Modelle
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Modelle & Anbieter – die „Denk-Dateien“ und wer sie baut
Ein Modell ist das konkrete Ergebnis eines Trainings – eine (riesige) Datei mit Gewichten. Die wichtigste Trennlinie der ganzen Branche: geschlossene Modelle (nur per Cloud-API nutzbar) vs. offene Modelle (herunterladbar, lokal betreibbar, anpassbar).
LLM Large Language Model Großes Sprachmodell
Ein per Deep Learning trainiertes Programm, das Sprache vorhersagt: Es errät bei jeder Anfrage das wahrscheinlichste nächste Token (Schaubild 4). Aus diesem simplen Prinzip entsteht die Fähigkeit zu schreiben, erklären, programmieren, argumentieren.
LLM — Large Language Model — Das große Sprachmodell: Kern der ganzen Landkarte
1Begriff
Large Language Model, deutsch großes Sprachmodell. „Groß“ bezieht sich auf Parameterzahl und Trainingsdaten. Kleine Geschwister: SLM (Small Language Model).
2Bedeutung
Die Technologie hinter ChatGPT, Claude, Gemini & Co.: ein per Deep Learning trainiertes Programm, das Sprache fortsetzen kann – und daraus Schreiben, Erklären, Übersetzen, Programmieren und Schlussfolgern ableitet.
3Funktionsweise
Transformer-Netz + Milliarden Parameter + Training auf Billionen Tokens. Zur Laufzeit: Prompt rein → wahrscheinlichstes nächstes Token raus → anhängen → wiederholen (Schaubild 4). „Reasoning“-Modelle schieben vor die Antwort eine interne Denkphase.
4Hintergrund
Meilensteine: GPT-2 (2019, erste Aufregung) → GPT-3 (2020, Few-Shot-Lernen) → ChatGPT (11/2022, Massenphänomen) → GPT-4/Claude/Gemini (2023–24, multimodal) → Reasoning-Ära (ab 2024/25). Bauformen: Dense vs. MoE; multimodal (Text+Bild+Audio); Oberbegriff Foundation Model.
5Alternativen
- SLMs (1–8B): auf Gerät/Edge, schnell & günstig, weniger fähig.
- Spezialmodelle: Embedding-Modelle (Suche), Diffusion (Bild/Video), Audio-Modelle.
- Klassisches ML: für strukturierte Daten (Prognosen, Scoring) oft besser & billiger als ein LLM.
6Vor- & Nachteile
- + Universell: eine Technologie, hunderte Aufgaben; per Sprache bedienbar.
- − Halluzinationen, eingefrorener Wissensstand, Rechenhunger.
- − Blackbox: Entscheidungen schwer erklärbar (Compliance-Thema).
7Kosten
Ganze Spanne: kostenlos (kleine offene Modelle lokal) über ~20 €/Monat (Chat-Abos) bis zu fünf-/sechsstelligen Monats-API-Rechnungen im Unternehmensmaßstab. Treiber: Modellgröße × Tokenmenge.
8Empfehlung
Denke in Aufgaben, nicht in Modellen: Für 80 % des Alltags reicht ein Mittelklasse-Modell (billiger, schneller); Spitzenmodelle für die schweren 20 %. Ein Router macht genau diese Mischung praktikabel.
ChatGPT · Claude · Gemini Die großen Assistenten-Produkte
Die drei bekanntesten KI-Assistenten – wichtig ist die Trennung Produkt vs. Modell: ChatGPT (OpenAI) ist die App rund um die GPT-Modelle, Claude (Anthropic) die App rund um die Claude-Modelle, Gemini (Google) die App rund um die Gemini-Modelle.
ChatGPT · Claude · Gemini — die großen Anbieter im Vergleich — Produkte, Stärken, Schwächen, Preise & Alternativen (Stand Mitte 2026)
1Begriff
Die drei führenden KI-Assistenten-Produkte samt dahinterliegender Modellfamilien: ChatGPT (OpenAI, GPT-Modelle), Claude (Anthropic, Claude-Modelle), Gemini (Google, Gemini-Modelle).
2Bedeutung
Für die meisten Nutzer und Firmen ist „Welchen der drei nehme ich?“ die erste praktische KI-Entscheidung – als Chat-Abo für Menschen und/oder als API für eigene Anwendungen.
