9 beste Large Language Models für Ihren Tech-Stack

Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche Softwaresysteme, die KI-Technologien wie Deep Learning und neuronale Netzwerke nutzen, um komplexe Aufgaben auszuführen, darunter Textgenerierung, Sentimentanalyse und Dateninterpretation.

Die besten LLMs verstehen und erzeugen menschenähnliche Texte. Das bedeutet, dass sie Ihnen helfen können, Beiträge für soziale Medien und Werbetexte zu verfassen, personalisierte Antworten auf Kundenanfragen zu erstellen, Daten für die Entscheidungsfindung zusammenzufassen und Ihr Team sogar beim Brainstorming neuer Ideen zu unterstützen, die Innovationen vorantreiben. Sie können führende LLMs in Ihre bestehenden Softwareplattformen integrieren, um die Effizienz zu steigern und neue Möglichkeiten für Funktionen und Automatisierung zu erschließen.

Hier sind meine Empfehlungen für die besten Large Language Models für Ihr Unternehmen.

• GPT-4: Am besten für Codierung und Entwicklung geeignet
• Falcon: Am besten für einen menschenähnlichen, dialogorientierten Chatbot geeignet
• Llama 3.1: Am besten für ein kostenloses, ressourcenschonendes und anpassbares LLM geeignet
• Cohere: Bestes Enterprise-LLM für eine unternehmensweite Suchmaschine
• Gemini: Am besten als KI-Assistent in Google Workspace geeignet
• Claude 3.5: Am besten für ein großes Kontextfenster geeignet
• Mistral: Am besten für schnelle und effiziente Inferenz von Sprachmodellen geeignet
• DeepSeek-R1: Am besten für logische Aufgaben, Schlussfolgerungen und Fine-Tuning geeignet
• Granite: Am besten für skalierbare KI-Lösungen und groß angelegte Implementierungen geeignet

Die beste Software für Large Language Models: Vergleichstabelle

Bei der Bewertung von Large Language Models für Ihr Unternehmen ist es wichtig, sich über den Entwickler, die Parameter, die Zugänglichkeit und den Einstiegspreis jedes Tools zu informieren.

Hinweis zu den Parametern: Modelle mit mehr Parametern liefern zwar oft bessere Ergebnisse, aber bedenken Sie, dass Sie diese KI-Tools in der Regel mit Daten feinabstimmen können, die speziell auf Ihr Unternehmen, Ihre Aufgaben und Ihre Branche zugeschnitten sind. Einige KI-Unternehmen bieten außerdem LLMs in mehreren Modellgrößen an, wobei kleinere Modelle in der Regel zu niedrigeren Preisen erhältlich sind.

GPT-4

Am besten für Codierung und Entwicklung geeignet

Meine Bewertung: 4,8 von 5

OpenAIs GPT-4, auf den über den ChatGPT-Chatbot zugegriffen wird, ist ein grundlegendes LLM, das ich für herausragend und eines der leistungsfähigsten Modelle für Entwickler halte. Dank des robusten Vortrainings, des tiefen Kontextverständnisses und der fortschrittlichen Architektur eignet sich GPT-4 meiner Erfahrung nach hervorragend für die Bewältigung komplexer Programmieraufgaben, die Generierung von sauberem Code und die Fehlersuche und ist damit ein unschätzbar wertvoller Assistent beim Programmieren.

GPT-4 kann dabei helfen, sich wiederholende Programmieraufgaben zu automatisieren, Dokumentation zu erstellen und in Echtzeit bei der Fehlersuche zu unterstützen. Sein verbessertes Verständnis von Code-Struktur und Syntax macht es nach wie vor zu einem der zuverlässigsten Tools für Entwickler und sorgt für effizienteres Programmieren.

Abbildung A: GPT-4 ist äußerst gut darin, Text-Prompts in überzeugende, nuancierte Ergebnisse umzuwandeln.

Warum ich mich dafür entschieden habe

Sie können über ChatGPT Plus bereits ab 20 US-Dollar pro Monat auf GPT 4 zugreifen. Ich fand die Nutzung über die mobilen und Desktop-Versionen von ChatGPT äußerst einfach; außerdem ist der Zugriff über eine API möglich. Beim Programmieren, bei der Problemlösung und bei der Unterstützung von Entwicklern gehört es zu den leistungsfähigsten verfügbaren LLMs. 

