Omni. Bessere emotionale Intelligenz, Schreibfähigkeiten und kreative Ideenfindung für Chat-Nachrichten)
Highlights:
Verbesserte Genauigkeit & multimodale Fähigkeiten: Verbesserte Genauigkeit und Unterstützung für Text- und Bildinterpretation, einschließlich Datei- und Bild-Uploads, was es ideal für visuelle Datenanalyse macht.
Natürliche Gespräche & emotionale Intelligenz: Entwickelt für natürlichere Interaktionen, integriert GPT-4.5 emotionale Intelligenz, die es ermöglicht, angemessen auf emotionale Signale zu reagieren und menschenähnlichere Interaktionen zu schaffen.
Breitere Wissensbasis: Verfügt über ein erweitertes Verständnis verschiedener Themen und bietet detaillierte Einblicke und relevantere Informationen.
Reduzierte Halluzinationen: Deutliche Reduzierung von Halluzinationen im Vergleich zu früheren Modellen, was es zuverlässiger für kritische Anwendungen macht, die faktische Genauigkeit erfordern.
Mehrsprachige Kompetenz: Überzeugt in mehreren Sprachen und übertrifft GPT-4o bei mehrsprachigen Aufgaben.
Einschränkungen:
Fehlen von Schritt-für-Schritt-Denkprozessen: Im Gegensatz zu o-Serie-Modellen führt GPT-4.5 keine detaillierten schrittweisen logischen Denkprozesse durch, was seine Fähigkeit einschränkt, Aufgaben zu bewältigen, die komplexe Logikanalyse erfordern.
Geschwindigkeit & Ressourcenanforderungen: Obwohl es bei bestimmten Aufgaben schneller ist als einige Vorgänger, benötigt es erhebliche Rechenressourcen und kann aufgrund seiner Größe und Komplexität langsamer sein, was die lokale Bereitstellung ohne robuste Infrastruktur erschwert.
Keine multimodale Ausgabe: Derzeit unterstützt es keine Generierung von Audio- oder Videoausgaben, was seinen Einsatz bei der Erstellung von Multimedia-Inhalten einschränkt.
Am besten geeignet für:
Kreatives Schreiben & Inhaltserstellung: Perfekt für kreatives Schreiben, Inhaltszusammenfassung und Generierung überzeugender Überschriften dank seiner verbesserten Kreativität und seines Gesprächsstils.
Konversations-KI & Kundensupport: Gut geeignet für den Aufbau von Konversations-KI-Systemen und Kundensupport-Tools, nutzt emotionale Intelligenz zur Bewältigung nuancierter Sprachaufgaben.
Mehrsprachige Anwendungen: Ideal für globale Kundenservice-Plattformen und Bildungstools, die mehrsprachige Unterstützung erfordern.
Forschung & Bildung: Hervorragend für Forschung und Bildung, bietet detaillierte Einblicke und Zusammenfassungen zu einer Vielzahl von Themen.
Host: US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 75,00 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 150,00 $ pro 1 Million Tokens
GPT-4 Omni
Highlights:
Multimodale Ein-/Ausgabe: Unterstützt eine breite Palette von Eingaben und Ausgaben, einschließlich Text, Bilder, Audio und Video, ermöglicht vielseitige Interaktionen und verbesserte Benutzereinbindung über verschiedene Medientypen hinweg.
Ultraschnelle Reaktion: Optimiert für schnelle Antworten, mit einer durchschnittlichen Audio-Antwortlatenz von 320 Millisekunden, ideal für Echtzeit-Anwendungen wie sprachaktivierte Systeme und interaktives Storytelling.
Starke mehrsprachige Fähigkeiten: Kommuniziert effektiv in mehreren Sprachen, unterstützt Echtzeit-Übersetzungen und verbessert die globale Nutzbarkeit.
Verbesserte Bild- und Audioerkennung: Verbesserte Fähigkeit, visuelle und Audio-Eingaben zu verarbeiten und zu verstehen, perfekt für medienbasierte Aufgaben wie Bildanalyse, Videobeschreibungen und Audioinhaltanalyse.
Einschränkungen:
Textbasiertes Denken ähnlich wie GPT-3.5: Obwohl stark, bietet sein textbasiertes Denken keine wesentlichen Verbesserungen gegenüber GPT-3.5 bei der Bewältigung komplexer logischer Aufgaben, was seine Effektivität in bestimmten spezialisierten Anwendungen einschränken kann.
