Seit Stunden sitzt David jetzt schon an dieser Marktanalyse. Ein Chaos aus Excel-Tabellen, Zahlen, Grafiken… Die Präsentation muss in 30 Minuten stehen. Sein Kopf raucht. Zwei Tische weiter tippt Lea entspannt auf ihrem Laptop herum, als würde sie gerade ihren Einkaufszettel schreiben. Sie lehnt sich zurück und grinst. „Fertig.“
David zieht die Augenbrauen hoch. „Fertig?! Wie, fertig? Zeig mal!“ Ungläubig schaut er auf ihren Bildschirm. Perfekte Diagramme. Glasklare Insights. Eine Analyse, für die er noch Stunden brauchen würde.
„Wie hast du das so schnell gemacht?!“
Lea dreht ihren Stuhl leicht zur Seite. „DeepSeek V3. Das Teil kann riesige Datenmengen durchforsten, schneller als wir „Deadline“ sagen können.“ Davids Magen zieht sich zusammen. Er hatte doch extra GPT-4 benutzt. OpenAI‘s großes Ding. Das benutzen doch alle, oder nicht?
Vielleicht sollte er sich mal anschauen, welche KI-Modelle es überhaupt gibt. Und wofür sie eigentlich gut sind.
Warum ist das wichtig für Unternehmen?
Für Unternehmen, die es mit der digitalen Transformation ernst meinen, ist der gezielte Einsatz relevanter KI-Modelle unerlässlich. Die Zeitersparnis durch automatisierte Prozesse ist das eine, aber lassen Sie sich doch einmal eine Strategie oder Analyse generieren. Schreiben, programmieren, zeichnen, sich von Vorschlägen inspirieren lassen oder Feedback einholen – KI-Modelle sind vielseitig einsetzbar, wenn man weiß, welches für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist.
Bei der Menge an Anbietern und Modellen ist es gar nicht so einfach, auf dem Laufenden zu bleiben. Welche futuristischen Versionsbezeichnungen Sie sich merken sollten, stellen wir Ihnen in diesem Beitrag vor.
GPT-4 (OpenAI)
Beginnen wir mit dem wohl bekanntesten Modell GPT-4 von OpenAI, welches sich seit seiner Einführung im November 2022 schnell verbreitete. Im Dezember 2024 berichtete OpenAI, dass ChatGPT weltweit 300 Millionen wöchentliche aktive Nutzer:innen hat.[1]
Gut jede:r zweite Bundesbürger:in (53 Prozent) hat generative KI bereits genutzt. Das hat eine repräsentative Forsa-Umfrage im Auftrag des TÜV-Verbands unter 1.001 Personen ab 16 Jahren ergeben.[2]
Im Bereich der KI-Tools hat ChatGPT einen dominierenden Marktanteil von etwa 62,5 Prozent.[3]
Darüber hinaus bietet OpenAI die Möglichkeit, sogenannte Custom GPTs sowie Assistenten zu erstellen. Custom GPTs sind benutzerdefinierte Varianten von GPT-4, die an spezifische Anforderungen angepasst werden können. Assistenten erweitern die Nutzung von GPT durch die Kombination von KI-Modellen mit eigenen Tools und Dateien, wodurch komplexe Aufgaben wie Datenanalyse oder Automatisierung erleichtert werden.
Das Modell basiert auf einer leistungsfähigen Transformer-Architektur und ist darauf trainiert, menschenähnlichen Text zu formulieren. Es eignet sich für die kreative Texterstellung im Marketing, in der Unternehmenskommunikation, z.B. für Präsentationen, Berichte oder Zusammenfassungen, für technische Fachtexte und für die Suchmaschinenoptimierung. In der aktuellen Version können Anpassungen auf einem Canvas direkt im generierten Text vorgenommen werden.
Neben der Textverarbeitung hat OpenAI seit Mitte 2023 auch die eigene Bildgenerierungs-KI DALL-E 3 in ChatGPT integriert. Seitdem können Bilder direkt in der Konversation durch Eingabe einer Beschreibung erzeugt werden.