3Funktionsweise
Alle drei folgen demselben Muster: Chat-App (Web/Mobile/Desktop) mit Websuche, Datei-Analyse, Bild-Funktionen und Agenten-Features; darunter austauschbare Modelle in Stufen (schnell/günstig ↔ maximal); parallel API-Zugang und Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Gemini CLI).
4Vergleich (Profile, Stand Mitte 2026 — Details ändern sich schnell)
| ChatGPT / OpenAI | Claude / Anthropic | Gemini / Google | |
|---|---|---|---|
| Typische Stärken | Größtes Ökosystem & Funktionsumfang, Bild/Video-Erzeugung, riesige Community | Programmieren & lange, sorgfältige Arbeit an Dokumenten; Agenten-Aufgaben; als besonders „steuerbar“ geschätzt | Riesiges Kontextfenster, stark multimodal, tief in Google-Welt (Gmail, Docs, Android) integriert, aggressives Preis-Leistungs-Verhältnis |
| Typische Schwächen | Qualität schwankt zwischen Modell-Stufen; Datenschutz-Diskussionen | Weniger Zusatz-Funktionen (z.B. Bildgenerierung); strengere Ablehnungen | Verstreutes Produkt-Lineup; Antworten teils uneinheitlich |
| Abo-Preise ca. | Plus ~23 €/M · Pro ~229 €/M | Pro ~20 €/M · Max ab ~100 €/M | AI Pro ~22 €/M · Ultra ~250 €/M |
| Gratis-Stufe | Ja | Ja | Ja (großzügig) |
| Coding-Agent | Codex | Claude Code | Gemini CLI / Jules |
| EU-/Datenschutz-Optionen | Business/Enterprise-Verträge, EU-Datenresidenz wählbar | Enterprise-Angebote, kein Training auf Geschäftsdaten (Std.) | über Google-Cloud-Verträge (EU-Regionen) |
| Hersteller-Link | openai.com · chatgpt.com | anthropic.com · claude.ai | gemini.google.com |
Preise gerundet inkl. MwSt., ändern sich laufend – vor Abschluss auf der Herstellerseite prüfen. „Stärken“ = verbreitete Einschätzung aus Benchmarks & Praxis, kein Naturgesetz: Die Spitzenreiter wechseln alle paar Monate.
5Alternativen
- Mistral „Le Chat“ (FR): die europäische Option – Datenschutz-Argument, offene Modelle, sehr schnell.
- DeepSeek (CN): Spitzenleistung extrem günstig, offene Gewichte; Datenfluss nach China bedenken.
- Grok (xAI): in X/Twitter integriert, „ungefilterter“ Ton.
- Meta AI: in WhatsApp/Instagram integriert.
- Selbst hosten: offene Modelle via Ollama/vLLM – maximale Kontrolle (→ Betrieb).
6Vor- & Nachteile „großer Anbieter“ generell
- + Beste Modelle, ständige Verbesserungen, null Betriebsaufwand, breite Integrationen.
- − Daten verlassen das Haus (vertraglich regeln!), Abo-/Token-Kosten, Lock-in-Gefahr, Modell-Wechsel „unter der Haube“ können Verhalten ändern.
7Kosten
Privatnutzung: Gratis-Stufen zum Testen, ~20–25 €/Monat für ernsthafte Nutzung. Power-User/Agenten: 100–250 €/Monat. Firmen per API: von wenigen € bis zu Zehntausenden monatlich – abhängig von Tokenmengen; Business-Chat-Lizenzen typisch ~25–60 €/Nutzer/Monat.
8Empfehlung
Nicht „den einen Gewinner“ suchen: Alle drei sind Spitzenklasse, die Führung rotiert. Pragmatisch: Gratis-Stufen mit deinen echten Aufgaben testen; fürs Programmieren aktuell oft Claude, für Google-Workspace-Nutzer Gemini, für den breitesten Funktionsumfang ChatGPT. Für Firmen: per Router anbieterneutral bleiben und die EU-Alternative Mistral im Auge behalten.