Begrenzte Verbesserung gegenüber GPT-4: Bringt keine signifikanten Fortschritte gegenüber GPT-4 bei der Bewältigung komplexer logischer Denkaufgaben, was ein Nachteil für Aufgaben sein kann, die fortgeschrittene Problemlösung erfordern.
Ressourcenanforderungen: Erfordert erhebliche Rechenressourcen, was eine Herausforderung für die lokale Bereitstellung ohne Zugang zu robuster Infrastruktur darstellen kann.
Am besten geeignet für:
Multimodale Unterstützung: Perfekt für Aufgaben, die Eingabe und Ausgabe über verschiedene Medientypen erfordern, wie interaktiver Kundenservice und Multimedia-Inhaltserstellung.
Sprach- und Bildinteraktion: Ideal für Anwendungen, bei denen Sprach- und Bilderkennung wichtig sind, einschließlich Sprachassistenten, Bildanalysetools und Videobeschreibungsdienste.
Echtzeit-Übersetzung: Stark in der Echtzeit-Übersetzung für Text und Sprache, ein leistungsstarkes Werkzeug für globale Kommunikationsplattformen.
Interaktive Coding-Sessions: Hervorragend für kollaborative Programmierumgebungen, wo schnelle Antworten und multimodale Ein-/Ausgabe vorteilhaft sind, wie bei Programmier-Tutorials und Debugging-Tools.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 2,50 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 10,00 $ pro 1 Million Tokens
GPT 4o mini
Highlights:
Schnelle Antworten: Ideal für Anwendungen, die schnelle Antworten auf allgemeine Wissensfragen erfordern, perfekt für Echtzeit-Interaktionen.
Ungezwungene Gespräche: Gut geeignet für persönliche Assistenten und alltägliche Dialoge, überzeugt bei der Bewältigung ungezwungener Gespräche.
Inhaltserstellung: Effizient bei der schnellen Generierung von Blogbeiträgen, Social-Media-Updates und anderen textbasierten Inhalten.
Multimodale Unterstützung: Unterstützt Text- und Bildeingaben, mit Plänen zur Hinzufügung von Video- und Audioeingaben, was seine Fähigkeiten in Multimedia-Anwendungen erweitert.
Kosteneffizienz: Eine kostengünstigere Option im Vergleich zu größeren Modellen, ideal für budgetbewusste Projekte.
Einschränkungen:
Begrenztes Denkvermögen: Hat begrenzte Fähigkeiten für komplexe Denkaufgaben, was es für tiefgehende technische Analysen oder hochrangige Problemlösungen ungeeignet macht.
Technische Analyse: Schwierigkeiten mit fortgeschrittenem Programmieren und spezialisiertem wissenschaftlichem Denken, wo spezialisierte Modelle besser abschneiden könnten.
Kontextfensterbeschränkungen: Mit einem 128K-Token-Kontextfenster reicht es möglicherweise nicht für Aufgaben mit extrem langen Dokumenten oder ausgedehnten Gesprächen aus.
Am besten geeignet für:
Social-Media-Management: Hervorragend für die Generierung von Beiträgen, Beantwortung von Kommentaren und Verwaltung von Social-Media-Inhalten.
Blog-Schreiben & Inhaltserstellung: Ideal für die schnelle Erstellung von Blogartikeln, Artikeln und anderen schriftlichen Inhalten.
Grundlegender Kundenservice: Effektiv bei der Beantwortung häufiger Fragen und der Bewältigung allgemeiner Kundendienstaufgaben.
Persönliche Assistenten: Kann alltägliche Aufgaben wie Terminplanung und Versenden von Erinnerungen als persönlicher Assistent verwalten.
Host: EU, US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 0,15 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 0,60 $ pro 1 Million Tokens
(Nebius) DeepSeek R1
Highlights:
Mixture of Experts (MoE) Architektur: Mit 671 Milliarden Parametern aktiviert DeepSeek R1 nur etwa 37 Milliarden während jedes Vorwärtsdurchlaufs, was die Recheneffizienz optimiert.
Reinforcement Learning & Fine-Tuning: Trainiert mit großangelegtem Reinforcement Learning zur Verbesserung des Denkvermögens, gefolgt von überwachtem Fine-Tuning zur Verbesserung der Lesbarkeit und Kohärenz.
Hochmoderne Leistung: Überzeugt in Benchmarks, besonders bei Mathematik-, Programmier- und Denkaufgaben, und bietet ähnliche Leistung wie führende Modelle bei niedrigeren Betriebskosten.
