Jeden Tag gibt es ein neues AI-Modell in meinem X-Feed. Blinzeln Sie, und Sie haben den nächsten "Open Weight, GPT- Level" Drop verpasst.
Ich erinnere mich, als LLaMA herauskam, und es fühlte sich wie eine große Sache an. Vicuna folgte. Dann verschwamm alles. Hugging Face wurde über Nacht zur AI-Homepage.
Wenn man mit diesem Zeug baut, ist es schwer, sich nicht zu fragen - soll ich mit all dem Schritt halten? Oder soll ich einfach eine auswählen, die funktioniert, und beten, dass sie nicht kaputt geht?
Ich habe die meisten von ihnen in echten Produkten ausprobiert. Einige sind großartig für den Chat. Einige fallen in dem Moment auseinander, in dem man sie in llm-Agenten oder Toolchains verwendet.
Was sind große Sprachmodelle?
Große SprachmodelleLLMsLarge Language ModelsLLMs) sind KI-Systeme, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache in einem breiten Spektrum von Aufgaben zu verstehen und zu erzeugen.
Diese Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert - von Büchern und Websites bis hin zu Code und Gesprächen - damit sie lernen, wie Sprache in der Praxis funktioniert.
Sie haben sie bei der Arbeit gesehen, wenn ein KI-Chatbot versteht, was Sie fragen, sogar nach einer Nachbearbeitung, weil er den Kontext versteht.
LLMs beherrschen Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Beantworten von Fragen, das Schreiben von Codes, das Übersetzen zwischen Sprachen und das Führen von zusammenhängenden Gesprächen.
Die zunehmende Erforschung von Konzepten wie der Gedankenkette hat es auch möglich gemacht, LLMs in KI-Agenten zu verwandeln.
Top 7 LLM
Bevor wir die besten Modelle aufschlüsseln, sollten Sie wissen, wer sie baut.
Jeder Anbieter hat einen anderen Blickwinkel auf die Gestaltung des Modells - einige konzentrieren sich auf die grobe Skalierung, andere auf Sicherheit oder Multimodalität, und wieder andere drängen auf einen offenen Zugang.
Wenn Sie wissen, woher ein Modell stammt, können Sie sich ein besseres Bild davon machen, wie es sich verhält und für wen es gemacht wurde.
OpenAI
OpenAI ist das Unternehmen hinter ChatGPT und der GPT . Die meisten Teams, die heute mit LLMs bauen, nutzen deren Modelle entweder direkt oder konkurrieren mit ihnen.
OpenAI arbeitet sowohl als Forschungslabor als auch als kommerzielle Plattform und bietet seine Modelle über API und Produktintegrationen an.
OpenAI konzentriert sich auf die Entwicklung allgemeiner GPT mit umfassenden Fähigkeiten, wie GPT. Sie prägt weiterhin einen Großteil der aktuellen KI-Landschaft, sowohl im kommerziellen als auch im Entwicklerbereich.
Anthropic
Anthropic ist ein KI-Unternehmen mit Sitz in San Francisco, das 2021 von einer Gruppe ehemaliger OpenAI , darunter die Geschwister Dario und Daniela Amodei, gegründet wurde.
Das Team konzentriert sich auf die Entwicklung von Sprachmodellen, die in längeren Gesprächen sicher, steuerbar, interpretierbar und zuverlässig sind.
Die Claude-Familie ist dafür bekannt, dass sie Anweisungen gut befolgt und den Kontext beibehält. Diese Werte zeigen sich deutlich in der Art und Weise, wie die Modelle mit differenzierten Aufforderungen und Gesprächen mit mehreren Wendungen umgehen.
Google DeepMind
DeepMind ist die KI-Forschungsabteilung von Google, die ursprünglich für Durchbrüche im Bereich Spiele und Reinforcement Learning bekannt war.
Es ist jetzt das Team hinter der Gemini-Modellfamilie, die viele der KI-Produkte von Google antreibt.
