Was unterscheidet LLMs – und welche gibt es?

Die wichtigsten Unterschiede zwischen LLMs

1. Trainingsdaten

Die Datenbasis ist entscheidend. Ein Modell, das mit wissenschaftlichen Artikeln, juristischen Texten oder Programmiercode trainiert wurde, hat jeweils andere Staerken.

Typische Beispiele:

• GPT Modelle (OpenAI) – sehr breit aufgestellt, stark im Alltagswissen, Kommunikation und Kreativitaet. Gut geeignet fuer den allgemeinen Einsatz und komplexe Wissensanfragen.
• Claude (Anthropic) – trainiert mit Fokus auf Sicherheit, Ethik und Textverstaendnis, ideal fuer lange, strukturierte Texte und analytische Aufgaben.
• Gemini (Google) – kombiniert Text, Bild, Audio und Video (multimodal) und integriert nahtlos Web- und Wissensressourcen.
• LLaMA (Meta) – offen zugaenglich, ideal fuer Forschung, Entwicklung und organisationsinterne Anpassungen.
• Mistral / Mixtral – effiziente europaeische Open-Source-Modelle mit starker Performance.

Erweiterung: Die Qualitaet der Daten bestimmt nicht nur die Leistungsfaehigkeit, sondern auch die Risikominimierung, da besser kuratierte Daten zu weniger Fehlern und Halluzinationen fuehren.

Fazit: Die Daten bestimmen, wie ein Modell denkt und worin es gut ist.

2. Modellgroesse (Parameteranzahl)

LLMs bestehen aus Milliarden sogenannter Parameter – das sind Gewichte, die Muster in Sprache speichern. Je mehr Parameter, desto komplexere Zusammenhaenge kann ein Modell erkennen. Die Groesse beeinflusst jedoch auch Energiebedarf, Kosten und Antwortgeschwindigkeit.

• Kleine Modelle (1–10 Milliarden Parameter): schnell, effizient, ideal fuer mobile oder lokale Anwendungen.
• Grosse Modelle (70–500 Milliarden Parameter): verstehen laengere Kontexte und liefern praezisere Antworten, benoetigen aber deutlich mehr Rechenleistung.

Beispiele:
GPT 4 oder Gemini Ultra sind gross und leistungsstark, waehrend LLaMA 3 oder Mistral sowohl grosse als auch ressourcenschonende Varianten bereitstellen.

3. Architektur und Technologie

Fast alle modernen Modelle basieren auf der Transformer-Architektur, unterscheiden sich aber in Struktur und Anwendungsschwerpunkten:

• Decoder-only Modelle (z. B. GPT, LLaMA, Mistral): sehr stark in Textgenerierung.
• Encoder-Decoder Modelle (z. B. T5, FLAN): hervorragend im Verstehen, Zusammenfassen und Uebersetzen.
• Multimodale Modelle (z. B. Gemini, GPT 4 Turbo, Claude 3): verarbeiten Text, Bilder, Audio und teilweise Video.

Erweiterung: Moderne Modelle integrieren zunehmend Tool-Use, also die Faehigkeit, externe Programme, Datenbanken oder APIs aufzurufen.

4. Kontextlaenge (Memory)

Das sogenannte Context Window bestimmt, wie viel Text ein Modell gleichzeitig verarbeiten und "im Kopf" behalten kann.

Fruehere LLMs verstanden nur wenige Absätze – moderne koennen Hunderte Seiten bis zu kompletten Projektdokumentationen erfassen.

Beispiele:

• GPT 4 Turbo: bis zu 128.000 Tokens (ca. 300 Seiten)
• Claude 3 Opus: ueber 200.000 Tokens
• Gemini 1.5 Pro: bis zu 1 Million Tokens

Erweiterung: Eine groessere Kontextlaenge verbessert nicht nur das Verstaendnis, sondern auch die Konsistenz ueber laengere Arbeitsprozesse hinweg (z. B. Analyse ganzer Semesterarbeiten oder Softwaredokumentationen).

5. Spezialisierung

Viele LLMs werden nach dem Grundtraining feinjustiert (Fine Tuning) oder instruktionsbasiert trainiert:

• Chatmodelle wie ChatGPT oder Claude fuer Dialoge und Wissensabfragen
• Code-Modelle wie Codex, StarCoder oder AlphaCode fuer Programmierung
• Rechtsmodelle (z. B. LawGPT) fuer juristische Analysen
• Medizinmodelle fuer Diagnostik und Fachsprache
• Branchenmodelle in Bereichen wie Finanzen, Bildung oder Industrie

Erweiterung: Unternehmen bauen zunehmend eigene interne Modelle oder RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), um firmenspezifisches Wissen direkt integrieren zu koennen.

6. Offenheit und Zugaenglichkeit

Ein zentraler Unterschied: Open Source oder proprietaer?

Proprietäre Modelle (z. B. GPT 4, Claude, Gemini)

• geschlossene Trainingsdaten
• hohe Leistung und Stabilitaet
• Nutzung meist ueber API
• beschraenkte Moeglichkeit zur Anpassung

Open Source Modelle (z. B. LLaMA, Mistral, Falcon, Zephyr)

• frei verfuegbar, lokal nutzbar
• ideal fuer Datenschutz und individuelle Anpassungen
• zunehmend konkurrenzfähig bei der Leistung

Erweiterung: Open-Source-Modelle erlauben die vollständige Kontrolle über Daten, was für Europa aufgrund der DSGVO besonders relevant ist.

Die bekanntesten LLMs (Stand 2025)

Erweiterung: Der globale Markt bewegt sich zunehmend in Richtung regionaler Modelle, um kulturelle Unterschiede, Sprachen und rechtliche Rahmenbedingungen besser abzubilden.

Fazit

LLMs unterscheiden sich durch ihre Trainingsdaten, die Anzahl der Parameter, ihre Architektur, die Spezialisierung und ihre Offenheit.
Es gibt kein Modell, das in jedem Bereich das beste ist – jedes ist fuer bestimmte Aufgaben optimiert.

• GPT und Claude sind besonders stark im Textverstaendnis, logischen Denken und kreativem Schreiben.
• Gemini ueberzeugt in der Multimodalitaet und Echtzeit-Informationsintegration.
• LLaMA und Mistral punkten mit Flexibilitaet, Datenschutz und Anpassungsfaehigkeit.

Durch die schnelle Weiterentwicklung lohnt es sich, Modelle regelmässig zu vergleichen und je nach Anwendung das passende auszuwählen.