OpenAI stellt ChatGPT als Cloud-Service zur Verfügung. Die Modelle werden auf den Servern von OpenAI ausgeführt und die Nutzer:innen können über die Website, Apps oder die API darauf zugreifen. Unternehmen können die API nutzen, um ChatGPT in ihre eigenen Anwendungen zu integrieren (z.B. Chatbots, Support-Systeme, Automatisierung).
Gemini (Google DeepMind)
Ein Blick auf Gemini von Google DeepMind zeigt: Obwohl keine konkreten Nutzerzahlen veröffentlicht wurden, verfolgt Google das Ziel, bis Ende 2025 weltweit 500 Millionen Nutzer:innen für Gemini zu gewinnen. Das wären 200 Millionen mehr, als derzeit wöchentlich in Chat GPT zu verzeichnen sind. Dieses ambitionierte Ziel unterstreicht das Bestreben von Google, eine führende Rolle im Bereich der generativen KI einzunehmen.[4]
Dieses Modell zeichnet sich durch seine Multimodalität aus, das heißt, es kann sowohl Text als auch Bilder verarbeiten und generieren. Dies macht es ideal für Unternehmen in den Bereichen Forschung, Design und Entwicklung, die KI für visuelle und sprachbasierte Analysen benötigen. Seine Stärke liegt in der Interpretation und Synthese verschiedener Datentypen, was es von GPT-4 unterscheidet, das sich hauptsächlich auf die Sprachverarbeitung konzentriert.
Gemini wird als Cloud-basierter Dienst bereitgestellt und ist über die Gemini-App und die Google-Suche zugänglich. Entwickler:innen können über die Gemini API in Google AI Studio und Vertex AI auf das Modell zugreifen. Die neueste Version, Gemini 2.0 Flash, wurde im Dezember 2024 für Entwickler freigegeben, gefolgt von der allgemeinen Verfügbarkeit im Februar 2025. Darüber hinaus wurde das kostengünstigste Modell „Flash-Lite“ eingeführt, um den unterschiedlichen Anforderungen der Nutzer gerecht zu werden.
Deep Seek V3 (Deep Seek)
Große Wellen schlug das kürzlich veröffentlichte Open-Source-Modell DeepSeek V3 des gleichnamigen Unternehmens aus China. Bereits kurz nach der Veröffentlichung stieg die DeepSeek-App zur meistgeladenen kostenlosen Anwendung im Apple App Store auf und überholte damit den etablierten Konkurrenten ChatGPT.
Dieses Modell überzeugt besonders in der Softwareentwicklung: Auf der Plattform Codeforces, die Programmierwettbewerbe veranstaltet, erwies es sich im direkten Vergleich mit konkurrierenden Modellen wie zum Beispiel GPT-4 als leistungsfähiger. Auch im Benchmark-Test Aider Polyglot liegt DeepSeek V3 an der Spitze. Dieser Test misst unter anderem, wie gut ein Modell in der Lage ist, neuen Code zu schreiben und nahtlos in bestehende Projekte zu integrieren.[5]
DeepSeek V3 ist als Open-Source-Modell verfügbar und bietet sowohl eine Basisversion als auch eine Chat-Variante. Eine lokale Instanz ermöglicht es den Nutzer:innen, das Modell direkt auf ihren eigenen Servern zu betreiben. Dies sorgt für erhöhte Privatsphäre, da keine Daten an externe Server gesendet werden müssen. Außerdem erhalten sie mehr Kontrolle über die Nutzung und die Möglichkeit, das Modell individuell anzupassen. Es wird empfohlen, DeepSeek in Docker-Containern zu betreiben, um die Installation und Verwaltung zu vereinfachen.
Claude (Anthropic)
Unser nächster Halt ist Claude, entwickelt von Anthropic. Claude basiert auf dem Konzept „Constitutional AI“, bei dem Sicherheitsrichtlinien in das Modell integriert sind. Es legt also besonderen Wert auf Sicherheitsaspekte und ist darauf trainiert, ethische und sichere Antworten zu geben.
Das ist besonders nützlich für Unternehmen, die einen verantwortungsvollen Einsatz von KI priorisieren. Dadurch eignet es sich besonders für juristische Texte, sensible Datenverarbeitung und Compliance-Management, aber auch zur Text- und Code-Generierung. Während Konkurrenten wie Gemini und GPT-4 zwar ein breiteres Anwendungsspektrum bieten, glänzt Claude durch seine Zuverlässigkeit und Sicherheitsmechanismen.