Offen vs. Geschlossen Open Weight vs. Proprietary Die Grundsatzentscheidung
Offene Modelle kannst du herunterladen, lokal betreiben, verändern und feinabstimmen. Geschlossene nutzt du nur über die Cloud-API des Anbieters – meist stärker, aber du gibst Daten und Kontrolle ab.
Offen — Vorteile
- Datenschutz & volle Kontrolle
- Keine laufenden Token-Kosten
- Anpassbar (LoRA), offline nutzbar
Offen — Nachteile
- Eigene Hardware & Betrieb nötig
- Spitzenleistung oft bei closed
- Kein Anbieter-Support
Offen vs. Geschlossen (Open Weight vs. Proprietär) — Die Grundsatzentscheidung der Modellwahl
1Begriff
Open Weight = Modellgewichte frei herunterladbar. Open Source (streng) = zusätzlich Trainingscode/-daten offen – selten. Proprietär/Closed = nur über die API des Herstellers nutzbar.
2Bedeutung
Diese Trennlinie entscheidet über Datenschutz, Kostenmodell, Anpassbarkeit und Abhängigkeit – wichtiger als jede einzelne Modellwahl.
3Funktionsweise
Offen: Gewichte-Datei von Hugging Face laden → mit Ollama/vLLM betreiben → optional per LoRA anpassen. Geschlossen: Anfrage an die Hersteller-API, Gewichte bleiben geheim.
4Hintergrund
Lizenzen beachten: Apache 2.0 / MIT (frei, auch kommerziell – Qwen, GPT-OSS, Mistral) vs. Community-Lizenzen mit Auflagen (Llama). Der Qualitätsabstand offen↔geschlossen ist auf Monate geschrumpft; chinesische Labs (DeepSeek, Qwen) treiben die offene Spitze.
5Alternativen (der Mittelweg)
- Gehostete offene Modelle: offenes Modell, aber bei einem EU-Cloud-Anbieter gemietet – Kontrolle über den Vertrag statt über eigene Hardware.
- Hybrid: Sensibles lokal-offen, Schweres cloud-geschlossen – via Router.
6Vor- & Nachteile
Offen
- Datenhoheit, offline, keine Token-Kosten
- Anpassbar, kein Lock-in, Modell „gehört“ dir dauerhaft
Geschlossen
- Meist etwas stärker & bequemer
- Aber: laufende Kosten, Datenabgabe, Anbieter kann Preise/Modelle ändern
7Kosten
Offen: Hardware-Invest (0 € falls vorhanden bis ~4.000 €+ Workstation) + Strom; danach grenzkostenfrei. Geschlossen: 0 € Einstieg, dann pro Token/Abo – bei Dauerlast wird lokal ab mittlerer Nutzung günstiger.
8Empfehlung
Nicht ideologisch entscheiden, sondern nach Datenklasse: Öffentliches/Unkritisches → bester Cloud-Anbieter. Vertrauliches/Reguliertes → offen & lokal (oder EU-gehostet). Die meisten Organisationen fahren am besten zweigleisig.
LoRA & Fine-Tuning Low-Rank Adaptation Sparsame Feinabstimmung
Wege, ein fertiges Modell anzupassen: Fine-Tuning trainiert es mit eigenen Daten weiter; LoRA macht das extrem sparsam – statt Milliarden Parameter anzufassen, lernt es nur einen kleinen „Aufsatz“ (Adapter, oft nur wenige MB).
LoRA & Fine-Tuning — Ein fertiges Modell auf deine Bedürfnisse trimmen
1Begriff
Fine-Tuning = Nachtraining eines Basismodells. LoRA (Low-Rank Adaptation) = sparsame Variante: statt aller Parameter wird nur ein kleiner Adapter trainiert. QLoRA = LoRA auf quantisiertem Modell. Oberbegriff: PEFT.
2Bedeutung
Der Weg, einem Modell dauerhaft Verhalten beizubringen: Fachjargon, Antwortformat, Markenstimme, Spezialaufgaben – ohne die Millionenkosten eines Neutrainings.
3Funktionsweise
LoRA friert die Original-Gewichte ein und lernt daneben kleine Korrektur-Matrizen (der „Low-Rank“-Trick macht sie winzig). Ergebnis: Adapter-Datei von oft nur 10–200 MB, die aufs Basismodell „aufgesteckt“ wird – austauschbar wie Objektive an einer Kamera. Training: einige hundert bis zehntausende Beispiel-Paare (Eingabe → Wunsch-Ausgabe).