Open-Source mit destillierten Versionen: Als Open-Source mit sechs destillierten Versionen von 1,5 bis 70 Milliarden Parametern verfügbar, was Flexibilität und Zugänglichkeit für verschiedene Anwendungen bietet.
Erklärbarkeit: Fähig, seine Denkprozesse zu artikulieren und Transparenz darüber zu bieten, wie Antworten generiert werden.
Einschränkungen:
Englischkenntnisse: Einige Einschränkungen bei Englischkenntnissen im Vergleich zu anderen Modellen, was bestimmte Aufgaben beeinträchtigt.
Ressourcenanforderungen: Der Betrieb des vollständigen DeepSeek R1-Modells erfordert erhebliche Hardware-Ressourcen, obwohl die destillierten Modelle zugänglicher sind.
Voreingenommenheit und Toxizität: Wie viele KI-Modelle kann es Vorurteile verstärken und toxische Antworten erzeugen, wenn es nicht richtig feinabgestimmt oder moderiert wird.
Am besten geeignet für:
Fortgeschrittene Denkaufgaben: Ideal für komplexes Denken, Mathematik, Programmierung und logische Aufgaben, was es gut für Bildungs- und Forschungsumgebungen geeignet macht.
Effiziente Bereitstellung: Perfekt für Organisationen, die kostengünstige KI-Lösungen suchen, die ähnliche Leistung wie größere Modelle mit geringerem Ressourcenbedarf bieten.
Mehrsprachige Anwendungen: Stark in Chinesisch und anderen Sprachen, ideal für globale Anwendungen, die Sprachverständnis und -generierung erfordern.
Erklärbare KI: Hervorragend für Anwendungen, die Transparenz bei der Entscheidungsfindung oder Bildungstools erfordern, bei denen das Verständnis der Denkweise des Modells entscheidend ist.
Host: EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 0,80 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 2,40 $ pro 1 Million Tokens
(Nebius) DeepSeek Chat V3
Highlights:
Mixture-of-Experts (MoE) Architektur: Verfügt über 671 Milliarden Parameter, wobei 37 Milliarden während jeder Token-Verarbeitung aktiv sind, was Leistung und Effizienz optimiert.
Geschwindigkeit und Leistung: Verarbeitet 60 Token pro Sekunde, 3x schneller als sein Vorgänger, DeepSeek-V2.
Verbesserte Fähigkeiten: Verbessert in der Befolgung von Anweisungen, Programmierung und Denkaufgaben, was es für komplexe Anwendungen geeignet macht.
Open-Source & API-Kompatibilität: Vollständig Open-Source mit beibehaltener API-Kompatibilität, ermöglicht nahtlose Integration in bestehende Systeme.
Trainingsdaten: Trainiert mit 14,8 Terabyte hochwertiger Tokens, was seine Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten verbessert.
Einschränkungen:
Ressourcenanforderungen: Trotz seiner Effizienz benötigt DeepSeek-V3 immer noch erhebliche Rechenressourcen, insbesondere für Training oder Fine-Tuning.
Voreingenommenheit und Toxizität: Wie viele KI-Modelle kann es Vorurteile verstärken und toxische Antworten erzeugen, wenn es nicht richtig feinabgestimmt oder moderiert wird.
Multimodale Unterstützung: Fehlt derzeit multimodale Unterstützung, was seinen Einsatz für Anwendungen einschränkt, die Bild- oder Audioverarbeitung erfordern.
Am besten geeignet für:
Programmierung und Entwicklung: Ideal für Programmieraufgaben, Code-Generierung und Debugging aufgrund seiner verbesserten Fähigkeiten in diesen Bereichen.
Komplexe Denkaufgaben: Geeignet für Aufgaben, die fortgeschrittenes Denken erfordern, einschließlich mathematischer Probleme, logischem Denken und komplexer Textanalyse.
Konversations-KI: Hervorragend für den Aufbau von Konversations-KI-Systemen, die effiziente und genaue Textverarbeitung erfordern.
Kosteneffektive Lösungen: Eine kosteneffektive Option für Unternehmen und Entwickler, die leistungsstarke KI ohne umfangreiche Ressourcen suchen.
Host: EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 0,40 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 0,89 $ pro 1 Million Tokens
Jamba Large
Highlights:
Hybride Architektur: Kombiniert State Space Models (SSMs) mit Transformer-Architekturen für größere Effizienz und Skalierbarkeit als herkömmliche Transformer-Modelle.