Gemini-Modelle sind für multimodales Reasoning und Aufgaben mit langem Kontext entwickelt worden und sind bereits in ihr Ökosystem wie Suche, YouTube, Drive und Android integriert.
Meta
Meta ist das Unternehmen, das hinter den LLaMA-Modellen steht - einige der stärksten heute erhältlichen LLMs mit offenem Gewicht.
Der Zugang ist zwar lizenzpflichtig, aber die Modelle können vollständig heruntergeladen werden und werden häufig für private Anwendungen und Experimente verwendet.
Metas Schwerpunkt liegt auf der Veröffentlichung leistungsfähiger Modelle, die von einer breiteren Community angepasst, gehostet oder in Systeme eingebaut werden können, ohne auf externe APIs angewiesen zu sein.
DeepSeek
DeepSeek ist ein in China ansässiges KI-Unternehmen, das durch die Veröffentlichung wettbewerbsfähiger Modelle mit offenem Gewicht und Schwerpunkt auf Schlussfolgerungen und Abfragen schnell Aufmerksamkeit erregt hat.
Ihre Modelle sind bei Entwicklern beliebt, die Transparenz und Kontrolle darüber wünschen, wie ihre Systeme aufgebaut und bereitgestellt werden.
xAI
xAI ist ein KI-Unternehmen, das als unabhängige Forschungs- und Entwicklungsgruppe eng mit X (ehemals Twitter) zusammenarbeitet.
Die Grok-Modelle sind in X-Produkte integriert und zielen darauf ab, Konversationsfunktionen mit Echtzeit-Datenzugriff zu kombinieren.
Mistral
Mistral ist ein in Paris ansässiges KI-Startup, das für die Veröffentlichung leistungsstarker, offener Modelle bekannt ist.
Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt auf Effizienz und Zugänglichkeit, wobei die Modelle häufig in lokalen oder latenzarmen Umgebungen eingesetzt werden.
Die 10 besten großen Sprachmodelle
Die meisten von uns wählen die Modelle nicht nach einer Rangliste aus - wir entscheiden uns für das, was sich richtig anfühlt.
Und "am besten" bedeutet nicht das größte Modell oder die höchste Punktzahl in irgendeinem Test. Es bedeutet: Würde ich es verwenden, um einen Agenten zu steuern, meine Kodierungspipelines zu verwalten, einem Kunden zu antworten oder einen Anruf in einer wichtigen Aufgabe zu tätigen?
Ich habe Modelle ausgewählt, die es sind:
- aktiv gepflegt und jetzt verfügbar
- die in realen Anwendungen getestet werden
- etwas wirklich gut können: Konversation, logisches Denken, Schnelligkeit, Offenheit oder multimodale Tiefe
Sicher, es wird immer wieder neue Modelle geben. Aber diese Modelle bewähren sich bereits in freier Wildbahn - und wenn Sie heute bauen, sollten Sie sie kennen.
Beste konversationelle LLMs
Die besten Gesprächsmodelle behalten den Kontext bei, passen sich Ihrem Tonfall an und bleiben auch dann kohärent, wenn das Gespräch wechselt oder zurückgeht.
Um in diese Liste aufgenommen zu werden, muss sich ein Modell engagiert anfühlen. Es sollte mit chaotischen Formulierungen umgehen können, sich anmutig von Unterbrechungen erholen und auf eine Weise reagieren, die das Gefühl vermittelt, dass jemand zuhört.
1. GPT4o
Stichworte: Konversations-KI, Echtzeit-Sprache, Multimodale Eingabe, Closed-Source
GPT ist das neueste Flaggschiffmodell von OpenAI, das im Mai 2024 auf den Markt kommt - und es ist ein großer Sprung in der Art und Weise, wie LLMs multimodale Interaktion in Echtzeit handhaben.
Es kann Text, Dateien, Bilder und Audio als Eingabe entgegennehmen und in jedem dieser Formate antworten.
In letzter Zeit habe ich das umfangreiche Sprachverständnis vonGPT genutzt, um Französisch zu üben, und es ist kaum zu übertreffen.