Seine umfangreiche Wissensbasis, sein tiefes Verständnis von Programmiersprachen und seine Fähigkeit, komplexe Programmieranfragen schnell zu verarbeiten, machen es zu einem wertvollen Rechercheassistenten für Entwickler. Ganz gleich, ob Sie neue Bibliotheken erkunden, ein neues Framework erlernen oder knifflige algorithmische Probleme lösen möchten: GPT-4 liefert präzise und gut strukturierte Antworten, die Ihnen helfen können, Ihr Projekt voranzubringen.

Vor- und Nachteile

Preise

• ChatGPT-3.5: Kostenlose Version
• ChatGPT-4 Plus: 20 US-Dollar pro Monat (eigene Chatbots erstellen, auf die neuesten Upgrades zugreifen, Bilder generieren und im Allgemeinen intelligentere Antworten erhalten)

Funktionen

• Ausdrucksstarke, kreative Texte generieren
• Texte bearbeiten und optimieren
• Texte und Bilder zusammenfassen
• Datenanalyse (durch Generierung von Python-Code)
• Anwendungen der Datenwissenschaft (K-Means durchführen, Ausreißer entfernen usw.)
• Kann mehr als 25.000 Wörter Text verarbeiten
• Code schreiben
• Geschätzte 1,75 Billionen Parameter

Wenn Sie mehr über dieses führende LLM erfahren möchten, lesen Sie diesen eWeek-Nachrichtenartikel über GPT-4.1.

Falcon

Am besten für einen dialogorientierten, menschenähnlichen Chatbot

Meine Bewertung: 4,3 von 5

Falcon vom Technology Innovation Institute ist meine erste Wahl für das beste Open-Source-LLM für den Einsatz als menschenähnlicher Chatbot, da es für dialogorientierte Interaktionen mit einem natürlichen Wechselspiel entwickelt wurde.

Falcon wurde anhand von Dialogen und Diskussionen in sozialen Medien trainiert und versteht Gesprächsverlauf und Kontext. Dadurch kann es äußerst relevante Antworten liefern, die berücksichtigen, was Sie zuvor gesagt haben. Im Grunde gilt: Je länger Sie mit Falcon interagieren, desto besser „kennt“ es Sie und desto mehr Nutzen können Sie daraus ziehen.

Diese künstliche Intelligenz mit ihrer Lernfähigkeit macht Falcon ideal für KI-Chatbots und virtuelle KI-Assistenten, die ein ansprechenderes, menschenähnlicheres Erlebnis als ChatGPT bieten.

Abbildung B: Das Falcon-LLM im Generative AI Hub von SAP AI Core & Launchpad.

Warum ich es ausgewählt habe

Falcon gehört zu den leistungsstärksten Open-Source-LLMs, die ich getestet habe, und erzielt in Leistungstests konstant gute Ergebnisse. Außerdem ist es eines der am stärksten anpassbaren Modelle und damit ideal für Unternehmen, die das LLM anpassen und Anwendungen bereitstellen möchten, die sich in ihre bestehenden Abläufe integrieren und an ihrer Gesamtstrategie ausrichten lassen. Darüber hinaus schätze ich, dass Falcon dank einer Partnerschaft mit Microsoft und NVIDIA relativ ressourcenschonend ist, da diese die Hardwarenutzung verbessert.

Vor- und Nachteile

Preise

• Falcon ist ein kostenloses KI-Tool und kann in Anwendungen und Endnutzerprodukte integriert werden.

Funktionen

• Menschenähnliche Textantworten generieren
• Den Kontext des laufenden Gesprächs verfolgen
• Feinabstimmbares Basismodell
• Komplexe Fragen beantworten
• Text übersetzen
• Informationen zusammenfassen
• Kostenlos in Ihre Geschäftsanwendungen integrieren
• Sprachübersetzung

Weitere Informationen zu Anbietern generativer KI und ihren LLMs finden Sie in unserem ausführlichen Leitfaden: Unternehmen für generative KI: Die 8 führenden Anbieter.

Llama 3.1

Am besten für ein kostenloses, ressourcenschonendes und anpassbares LLM

Meine Bewertung: 4,2 von 5

Llama 3.1 von Meta AI ist ein Open-Source-Large-Language-Model, das ich für eine Vielzahl von Geschäftsaufgaben empfehle – von der Erstellung von Inhalten bis zum Training von KI-Chatbots. Im Vergleich zu seinem Vorgänger Llama 2 wurde Llama 3.1 meiner Erfahrung nach mit siebenmal so vielen Tokens trainiert, wodurch es weniger anfällig für Halluzinationen ist.