4Hintergrund
LoRA (Microsoft-Paper 2021) hat Fine-Tuning demokratisiert: QLoRA schafft 7–13B-Modelle auf einer einzigen Consumer-GPU. Auch Bild-Community nutzt LoRAs massenhaft (Stile für Stable Diffusion). Werkzeuge: Axolotl, Unsloth, Hugging Face PEFT.
5Alternativen
| Ansatz | Ändert | Aufwand | Wann |
|---|---|---|---|
| Prompting/System-Prompt | nichts dauerhaft | Minuten | immer zuerst probieren |
| RAG | Wissen zur Laufzeit | Tage | Fakten/Dokumente |
| LoRA | Verhalten/Stil | Tage + Daten | Format, Ton, Spezialaufgabe |
| Volles Fine-Tuning | alles | Wochen, teuer | tiefe Spezialisierung |
6Vor- & Nachteile
- + Günstig, schnell, Adapter klein & wechselbar, Basismodell bleibt unversehrt.
- − Braucht saubere Trainingsdaten (der eigentliche Aufwand!).
- − Fügt kein verlässliches Faktenwissen hinzu (dafür RAG); Gefahr des „Verlernens“ bei schlechtem Training.
7Kosten
GPU-Miete für einen LoRA-Lauf: oft nur 5–100 € (Stunden auf einer A100/4090). Cloud-Fine-Tuning-Dienste (OpenAI, Google, Mistral): Training pro Token bezahlt, Nutzung des getunten Modells etwas teurer als Standard. Hauptkosten: Datenaufbereitung (Arbeitszeit).
8Empfehlung
Erst prompten, dann RAG – LoRA erst, wenn derselbe Stil/Format-Wunsch ständig wiederkehrt und Beispieldaten existieren. Dann aber lohnt es sich: Ein gutes 8B+LoRA schlägt im Spezialgebiet oft teure Generalisten.
LLaMA & „local LLaMA“ Metas offene Modellfamilie
Metas Modellreihe, die die Open-Weight-Bewegung 2023 richtig losgetreten hat. „local LLaMA“ steht inzwischen fast synonym für „KI lokal betreiben“ – auch dank der gleichnamigen Community (r/LocalLLaMA).
LLaMA & „local LLaMA“ — Metas Modellfamilie — und die Bewegung, die sie auslöste
1Begriff
LLaMA/Llama = Metas offene Modellfamilie. „local LLaMA“ = KI-Modelle lokal betreiben (nach der Community r/LocalLLaMA, ~1 Mio. Mitglieder).
2Bedeutung
Llama 1 (2023) startete die Open-Weight-Ära; Llama gilt bis heute als Referenz-Ökosystem: Fast jedes lokale Tool wurde zuerst für Llama gebaut.
3Funktionsweise
Standard-Transformer in Größen von ~1B (Handy) über 8B (Laptop) und 70B (Workstation) bis zu großen MoE-Varianten (Llama 4). Bezug über llama.com/Hugging Face, Betrieb via Ollama/vLLM.
4Hintergrund
Namens-Falle (dreifach!): LLaMA = Modell (Meta) · llama.cpp = C++-Runtime von Georgi Gerganov, läuft sogar ohne GPU · Ollama = Komfort-Tool, das llama.cpp nutzt. Lizenz: „Llama Community License“ – frei nutzbar, aber mit Auflagen (kein reines Apache). 2025/26 hat Metas Vorsprung nachgelassen; Qwen & DeepSeek führen die offene Szene oft an.
5Alternativen
6Vor- & Nachteile
- + Riesiges Ökosystem, tausende Feintunings, beste Tool-Unterstützung, Meta-Rückhalt.
- − Lizenz-Auflagen; aktuelle Generationen nicht immer Spitze; US-Konzern-Governance.
7Kosten
Modelle kostenlos; real zahlst du Hardware: 8B läuft ab ~8 GB VRAM/RAM (jeder bessere Laptop), 70B ab ~48 GB (2× 24-GB-GPU oder Mac/DGX mit viel Unified Memory).