Großes Kontextfenster: Bietet ein 256K-Token-Kontextfenster, eines der größten unter einer offenen Lizenz verfügbaren, perfekt für die Verarbeitung von Langtext und komplexen Gesprächen.
Effizienz und Geschwindigkeit: Bietet bis zu 3-fachen Durchsatz bei langen Kontexten und ist 2,5-mal schneller als führende Modelle über alle Kontextlängen hinweg.
Mixture-of-Experts (MoE) Schichten: Verwendet MoE-Schichten, um die Modellkapazität zu steigern und gleichzeitig die Rechenbelastung zu reduzieren, was es effizienter macht, indem während der Inferenz weniger aktive Parameter verwendet werden.
Funktionsaufruf und Datenaustausch: Unterstützt Funktionsaufrufe mit JSON-Daten, was seine Fähigkeit zur Interaktion mit komplexen Aufgaben verbessert.
Einschränkungen:
Komplexes Training: Das Training von Jamba-Modellen ist ressourcenintensiv und erfordert sorgfältige Abstimmung der hybriden Architektur.
Ausbalancieren von Leistung und Effizienz: Die Leistung kann je nach Konfiguration der Transformer- und MoE-Schichten variieren, was eine Optimierung für verschiedene Aufgaben erfordert.
Voreingenommenheit und Toxizität: Wie viele Modelle kann es voreingenommene oder toxische Antworten erzeugen, wenn es nicht richtig feinabgestimmt oder moderiert wird.
Trainingsressourcenanforderungen: Obwohl effizient für die Inferenz, erfordern Training und Fine-Tuning erhebliche Rechenressourcen, selbst mit einer 80-GB-GPU.
Am besten geeignet für:
Unternehmensanwendungen: Ideal für Aufgaben wie Inhaltserstellung, Konversations-KI und Dokumentenanalyse auf Unternehmensebene.
Langkontext-Aufgaben: Perfekt für die Analyse von Rechtsdokumenten, die Durchführung akademischer Forschung oder die Verwaltung komplexer Kundendienstinteraktionen.
Multimodale und mehrsprachige Anwendungen: Obwohl auf Text fokussiert, macht seine Effizienz es für multimodale und mehrsprachige Anwendungen geeignet.
Forschung und Entwicklung: Hervorragend für Forschungsumgebungen, in denen die Verarbeitung langer Kontexte und die Optimierung für spezifische Aufgaben entscheidend ist.
Host: US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 2,00 $ pro 1 Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 8,00 $ pro 1 Million Tokens
Llama 3.2 90B
Highlights:
Multimodale Fähigkeiten: Unterstützt sowohl Text- als auch Bildeingaben, ermöglicht fortgeschrittene Aufgaben wie Bildbeschreibung, visuelle Fragenbeantwortung und visuelle Verankerung.
Großes Kontextfenster: Kann Langtexte und komplexe Gespräche mit einem Kontext von 128.000 Token verarbeiten.
Fortgeschrittenes Denkvermögen: Überzeugt bei Aufgaben mit Allgemeinwissen, Texterstellung, Programmierung, Mathematik und fortgeschrittenem Denken.
Verbesserte mehrsprachige Unterstützung: Erweiterte Fähigkeiten für acht Sprachen, darunter Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch und mehr.
Effiziente Architektur: Verwendet Grouped-Query-Attention (GQA) für schnellere Inferenz, verbessert die Effizienz bei KI-Arbeitslasten.
Einschränkungen:
Ressourcenintensiv: Benötigt mindestens 180 GB VRAM für Fine-Tuning, was lokale Einrichtungen vor Herausforderungen stellt.
Voreingenommenheit & Toxizität: Kann voreingenommene oder toxische Antworten erzeugen, wenn nicht richtig feinabgestimmt oder moderiert.
Komplexitätsbewältigung: Schwierigkeiten bei Aufgaben mit hochkomplexen technischen Zeichnungen oder präziser Komponentenerkennung.
Bildgrößenbeschränkungen: Begrenzt hinsichtlich der maximalen Bildgröße, die effektiv verarbeitet werden kann.
Am besten geeignet für:
Unternehmensanwendungen: Ideal für Inhaltserstellung, Konversations-KI und Dokumentenanalyse in Unternehmensumgebungen.
Multimodale Aufgaben: Hervorragend für Aufgaben, die Text und Bilder kombinieren, wie Bildbeschreibung und visuelles Denken.