Claude wird als Cloud-basierter Dienst bereitgestellt und ist über verschiedene Plattformen zugänglich. Nutzer:innen können Claude über die Website claude.ai sowie über mobile Apps für iOS und Android verwenden. Für Entwickler:innen bietet Anthropic eine API an, die eine Integration von Claude in eigene Anwendungen ermöglicht. Claude ist außerdem über Amazons Bedrock-Plattform verfügbar, was eine einfache Integration in AWS-gestützte Anwendungen erlaubt.
Mistral (Mistral AI)
Mistral AI ist ein im Mai 2023 gegründetes, französisches KI-Startup, das sich auf die Entwicklung leistungsstarker Open-Source-Sprachmodelle spezialisiert hat. Bekannte Modelle sind Mistral 7B und und Mixtral 8x22B. Sie wurden entwickelt, um auch in ressourcenbeschränkten Umgebungen leistungsstark zu arbeiten und eignen sich besonders für Echtzeitanwendungen oder Szenarien, in denen die Rechenkapazität begrenzt ist. Während DeepSeek V3 oder GPT-4 auf große Datenmengen ausgelegt sind, bietet Mistral eine schlankere Alternative mit stark optimierter Performance.
Mistral AI bietet seine Modelle als Open-Source-Lösungen unter der Apache-2.0-Lizenz an. Die Modelle können lokal gehostet oder über Cloud-Plattformen wie Amazon Bedrock eingesetzt werden. Durch die Partnerschaft mit AWS nutzt Mistral AI die KI-optimierten AWS Trainium- und AWS Inferentia-Instanzen, um seine Basismodelle zu entwickeln und bereitzustellen.[6]
Llama 2 (Meta)
Unsere letzte Station führt uns zu Llama 2, der Weiterentwicklung des ursprünglichen Llama-Modells, von Meta. Partnerschaften mit großen Cloud-Anbietern wie Microsoft und Amazon haben die Reichweite des Modells vergrößert. Es wurde entwickelt, um Entwickler:innen und Forscher:innen einen öffentlichen Zugang zu fortschrittlicher KI-Technologie zu bieten. Es ist frei verfügbar und kann flexibel in eigene Anwendungen integriert werden. Gerade für die KI-Einsteiger:innen, die maßgeschneiderte KI-Anwendungen entwickeln wollen, kann dieses kostenlose Modell ein guter Anfang sein.
Llama 2 kann zur Textgenerierung verwendet werden, zum Beispiel zur Erstellung von Marketinginhalten. Es kann auch in der Softwareentwicklung zur Generierung von Code-Snippets verwendet werden. Darüber hinaus ist das Modell stark im Bereich Sprachverständnis ausgebildet und wird häufig zur Analyse und Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Llama 2 bietet leistungsstarke Tools zur Textverarbeitung wie Konversations- und Kontextmanagement und hat eine bessere Performance in spezialisierten Anwendungen wie Kundensupport oder Bildungseinrichtungen als beispielsweise Chat GPT.[7]
Dank seiner Open-Source-Lizenz kann Llama 2 auf lokalen Maschinen betrieben werden, was eine vollständige Kontrolle und Anpassung ermöglicht. Das Modell ist auch auf verschiedenen Cloud-Plattformen verfügbar. Es ist im Azure AI Model Catalog verfügbar, was eine einfache Integration in Azure-basierte Anwendungen ermöglicht, Nutzer:innen können Llama 2 Modelle über Amazon Bedrock nutzen und die Bereitstellung ist auch über Vertex AI in der Google Cloud möglich.
Datenschutz und Cyber-Security in KI-Modellen
Doch was passiert mit den Daten und wo werden sie gespeichert? Datenschutz und Cybersicherheit spielen beim Einsatz von KI-Modellen eine entscheidende Rolle. Viele der führenden KI-Modelle wie GPT-4, Claude oder Gemini verarbeiten große Mengen sensibler Daten. Daher ist es wichtig, darauf zu achten, welche Informationen in die Modelle eingespeist und wie sie verwendet werden.