8Empfehlung
Als Einstieg in lokale KI perfekt dokumentiert – heute aber beim Modell-Download direkt auch Qwen und gpt-oss vergleichen. „local LLaMA“ als Suchbegriff/Community bleibt die beste Anlaufstelle für Lokal-Themen.
Qwen-Modelle Alibabas offene Modellfamilie
Eine der stärksten offenen Reihen – beliebt für Programmierung, Mehrsprachigkeit und lokalen Betrieb. Viele Größen und Spezialvarianten: Qwen-Coder (Code), Qwen-VL (Bilder), große MoE-Varianten.
Qwen-Modelle — Alibabas offene Familie — oft die Leistungsspitze der Open-Weight-Welt
1Begriff
Qwen („Tongyi Qianwen“) = offene Modellfamilie von Alibaba Cloud. Varianten: Qwen-Chat, Qwen-Coder, Qwen-VL (Vision), Embedding-Modelle, Größen ~0,5B bis riesige MoE.
2Bedeutung
In Benchmarks und Downloads regelmäßig die Nr. 1–2 der offenen Modelle – besonders bei Code und Mehrsprachigkeit. Für lokalen Betrieb häufig die beste Leistung pro GB.
3Funktionsweise
Moderne Transformer/MoE-Architekturen, teils mit umschaltbarem „Denk-Modus“ (Reasoning an/aus). Bezug: huggingface.co/Qwen · qwen.ai; Betrieb via Ollama/vLLM wie jedes offene Modell.
4Hintergrund
Meist Apache 2.0 – kommerziell frei. Qwen steht beispielhaft für die Verschiebung der offenen Spitze nach China (mit DeepSeek, Kimi, GLM). Wichtig fürs Einordnen: Beim lokalen Betrieb fließen keine Daten nach China – die Herkunft betrifft Trainingsdaten/Ausrichtung (z.B. Zurückhaltung bei China-politischen Themen), nicht deine Datensicherheit.
5Alternativen
- DeepSeek: Reasoning-Referenz offen.
- GPT-OSS: westliche Alternative, Apache 2.0.
- Llama, Gemma, Mistral: je nach Aufgabe.
- Für Code speziell: Qwen-Coder vs. DeepSeek-Coder vs. Codestral (Mistral).
6Vor- & Nachteile
- + Sehr starke Leistung, freie Lizenz, viele Größen & Spezialvarianten, schnelle Release-Kadenz.
- − Governance/Alignment aus China (Themen-Zurückhaltung); Namenswirrwarr durch viele Varianten.
7Kosten
Gewichte kostenlos; Alibaba bietet zusätzlich günstige Cloud-APIs. Lokal: übliche Hardware-Anforderungen je Größe (8B ≈ Laptop, 32B ≈ 24-GB-GPU, große MoE ≈ Workstation+).
8Empfehlung
Für lokale Nutzung heute meist die erste Empfehlung – besonders Qwen-Coder fürs Programmieren. Bei politisch sensiblen Inhalten Ausgaben bewusst prüfen oder westliche Alternative wählen.
GPT-OSS OpenAIs offene Gewichte
OpenAIs 2025 veröffentlichte offene Modelle – die ersten seit GPT-2. Zwei Größen: gpt-oss-20b (läuft ab ~16 GB Speicher auf gutem Consumer-Gerät) und gpt-oss-120b (~80 GB, Workstation/Server). Lizenz: Apache 2.0.
GPT-OSS — OpenAIs offene Modelle — 20b für den PC, 120b für die Workstation
1Begriff
gpt-oss („Open-Source Series“): OpenAIs offene Modellreihe (08/2025) – gpt-oss-20b und gpt-oss-120b, Lizenz Apache 2.0. Erste offene OpenAI-Gewichte seit GPT-2 (2019).
2Bedeutung
Signalereignis: Der Marktführer geschlossener KI liefert selbst lokale Modelle. Für Nutzer: OpenAI-nahes Verhalten ohne Cloud – auf eigener Hardware.
3Funktionsweise
Beide MoE: 120b = 117B Parameter gesamt / ~5,1B aktiv pro Token; 20b = 21B / ~3,6B aktiv. 128k Kontext, drei einstellbare Reasoning-Stufen, trainiert für Werkzeug-Nutzung. Nativ MXFP4-quantisiert: 20b ⇒ ~16 GB Speicher, 120b ⇒ ~80 GB (bzw. 128-GB-Unified-Memory wie DGX Spark/Mac).