Die Sprachausgabe erfolgt fast sofort (ca. 320 ms) und spiegelt sogar Tonfall und Stimmung auf eine Weise wider, die überraschend menschlich wirkt.
Er ist nicht nur einer der meistgenutzten Chatbots im Internet, sondern auch derjenige, der von Unternehmen aufgrund der zusätzlichen Funktionen und Tools des OpenAI am meisten bevorzugt wird.
2. Claude 4 Sonett
Stichworte: Konversations-KI, Langkontextspeicher, unternehmenstauglich, Closed-Source
Claude Sonnet 4 ist das neueste KI-Modell von Anthropic, das im Mai 2025 veröffentlicht wurde.
Es wurde für natürliche Unterhaltungen entwickelt, die sich durchdacht anfühlen, ohne dass die Geschwindigkeit darunter leidet, und es eignet sich besonders gut für Chats in Unternehmen.
Sie behält den Kontext über lange Zeiträume hinweg bei, folgt zuverlässig den Anweisungen und passt sich schnell an Änderungen des Themas oder der Benutzerabsicht an.
Im Vergleich zu Vorgängerversionen wie Claude 3.7 liefert Sonnet 4 konzentriertere Antworten und hat eine bessere Kontrolle über die Ausführlichkeit, ohne dass die Kohärenz verloren geht.
3. Grok 3 (xAI)
Stichworte: Konversations-KI, Echtzeit-Bewusstsein, Humor, Closed-Source
Grok 3 fühlt sich an wie ein Kerl, der schon zu lange online ist. Da es mit X verkabelt ist, muss es nicht unbedingt an eine Internet-API angeschlossen sein, um auf dem Laufenden zu bleiben.
LLM ist in der Regel tragisch, aber Grok weiß wenigstens, dass er Witze erzählt. Manchmal landet er. Manchmal dreht er sich. So oder so, er redet weiter.
Es funktioniert am besten in lauten, reaktiven Umgebungen. Orte wie Gruppenchats, die während einer Produkteinführung zusammenschmelzen, oder Medienbots, die neben Echtzeit-Schlagzeilen herumpöbeln.
Manchmal sieht man Grok - oder seinen chaotischen Zwilling "Gork" - in X-Themen lauern und jemandem dabei helfen, zu bestätigen, ob die Erde rund ist. Halten Sie also vielleicht ein Auge offen.
Beste LLMs
Manche Modelle sind auf Geschwindigkeit ausgelegt. Diese sind für das Denken gebaut. Sie folgen komplexen Anweisungen und bleiben bei langen, vielschichtigen Aufgaben konzentriert.
Das bedeutet, dass sie nicht nur Antworten generieren, sondern auch verfolgen, was getan wurde, sich an den Ergebnissen orientieren und den nächsten Schritt gezielt planen.
Die meisten von ihnen verwenden Reasoning-Frameworks wie ReAct und CoT, was sie ideal für den Aufbau von KI-Agenten und für Probleme macht, bei denen Struktur vor Geschwindigkeit geht.
4. OpenAI o3
Stichworte: Reasoning LLM, Chain-of-Thought, Agent-Ready, Closed-Source
OpenAI's o3 ist ein auf das Denken fokussiertes Modell, das entwickelt wurde, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die strukturiertes Denken erfordern.
Es zeichnet sich in Bereichen wie Mathematik, Codierung und wissenschaftlicher Problemlösung aus und nutzt die von OpenAI o1 überlieferten Denkketten-Techniken, um Probleme in handhabbare Schritte zu zerlegen.
OpenAI nutzt die deliberative Ausrichtung, um seine Aktionen besser zu planen. Das Modell prüft seine eigenen Entscheidungen anhand eines Sicherheitsleitfadens, bevor es weitergeht.
Nach dem, was wir gesehen haben, wird OpenAI wahrscheinlich das Beste von beidem vereinen, indem es das Gehirn von o3 mit der Flexibilität von 4o in GPT kombiniert.