Ein weiteres wichtiges Thema ist, wie Anbieter mit den Daten umgehen. Bei ChatGPT werden Daten in der Regel für die Verbesserung des Modells verwendet, aber OpenAI bietet im kostenlosen Abo die Möglichkeit, Ihre Daten nicht für Trainingszwecke zu verwenden, indem Sie eine entsprechende Option in den Einstellungen deaktivieren. Bei einem geschäftlichen Abo (z.B. ChatGPT Plus) werden die Daten nicht für das Modelltraining genutzt. ChatGPT kann außerdem über Azure-Cloud gehostet werden und können so sicherer in Anwendungen per API integriert werden.
Gemini von Google verfolgt ähnliche Praktiken und verwendet Daten in den meisten Fällen für Trainingszwecke, jedoch können Unternehmen ebenfalls Optionen wählen, bei denen ihre Daten nicht in das Modelltraining einfließen.
Einige Anbieter, wie Anthropic mit Claude, legen besonderen Wert auf Sicherheit und ethischen Einsatz von KI. Open-Source-Modelle wie Llama 2 oder Mistral bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre eigenen Datenschutzrichtlinien umzusetzen, indem sie die KI-Modelle auf ihren eigenen Servern betreiben.
Obwohl die Server von Deep Seek in China stehen, kann Deep Seek V3 auch lokal gehostet werden. Der Vorteil liegt in der Unabhängigkeit von externen Servern und einer besseren Kontrolle über die Datenschutzrichtlinien. Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten, können durch das Hosting auf eigenen Servern sicherstellen, dass keine Informationen ungewollt über Drittanbieter abfließen. Allerdings gehen mit dieser Autonomie auch höhere Kosten und ein erhöhter administrativer Aufwand einher.
Letztlich bleibt die Entscheidung zwischen einer Cloud- oder On-Premise-Lösung eine Abwägung zwischen Flexibilität und Kontrolle – eine lokale Hosting-Option würde Unternehmen entgegenkommen, die Datenschutz und Sicherheit höchste Priorität einräumen.
Generell sollte vor der Implementierung immer geprüft werden, welche Datenschutzstandards ein Modell erfüllt und wie das Risiko von Datenlecks minimiert werden kann.
Hinweis
Selbst die modernsten KI-Modelle sind nicht unfehlbar. Sogenannte KI-Halluzinationen, also die Generierung falscher, erfundener Informationen stellen eine Herausforderung dar. Dieses Phänomen tritt bei vielen Sprachmodellen wie GPT-4, Gemini und anderen auf. Bitte hinterfragen Sie generierte Inhalte kritisch und verifizieren Sie diese, insbesondere im geschäftlichen Kontext.
Fazit
Mit diesen Informationen wäre David wohlmöglich einiges an Stress erspart geblieben, denn: Jedes dieser Modelle bietet einzigartige Stärken und Einsatzmöglichkeiten, die je nach kundenspezifischen Geschäftsanforderungen genutzt werden können. Es lohnt sich, genauer hinzuschauen. Bleiben Sie informiert und evaluieren Sie regelmäßig, welches Modell am besten zu Ihren aktuellen und zukünftigen Plänen passt.
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[1] https://www.tuev-verband.de/pressemitteilungen/ein-jahr-chatgpt-gut-ein-drittel-nutzt-die-ki-fuer-unterhaltung-recherchen-und-inspiration-viele-davon-misstrauen-den-ergebnissen
[2] https://www.tuev-verband.de/pressemitteilungen/zwei-jahre-chatgpt
[3] https://backlinko.com/chatgpt-stats
[4] https://www.wsj.com/tech/ai/google-gemini-2025-chatgpt-openai-b6eb595d
[5] https://t3n.de/news/deepseek-v3-das-maechtigste-open-source-ki-modell-kommt-aus-china-1665606/
[6] https://aws.amazon.com/de/blogs/germany/aws-und-mistral-ai-vereinbaren-eine-verstaerkte-zusammenarbeit-zur-demokratisierung-der-generativen-ki/
[7] https://neuroflash.com/de/blog/llama2-vs-chatgpt/