Obwohl Llama 3.1 zu den größeren Open-Source-Modellen gehört, ist es im Vergleich zu vielen Closed-Source-Modellen wie GPT-4 immer noch relativ klein. Meiner Erfahrung nach ist es dadurch bei der Verarbeitung von Prompts und der Antwortzeit spürbar schneller, insbesondere bei Programmieraufgaben. Das gilt besonders für das 8B-Modell, das kleinste Modell, das sich mit beeindruckender Effizienz ausführen lässt, ohne Leistung einzubüßen.

Sie können Llama 8B kostenlos auf einen Desktop- oder Mobilrechner herunterladen und mit Ihren eigenen Unternehmens- oder branchenspezifischen Daten feinabstimmen. Da für den Betrieb nur wenig Rechenleistung erforderlich ist, eignet es sich hervorragend für kleine Unternehmen, die ein kostenloses, flexibles und einfach bereitzustellendes LLM suchen.

Abbildung C: Llama 3.1 kann Dateien zusammenfassen, um Datenanalyseaufgaben zu unterstützen.

Warum ich es ausgewählt habe

Llama 3.1 ist eines der anpassungsfähigsten Open-Source-LLMs, die ich verwendet habe. Es ist in drei Größen erhältlich, sodass Sie die Version auswählen können, die Ihren Rechenanforderungen entspricht, und es lokal oder in der Cloud bereitstellen können. Außerdem eignet es sich hervorragend für Analyse- und Programmieraufgaben; in Benchmarks zu mathematischem Denken, Logik und Programmierung habe ich gute Ergebnisse beobachtet.

LLama 3.1 unterstützt auch die Generierung synthetischer Daten – einen Dienst, mit dem Sie 405B-Daten verwenden können, um spezialisierte Modelle für einzigartige Anwendungsfälle zu verbessern. Insgesamt halte ich es für einen starken Wettbewerber auf dem Markt für Open-Source-LLMs für Unternehmen.

Vor- und Nachteile

Preise

• Open-Source-LLM und kostenlos für Forschungszwecke und die kommerzielle Nutzung

Funktionen

• Fortgeschrittenes Leseverständnis
• Textgenerierung
• Unternehmensweite Suchmaschinen
• Automatische Textvervollständigung
• Datenanalyse
• Effizienter Programmierassistent 
• 128k-Kontextfenster
• Unterstützung mehrerer Sprachen 

Cohere

Beste Unternehmenslösung für den Aufbau einer unternehmensweiten Suchmaschine

Meine Bewertung: 4,3 von 5

Cohere ist ein Open-Weights-LLM, dessen Erkundung ich empfehle – seine Parameter sind öffentlich zugänglich – und eine leistungsstarke KI-Plattform für Unternehmen. Große Unternehmen und multinationale Organisationen nutzen es häufig, um kontextbezogene Suchmaschinen für ihre privaten Daten zu erstellen.

Dank seiner fortschrittlichen semantischen Analyse können Sie mit Cohere Ihre Unternehmensinformationen – etwa Vertriebsdaten, Gesprächsprotokolle und E-Mails – sicher eingeben und Antworten auf Fragen wie „Wie hoch waren die Margen im vierten Quartal im Westen der USA?“ abrufen.

Das vereinfacht die Gewinnung von Erkenntnissen und die Datenanalyse erheblich und hilft Ihrem Team, die bereits erfassten Unternehmensdaten vollständig zu nutzen. Sie können über die Cohere-Playground-Umgebung, per API oder über  Amazon SageMaker auf Cohere zugreifen. Außerdem gefällt mir, dass sich die Modelle auf AWS, GCP, OCI, Azure und NVIDIA oder sogar über eine VPC beziehungsweise in Ihrer lokalen Umgebung bereitstellen lassen.

Abbildung D: Cohere kann wichtige und komplexe Fragen zu Ihrem Unternehmen beantworten.

Warum ich es ausgewählt habe

Cohere hat mich vor allem mit seiner beeindruckenden semantischen Analyse überzeugt; es ist das beste LLM, das ich für die Erstellung von Anwendungen zum Abruf von Wissen in Unternehmensumgebungen verwendet habe. Wenn Sie interne Suchmaschinen erstellen müssen, die Teams in Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, IT oder Produktentwicklung schnell genaue Antworten liefern, ist Cohere eine starke Wahl. 

Ich habe es auch ausgewählt, weil es sich leicht integrieren lässt und eine übersichtliche Support-Dokumentation bietet, die Ihnen hilft, die Technologie in Ihre bestehenden Geschäftssysteme einzubinden.