5. Claude 4 Opus
Stichworte: Reasoning LLM, Langkontextspeicher, unternehmenstauglich, Closed-Source
Claude 4 Opus ist das Flaggschiffmodell von Anthropic- allerdings ist es deutlich langsamer und teurer als Sonnet.
Da es sich um das größte Modell handelt, das Anthropic bisher trainiert hat, kann das Modell auch bei langen Eingaben fokussiert bleiben und die Logik hinter jedem Schritt beibehalten.
Es funktioniert gut mit dichtem Material. Sie können ihm einen vollständigen Bericht oder eine Prozessdokumentation geben, und es wird die Details mit Kontext und Referenzen durchgehen.
Das ist eine große Sache für Unternehmensteams, die KI-Systeme entwickeln, die über große Arbeitsbereiche hinweg denken können.
6. Zwilling 2.5 Pro
Stichworte: Reasoning LLM, Aufgaben mit langem Kontext, Planungsfähigkeiten, Closed-Source
Gemini 2.5 Pro ist das leistungsfähigste Modell von DeepMind - wenn man es an der richtigen Stelle einsetzt.
In AI Studio mit aktiviertem Deep Research reagiert es mit vollständigen Argumentationsketten und skizziert Entscheidungen mit klarer Logik.
Die Argumentation verschafft ihm einen Vorteil bei mehrstufigen Arbeitsabläufen und Agentensystemen.
Gemini 2.5 Pro zeigt sich von seiner besten Seite, wenn es Raum zum Nachdenken und Werkzeuge hat, auf die es zurückgreifen kann. Das macht es zu einer guten Wahl für Teams, die fundierte, logikbewusste Anwendungen entwickeln, die Struktur benötigen, um skalierbar zu sein.
7. DeepSeek R1
Stichworte: Reasoning LLM, Langer Kontext, Forschungsorientiert, Open-Source
DeepSeek R1 fiel mit offenen Gewichten und übertraf Claude und o1 in den Core Reasoning Benchmarks, was bei den Teams, die auf geschlossene Versionen zusteuerten, einen echten Moment der Panik auslöste.
Der Vorteil liegt in der Architektur. R1 lehnt sich an die Struktur an, indem es sich auf eine saubere Handhabung von Token und ein klares Gefühl dafür konzentriert , wie die Aufmerksamkeit skaliert werden sollte, wenn das Gespräch länger wird.
Wenn Sie Agenten bauen, die Logik zum Landen und Schritte zum Halten benötigen, bietet Ihnen R1 die Möglichkeit, die Leistung der Basisebene sehr einfach zu Ihren eigenen Bedingungen auszuführen, und die Hardware ist das einzige Open-Source-Modell unter den Argumentationsmodellen.
Beste leichtgewichtige LLMs
Je kleiner das Modell, desto mehr spürt man die Kompromisse - aber wenn sie richtig gemacht sind, fühlen sie sich nicht klein an.
Die meisten kleinen Modelle werden aus größeren Versionen destilliert und so trainiert, dass sie gerade genug von den Fähigkeiten des Originals behalten, aber nicht zu groß werden.
Sie können sie auf Edge-Geräten, Low-Spec-Systemen und bei Bedarf sogar auf Ihrem Laptop ausführen.
Hier geht es nicht unbedingt um tiefgreifende Überlegungen oder lange Chats. Sie wollen Präzision und eine schnelle Ausgabe, ohne einen kompletten stack aufzusetzen.
8. Gemma 3 (4B)
Stichworte: Leichtgewichtige LLM, Verwendung auf dem Gerät, Open-Source
Gemma 3 (4B) stammt aus Googles größerer Gemma-Reihe, die auf vier Milliarden Parameter reduziert wurde, damit sie auf bescheidener Hardware ohne Cloud-Anbindung läuft.
Es behält die Disziplin seines Vorgängermodells bei, antwortet aber mit der Geschwindigkeit, die Sie für mobile Agenten oder Offline-Chat-Widgets benötigen.