4Hintergrund
Läuft überall im Standard-Stack: Ollama, vLLM, llama.cpp, LM Studio; Download via Hugging Face, Infos: openai.com/open-models. Einordnung: sehr stark in Logik/Code, „nüchterner“ Textstil; Wissen kompakter als bei Riesen-Modellen – gut mit RAG kombinieren.
5Alternativen
- Qwen/DeepSeek: oft stärker, mehr Auswahl.
- Llama: größtes Ökosystem.
- Mistral: EU, effizient.
- Gemma (Google): kleine Alltagsmodelle.
6Vor- & Nachteile
- + Apache 2.0, effizient (MoE), läuft auf realistischer Hardware, OpenAI-Trainingsqualität.
- − Nur zwei Größen, reines Text-Modell (nicht multimodal), Wissenstiefe unter den größten Offenen.
7Kosten
Kostenlos; Hardware-Referenz: 20b ⇒ ab ~16 GB (RTX 4080/4090, Mac ab 24 GB), 120b ⇒ ~80 GB VRAM oder 128 GB Unified Memory (~4.000 € Geräteklasse).
8Empfehlung
gpt-oss-20b ist der ideale Lokal-Einstieg: ein Befehl in Ollama, gute Allround-Qualität, unkritische Lizenz. Das 120b lohnt, wenn 128-GB-Hardware vorhanden ist – sonst Cloud oder Qwen-Mittelklasse.
Hermes Bekanntes Community-Feintuning
Kein eigenes Basismodell, sondern eine „veredelte“ Variante: Nous Research nimmt offene Modelle (Llama, Qwen) und trimmt sie per Fine-Tuning auf präzises Anweisung-Befolgen und sauberen Werkzeug-Aufruf – nützlich für Agenten.
Hermes (Nous Research) — Das bekannteste Community-Feintuning — Basis-Modelle, veredelt
1Begriff
Hermes = Feintuning-Reihe von Nous Research auf offenen Basismodellen (Llama, Qwen, Mistral …). Kein eigenes Basismodell!
2Bedeutung
Steht beispielhaft für die ganze Feintuning-Ökonomie: Community nimmt Basis → veredelt per Fine-Tuning → teilt auf Hugging Face. Hermes gilt als besonders „folgsam“ und neutral steuerbar, mit sauberem Function-Calling (wichtig für Agenten).
3Funktionsweise
Kuratierte Instruktions-Datensätze + Nachtraining der Basis; Ergebnis erbt Größe/Hardware-Bedarf des Basismodells, ändert aber Verhalten: Anweisungstreue, strukturierte Ausgaben (JSON/Tools), Rollenspiel-Fähigkeit, weniger Bevormundung („steerable“).
4Hintergrund
Die Familie (OpenHermes → Hermes 2/3/4) gehört zu den meistgeladenen Feintunings überhaupt. Namenshinweis: „Hermes“ existiert in der IT mehrfach (u.a. Versandlogistik!) – im KI-Kontext ist fast immer dieses Feintuning gemeint.
5Alternativen
- Dolphin: „unzensiert“-Ausrichtung.
- Tülu (AllenAI): wissenschaftlich offen dokumentiert.
- OpenChat/Zephyr: weitere bekannte Reihen.
- Oder direkt die Instruct-Versionen der Hersteller (Qwen-Instruct etc.) – heute oft schon sehr gut.
6Vor- & Nachteile
- + Bessere Anweisungstreue/Tool-Aufrufe als manche Basis; transparent dokumentiert; gratis.
- − Qualität hängt an der gewählten Basis; Community-Tempo statt Konzern-Support; „steuerbarer“ heißt auch: weniger Schutzgeländer – verantwortungsvoll einsetzen.
7Kosten
Kostenlos (Download), Hardware wie Basismodell. Kein kommerzieller Support.
8Empfehlung
Interessant, wenn du lokal Agenten/Tool-Aufrufe baust oder dich Hersteller-Feintunings bevormunden. Für Standard-Chat reichen die offiziellen Instruct-Modelle – erst vergleichen, dann wechseln.