Cohere genießt einen Ruf für hohe Genauigkeit und ist daher meine erste Wahl, wenn es um eine Wissensbasis geht, die mit Geschäftsstrategie und Entscheidungen mit weitreichenden Folgen verknüpft ist.

Vor- und Nachteile

Preise

• Cohere’s standardmäßiges Command-Modell kostet 2,50 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 10,00 US-Dollar pro Million Ausgabetokens. Eine kostenlose Entwicklerstufe ist verfügbar. 
• Für ein Angebot zur hochgradig anpassbaren Enterprise-Stufe müssen Sie den Vertrieb kontaktieren.

Funktionen

• Für Unternehmensanwendungen entwickelt
• Verständnis natürlicher Sprache  
• Semantische Analyse und kontextbezogene Suche
• Inhaltserstellung, Zusammenfassung und Klassifizierung
• Unterstützt über 100 Sprachen
• Fortgeschrittener Datenabruf (Neuranking)
• In jedem Cloud-Anbieter oder lokal bereitstellbar

Gemini

Am besten als KI-Assistent in Google Workspace

Meine Bewertung: 4,3 von 5

Gemini ist ein LLM, das ich als besonders leistungsstark erlebt habe; es ist ein Inhaltsgenerator und KI-Chatbot innerhalb der Gemini-KI-Suite von Google. Es ist multimodal, das heißt, Sie können Eingaben als Text, Video, Code oder Bilder bereitstellen, die es versteht und entsprechend beantwortet.

Die kostenlose Basisversion ist zwar attraktiv, doch was Gemini besonders macht, ist „Gemini für Google Workspace“ – ein KI-Assistent, der mit Google Docs, Sheets, Gmail und Slides verbunden ist.  Diese Integration ermöglicht Workspace-Nutzern eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter das Erstellen von Präsentationen in Rekordzeit und das automatische Hervorheben von Geschäftserkenntnissen aus Gmail.

Ab 20 US-Dollar pro Monat können Sie Gemini Advanced verwenden, um Dokumente einfach zu finden und zu entwerfen, Tabellenkalkulationsdaten zu analysieren, personalisierte E-Mails zu verfassen, Marktforschung durchzuführen und vieles mehr.

Abbildung E: Gemini integriert sich in Google Slides und erstellt anhand Ihrer Eingaben Folienelemente.

Warum ich es ausgewählt habe

Was Gemini AI auszeichnet, ist die nahtlose Integration in Google Workspace. Wenn Sie regelmäßig Google Docs, Slides, Sheets und Gmail nutzen, wird Gemini zu Ihrem persönlichen Assistenten. Mit Gemini können Sie die Erstellung von Branding-Präsentationen, Produktbeschreibungen oder Follow-up-E-Mails beschleunigen. Dank der Infrastruktur von Google überzeugt das LLM bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, und ich bin überzeugt, dass künftige Versionen noch besser werden.

Vor- und Nachteile

Preise

• Kostenlose Version von Gemini AI mit grundlegenden Funktionen
• Gemini Advanced, die Premium-Stufe, kostet 19,99 US-Dollar pro Monat (Zugriff auf Gemini 1.0 Ultra, Gemini Live, erweiterte Google-Suite-Funktionen und Funktionen zur Ausführung komplexer Aufgaben)

Funktionen

• Konversationeller KI-Chatbot
• Erstellt mühelos Präsentationen
• Generiert Inhalte
• Analysiert große Datenmengen
• Multimodalität
• KI-Assistent für Google Workspace

Claude 3.5

Am besten für ein großes Kontextfenster

Meine Bewertung: 4,1 von 5

Anthropics Claude 3.5 ist über eine API, Amazon Bedrock und die Claude-App verfügbar und ein LLM, das Sie bei fortgeschrittenen Analysen, der Dokumentverarbeitung und der Erstellung äußerst ausdrucksstarker Texte unterstützen kann. Besonders hervorzuheben ist, dass Claude 3.5 Sonnet doppelt so schnell wie Claude 3 Opus und bei anspruchsvollen Schlussfolgerungsaufgaben auf Hochschulniveau deutlich leistungsfähiger ist.

Abbildung F: Claude 3.5 Sonnet erzielt bei Intelligenztests hohe Ergebnisse.

Claude wird hinsichtlich der Funktionalität häufig mit GPT verglichen, aber was es meiner Meinung nach wirklich hervorhebt, ist sein Erinnerungsvermögen. Mit einem Kontextfenster von etwa 200.000 Tokens können Sie sich darauf verlassen, dass Claude sich an frühere Unterhaltungen, lange Dokumente oder sogar komplette Codebasen erinnert. Diese Kontinuität ist ideal, wenn Sie an Projekten arbeiten, die mehrere, sich weiterentwickelnde Eingaben erfordern, etwa beim Programmieren, beim Entwurf von Verträgen oder bei der Prüfung juristischer Dokumente. 