Wenn Sie es in einen lokalen Arbeitsablauf einbinden, startet es schnell und bleibt auch bei engen Speichergrenzen stabil.
9. Mistral Klein 3.1
Stichworte: Leichtgewichtige LLM, Verwendung auf dem Gerät, Open-Source
Mistral Small 3.1 baut auf der früheren Mistral Small-Serie auf, ist aber so leicht, dass es auf einer einzelnen Consumer-GPU laufen kann, und bietet dennoch ein 128-k-Token-Fenster.
Es überträgt etwa 150 Token pro Sekunde und verarbeitet sowohl Text- als auch einfache Bildaufforderungen, was es zu einer soliden Wahl für Edge-Chat-Ebenen oder eingebettete Agenten macht.
10. Qwen 3 (4B)
Stichworte: Leichtes LLM, Mehrsprachig, Open-Source
Qwen 3 4B verkleinert die größere Qwen-3-Architektur von Alibaba auf ein Modell mit vier Milliarden Parametern, das immer noch mehr als 100 Sprachen versteht und sich problemlos in Tool-Calling-Frameworks einfügen lässt.
Es ist unter einer Apache-ähnlichen Lizenz frei zugänglich, läuft auf einer bescheidenen GPU und hat für Agentenaufgaben, bei denen Entwickler schnelles Denken benötigen, Aufmerksamkeit erregt.
Wie Sie einen Agenten mit Ihrem bevorzugten LLM aufbauen
Sie haben sich für ein Modell entschieden? Prima. Jetzt ist es an der Zeit, es in Betrieb zu nehmen.
Der beste Weg, um herauszufinden, ob ein LLM tatsächlich für Ihren Anwendungsfall geeignet ist, besteht darin, mit ihm zu arbeiten - zu sehen, wie es mit realen Eingaben und Einsatzabläufen umgeht.
Für diesen schnellen Aufbau verwenden wir Botpress - einen visuellen Builder für KI-Chatbots und Agenten.
Schritt 1: Definieren Sie den Aufgabenbereich und die Rolle Ihres Agenten
Bevor Sie die Plattform eröffnen, müssen Sie sich darüber klar werden, welche Rolle der Bot spielen soll.
Eine gute Praxis ist es, mit einigen wenigen Aufgaben zu beginnen, deren Durchführbarkeit und Akzeptanz zu prüfen und dann darauf aufzubauen.
Wenn Sie mit einem kleinen FAQ-Chatbot beginnen, können Sie verstehen, wie Ihre Daten verwendet werden und wie strukturierte Parameter zwischen LLMs oder Tools verschoben werden.
Schritt 2: Erstellen eines Basisagenten
.webp)
Öffnen Sie im Botpress Studio einen neuen Bot und schreiben Sie klare Anweisungen für den Agenten.
Damit wird dem LLM mitgeteilt, wie er sich zu verhalten hat und welche Aufgabe er zu erfüllen versucht. Ein Beispiel für eine Anweisung für einen Marketing-Chatbot kann sein:
"Sie sind Marketingassistent für [Unternehmen]. Sie helfen den Nutzern, unser Produkt kennenzulernen, beantworten allgemeine Fragen und ermutigen sie, eine Demo zu buchen oder sich für E-Mail-Updates anzumelden. Seien Sie prägnant, hilfreich und proaktiv."
Schritt 3: Wichtige Dokumente und Websites hinzufügen
Laden Sie Informationen in die Wissensdatenbank hoch oder schreiben Sie sie hinein, damit der Chatbot sie beantworten kann, etwa so:
- Produktvergleiche
- Aufschlüsselung der Preisgestaltung
- URL der Landing Page
- Wichtige CTAs (Demo, Testversion, Kontaktformulare)
Je besser der Inhalt auf Ihren Trichter abgestimmt ist, desto besser ist die Leistung des Bots.