Forschung und Entwicklung: Nützlich für Programmierung, Mathematik und mehrsprachige Übersetzung in Forschungsumgebungen.
Echtzeit-Bildanalyse: Perfekt für Branchen wie Medien, Gesundheitswesen und Bildung, die Echtzeit-Bild- und Textanalyse erfordern.
Host: US
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 2,04 $ pro Million Tokens.
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 2,04 $ pro Million Tokens.
R-LLMs
Claude 3.7 Sonnet (Thinking Mode)
Highlights:
Fortgeschrittene Entscheidungsfindung & logisches Denken: Überzeugt bei Aufgaben, die tiefes Nachdenken, komplexe Entscheidungsfindung und logische Analyse erfordern.
Mathematische & Programmier-Expertise: Stark bei der Lösung mathematischer Probleme und beim Schreiben/Debuggen von Code mit hoher Genauigkeit.
Kreatives und technisches Schreiben: Ideal für die Erstellung von Langtexten, einschließlich technischer Dokumente und kreativer Texte, mit hoher Kohärenz und Tiefe.
Außergewöhnliches mehrstufiges Denken: Fähig, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen und gründliche und präzise Ergebnisse zu liefern.
Einschränkungen:
Längere Antwortzeit: Aufgrund seiner fortgeschrittenen Denkfähigkeiten kann die Verarbeitung länger dauern im Vergleich zu geschwindigkeitsoptimierten Modellen.
Nicht ideal für schnelle Aufgaben: Obwohl hochpräzise, ist es möglicherweise nicht die beste Wahl für Aufgaben, die schnelle Antworten oder sofortige Ergebnisse erfordern.
Am besten geeignet für:
Detaillierte Berichterstellung: Perfekt für die Erstellung umfassender, tiefgehender Berichte, die gründliche Analyse und Klarheit erfordern.
Rechtsanalyse & Richtlinienprüfung: Gut geeignet für die Prüfung komplexer Rechtstexte und Richtlinien mit hohem Detailgrad und Genauigkeit.
Fortgeschrittener Kundensupport: Hervorragend für tiefgehende Unterstützung in technischen oder spezialisierten Bereichen, die Expertenwissen erfordern.
Strategische Geschäftsentscheidungen: Nützlich für hochrangige Geschäftsentscheidungen, besonders in komplexen Szenarien, die sorgfältiges Denken und Analyse erfordern.
Host: US, EU
Kosten:
Input-Token (Dies sind die Tokens, die Sie an das Modell senden): 3 $ pro Million Tokens
Output-Token (Dies sind die Tokens, die das Modell als Antwort generiert): 15 $ pro Million Tokens
Gemini 2.0 Flash (Thinking Mode)
Highlights:
Fortgeschrittenes Denken & logische Problemlösung: Überzeugt bei Aufgaben, die tiefes Nachdenken und komplexe Problemlösung erfordern.
Wissenschaftliche Analyse & Dateninterpretation: Hocheffektiv bei wissenschaftlichen Aufgaben mit detaillierter Datenanalyse und -interpretation.
Mathematische Problemlösung & Programmierung: Stark bei der Lösung komplexer mathematischer Probleme und bei Programmieraufgaben.
Konsistente Genauigkeit bei mehrstufiger Problemlösung: Überzeugt bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben und gewährleistet zuverlässige Ergebnisse.
Einschränkungen:
Langsamere Antwortzeit: Nicht so schnell wie für Hochgeschwindigkeit optimierte Modelle, da es tiefes Denken priorisiert.
Nicht ideal für geschwindigkeitsorientierte Aufgaben: Obwohl präzise, möglicherweise nicht geeignet für Szenarien, in denen Geschwindigkeit oberste Priorität hat.
Am besten geeignet für:
Forschungsanalyse & akademisches Schreiben: Gut geeignet für die Erstellung detaillierter Berichte und akademischer Arbeiten, die gründliche Analyse erfordern.
Komplexe mathematische Probleme & technische Berechnungen: Hervorragend für die Lösung fortgeschrittener mathematischer und technischer Probleme, die präzise Lösungen erfordern.
Mehrstufige logische Rätsel: Perfekt für die Bewältigung komplexer Rätsel oder Aufgaben, die logische Deduktion über mehrere Schritte erfordern.
Detaillierte Berichte & Dateneinblicke: Ideal für die Erstellung aufschlussreicher, datengestützter Berichte, die sorgfältiges Denken und Analyse erfordern.
Host: US
Kosten: Derzeit im experimentellen Modus und kostenlos
