Die Landschaft der Large Language Models entwickelt sich rasant. Während 2023 noch GPT-4 dominierte, sind heute Dutzende leistungsstarker Alternativen verfügbar – von Claude 3.5 über Gemini 2.5 bis zu Open-Source-Modellen wie Mistral und LLaMA 3. Für Unternehmen bedeutet das: Die Wahl des richtigen LLMs kann über Effizienz, Kosten und Datenschutz entscheiden.
Die Datenbasis ist entscheidend. Ein Modell, das mit wissenschaftlichen Artikeln, juristischen Texten oder Programmiercode trainiert wurde, hat jeweils andere Stärken.
Typische Beispiele:
Wichtig: Die Qualität der Trainingsdaten bestimmt nicht nur die Leistungsfähigkeit, sondern auch die Risikominimierung. Besser kuratierte Daten führen zu weniger Fehlern und sogenannten "Halluzinationen" (erfundenen Fakten).
LLMs bestehen aus Milliarden sogenannter Parameter – das sind Gewichte, die Muster in Sprache speichern. Je mehr Parameter, desto komplexere Zusammenhänge kann ein Modell erkennen. Die Grösse beeinflusst jedoch auch Energiebedarf, Kosten und Antwortgeschwindigkeit.
Faustregel:
Beispiele:
Fast alle modernen Modelle basieren auf der Transformer-Architektur (2017 von Google entwickelt), unterscheiden sich aber in Struktur und Anwendungsschwerpunkten:
2025 Trend: Moderne Modelle integrieren zunehmend Tool-Use, also die Fähigkeit, externe Programme, Datenbanken oder APIs aufzurufen (ähnlich wie KI-Agenten).
Das sogenannte Context Window bestimmt, wie viel Text ein Modell gleichzeitig verarbeiten und "im Kopf" behalten kann. Frühere LLMs verstanden nur wenige Absätze – moderne können Hunderte Seiten bis zu kompletten Projektdokumentationen erfassen.
| Modell | Kontextlänge (Tokens) | Entspricht ca. |
| GPT-4 Turbo | 128'000 | ~300 Seiten |
| Claude 3 Opus | 200'000 | ~500 Seiten |
| Gemini 1.5 Pro | 1'000'000 |
~2.500 Seiten |
Praxis-Vorteil: Eine grössere Kontextlänge verbessert nicht nur das Verständnis, sondern auch die Konsistenz über längere Arbeitsprozesse hinweg (z. B. Analyse ganzer Semesterarbeiten, technischer Dokumentationen oder Multi-Dokument-Vergleiche).
Viele LLMs werden nach dem Grundtraining feinjustiert (Fine-Tuning) oder instruktionsbasiert trainiert:
Enterprise-Trend: Unternehmen bauen zunehmend eigene interne Modelle oder RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), um firmenspezifisches Wissen direkt zu integrieren – ähnlich wie Company GPT von NORTHBOT.
Ein zentraler Unterschied für Unternehmen:
| Eigenschaft | Proprietäre Modelle (GPT, Claude, Gemini) | Open Source (LLaMA, Mistral, Falcon) |
| Trainingsdaten | Geschlossen | Teilweise offen |
| Leistung | Sehr hoch, stabil | Zunehmend konkurrenzfähig |
| Zugriff | Meist nur über API | Lokal installierbar |
| Anpassung | Begrenzt | Vollständige Kontrolle |
| Datenschutz | Abhängig vom Anbieter | Vollständige Kontrolle |
| Kosten | Pay-per-Use | Hosting-Kosten |
DSGVO-Vorteil: Open-Source-Modelle erlauben die vollständige Kontrolle über Daten – besonders relevant für Europa und die Schweiz aufgrund der strengen Datenschutzgesetze.