Schritt 4: Wechseln Sie zu Ihrem bevorzugten LLM
.webp)
Nachdem der allgemeine Bot eingerichtet wurde, können Sie nun die LLMs ändern, die für bestimmte Vorgänge im Chatbot verwendet werden.
Sie können zwischen ihnen umschalten, indem Sie auf der linken Seite des Dashboards zu den Bot-Einstellungen wechseln.
Gehen Sie zu den LLM und wählen Sie von hier aus Ihren bevorzugten LLM aus.
Botpress unterstützt OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek und andere - so können Sie Leistung und Budget nach Belieben abwägen.
Schritt 5: Bereitstellen auf dem Kanal Ihrer Wahl
Nachdem Sie sich für das perfekte LLM für Ihren KI-Agenten entschieden haben, können Sie den Chatbot gleichzeitig auf verschiedenen Plattformen einsetzen.
Der Chatbot kann sehr einfach in einen Whatsapp oder einen Telegram umgewandelt werden, um Nutzer in jedem Bereich zu unterstützen.
Setzen Sie noch heute einen LLM Agenten ein
Nutzen Sie LLMs für Ihre tägliche Arbeit mit benutzerdefinierten KI-Agenten.
Bei der Fülle an Chatbot-Plattformen ist es einfach, einen KI-Agenten einzurichten, der Ihre speziellen Anforderungen erfüllt. Botpress ist eine unendlich erweiterbare KI-Agentenplattform.
Mit einer vorgefertigten Bibliothek von Integrationen, Drag-and-Drop-Workflows und umfassenden Anleitungen ist es für Ersteller auf allen Ebenen der Erfahrung zugänglich.
Schließen Sie ein beliebiges LLM an, um Ihr KI-Projekt für jeden Anwendungsfall zu betreiben.
Fangen Sie noch heute an zu bauen - es ist kostenlos.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Unterschiede zwischen gehosteten und LLMs , abgesehen von der Infrastruktur?
Gehostete LLMs sind über APIs einfach zu nutzen und erfordern keine Einrichtung, aber sie funktionieren als geschlossene Systeme mit begrenzter Kontrolle. Im Gegensatz dazu ermöglichen LLMs volle Transparenz, Anpassung und Umschulung, wodurch sie sich besser für Anwendungsfälle eignen, die erklärungsbedürftig sind.
Kann ich gehostete LLMs wie GPT oder Claude 3.5 für meine eigenen Daten feinabstimmen?
In den meisten Fällen unterstützen die gehosteten Modelle keine vollständige Feinabstimmung. Sie bieten jedoch häufig Konfigurationsoptionen wie Systemanweisungen, Prompt-Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Antworten anzupassen, ohne das Modell neu zu trainieren.
Wie schneiden LLMs im Vergleich zu herkömmlichen regelbasierten NLP-Systemen ab?
Regelbasiertes NLP ist so, als würde man einem Computer ein sehr strenges Skript vorgeben, während LLMs eher wie Improvisationsschauspieler sind. Sie haben aus Tonnen von Daten Muster gelernt und können mit einer viel unschärferen, offeneren Sprache umgehen.
Behalten LLMs die Erinnerung an frühere Interaktionen und wie wird dies gehandhabt?
Die meisten LLMs erinnern sich von Haus aus nicht an vergangene Chats. Der Speicher muss manuell durch Sitzungsverfolgung oder zusätzlichen Kontext verwaltet werden. Einige Plattformen (wie GPT mit Speicherfunktionen) bieten jedoch allmählich integrierte Speicherfunktionen.
Was sind die wichtigsten Kriterien bei der Bewertung eines LLM für den Einsatz in Unternehmen?
Denken Sie an die Genauigkeit (gibt sie die richtigen Antworten?), die Latenzzeit (wie schnell ist sie?), die Kosten (die API-Preise summieren sich!) und die Sicherheit (werden seltsame oder riskante Ausgaben vermieden?). Bonuspunkte gibt es für Dinge wie mehrsprachige Unterstützung oder einfache Integration.