| Anbieter | Modell | Besonderheiten | Best For |
| OpenAI | GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-5 | Sehr stark in natürlicher Sprache, Code, Reasoning | Allzweck, Kreativität, komplexe Aufgaben |
| Anthropic | Claude 2 / 3 / 3.5 | Sicherheitsorientiert, langes Gedächtnis, empathisch | Lange Dokumente, Analyse, ethische AI |
| Google DeepMind | Gemini 1.5 / 2.5 (Nano, Pro, Ultra) | Multimodal, Verbindung zu Google-Diensten | Video, Multimodal, Google Workspace |
| Meta | LLaMA 3 / 3.1 | Open Source, anpassbar, effizient | Forschung, Custom Deployments |
| Mistral AI | Mistral 7B, Mixtral 8x22B | Leichtgewichtig, leistungsstark, europäisch | DSGVO-Konformität, Effizienz |
| Cohere | Command R+, Coral | Spezialisiert auf Unternehmensdaten und RAG | Enterprise Search, B2B |
| xAI | Grok | Direkt in X (Twitter) integriert | Social Media Insights |
| Alibaba / Baidu | Qwen, Ernie Bot | Starke Modelle im asiatischen Raum | APAC-Märkte |
| Aleph Alpha | Luminous | Fokus auf Transparenz, europäischer Datenschutz | DACH-Unternehmen, Behörden |
Empfehlung: GPT-4 oder Claude 3.5
Empfehlung: GPT-4 (Code Interpreter) oder Claude 3.5 Sonnet
Empfehlung: Claude 3 Opus oder Gemini 1.5 Pro
Empfehlung: Gemini 2.5 Pro
Empfehlung: Mistral Large, Aleph Alpha Luminous oder LLaMA 3 (Self-Hosted)
Empfehlung: Mistral 7B, LLaMA 3 oder Gemini Flash
Large Language Model Optimization (LLMO) wird 2025 zum kritischen Faktor für Unternehmen. Während klassisches SEO auf Google-Rankings abzielt, geht es bei LLMO darum, in AI-generierten Antworten zitiert zu werden.
Moderne LLMs nutzen Retrieval Augmented Generation (RAG), um aktuelle Informationen aus dem Web zu holen. Seiten mit:
... werden bevorzugt in AI-Antworten integriert.
Praxis-Tipp: Optimiere deine Inhalte nicht nur für Google, sondern auch für ChatGPT, Claude und Perplexity. Mehr dazu in unserem Guide zu KI-Agenten und AI-Sichtbarkeit.
Die Performance von LLMs wird über standardisierte Tests gemessen:
| Benchmark | Was wird getestet? | Top-Modelle 2025 |
| MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding) | Allgemeinwissen, akademisches Wissen | Gemini 2.5 Pro (91,9%), GPT-5 (86%) |
| GPQA Diamond | Wissenschaftliches Reasoning | GPT-5 (86%), Claude 4 Opus (84%) |
| SWE-bench | Software Engineering (Coding) | Claude 4 Sonnet (72,7%), GPT-5 (68%) |
| Context Recall | Lange Dokumente verstehen | Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus |
| HumanEval | Code-Generierung | GPT-4, Claude 3.5 |
Fazit: Es gibt kein "bestes" LLM für alles – die Wahl hängt vom Use-Case ab.
| Modell | Input (pro 1M Tokens) | Output (pro 1M Tokens) | Monatliche Flatrate |
| GPT-4 Turbo | $10 | $30 | ChatGPT Plus: $20/Monat |
| Claude 3.5 Sonnet | $3 | $15 | Claude Pro: $20/Monat |
| Gemini 1.5 Pro | $1,25 | $10 | Gemini Advanced: $20/Monat |
| Mistral Large | $8 | $24 | API-Only |
| LLaMA 3 (Self-Hosted) | Hosting-Kosten | Hosting-Kosten | Eigene Infrastruktur |
Preis-Leistungs-Sieger 2025: Gemini 1.5 Pro (beste Balance) und Mistral (Europa-Fokus).
LLMs unterscheiden sich durch ihre Trainingsdaten, Parameterzahl, Architektur, Spezialisierung und Offenheit. Es gibt kein Modell, das in jedem Bereich das beste ist – jedes ist für bestimmte Aufgaben optimiert:
Nächste Schritte:
Du möchtest ein LLM-basiertes System in deinem Unternehmen einsetzen, bist aber unsicher, welches Modell das richtige ist? NORTHBOT berät dich bei der Auswahl, Integration und Optimierung von LLM-Lösungen – mit Fokus auf Schweizer Datenschutz und Business-Prozesse.
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