Abbildung G: Claude eignet sich hervorragend für gründliche Zielgruppenanalysen.

Warum ich es ausgewählt habe

Im Vergleich zu anderen LLMs, die ich getestet habe, bietet Claude ein äußerst großes Kontextfenster und ist daher eine ausgezeichnete Wahl zum Zusammenfassen und Analysieren umfangreicher Dateien. Das LLM schreibt außerdem klar, kohärent und nuanciert und kann zu einer Vielzahl von Themen menschenähnliche Texte in einem konversationellen Ton erstellen. 

Einer der größten Vorteile ist, dass meine Eingaben nicht ultr präzise sein müssen. Claude versteht oft besser, worauf Sie hinauswollen, und spart Ihnen dadurch Zeit und Mühe – insbesondere, wenn Sie kein Experte für Prompt Engineering sind. 

Vor- und Nachteile

Preise

• Kostenloser Tarif: Über die Claude-App (Zugriff auf Claude 3.5 Sonnet)
• Pro: 20 US-Dollar pro Person und Monat (Zugriff auf Claude 3 Opus und Claude Haiku, umfangreichere Nutzung und frühzeitiger Zugriff auf neue Funktionen)
• Team: 25 US-Dollar pro Person und Monat (umfangreichere Nutzung als im Pro-Tarif)
• Enterprise: Kontakt zum Vertrieb erforderlich (umfangreichere Nutzung als im Team-Tarif, erweitertes Kontextfenster, Integrationen von Datenquellen und mehr)

Funktionen

• Textzusammenfassung
• Inhaltserstellung
• Fortgeschrittenes Schlussfolgern
• Datenanalyse
• Hochladen und Nachverfolgen von Dateien
• Kontextfenster mit 200.000 Tokens
• Freundlicher, nahbarer und präziser Chatbot

Mistral

Am besten für schnelle und effiziente Inferenz von Sprachmodellen

Meine Bewertung: 4,2 von 5

Die Familie fortschrittlicher Mixture-of-Experts-Modelle (MoE) von Mistral AI nutze ich für hohe Effizienz und Skalierbarkeit bei einer Vielzahl von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und multimodalen Aufgaben. Die MoE-Architektur ermöglicht es den Mistral-Modellen, umfangreiche Workloads mit weniger Rechenressourcen zu bewältigen und dabei eine starke Leistung in verschiedensten Anwendungen aufrechtzuerhalten.

Sie können über die API von Mistral auf der Plattform La Platforme auf die Modelle zugreifen, sodass Entwickler, Unternehmen und Forschende die Modelle problemlos in ihre Anwendungen integrieren können.

Abbildung H: Mistral erkannte das von mir hochgeladene Bild und den Text auf dem Objekt.

Warum ich es ausgewählt habe

Zu den neuesten Modellen der Mistral-Familie gehören Mistral Large  und Pixtral Large, die ich beide als leistungsstark und vielseitig erlebt habe. Mistral Large  wurde im Juli 2024 veröffentlicht, verfügt über 123 Milliarden Parameter und unterstützt ein Kontextfenster von 128k Tokens. Dadurch können längere Textsequenzen für Aufgaben wie Zusammenfassungen und die Erstellung komplexer Dialoge verarbeitet werden. Außerdem werden zahlreiche Sprachen unterstützt, darunter Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch und weitere, sowie über 80 Programmiersprachen. Wenn Sie in mehrsprachigen Umgebungen arbeiten oder codeorientierte Anwendungen entwickeln, ist dies eines der leistungsfähigsten offenen Modelle, die verfügbar sind. 

Im November 2024 veröffentlichte Mistral dann Pixtral Large, das ich für multimodale Aufgaben ausgewählt habe. Mit 124 Milliarden Parametern verarbeitet Pixtral sowohl Text- als auch visuelle Daten – ideal für Anwendungsfälle wie Bilderkennung, visuelle Fragebeantwortung oder alles, was das gemeinsame Zusammenspiel von Sprache und Bildverarbeitung erfordert.

Vor- und Nachteile

Preise

Mistral bietet kostenlosen Zugang zu einigen seiner Modelle für Experimente und Prototyping, insbesondere über La Platforme, eine serverlose Plattform zum Erstellen und Feinabstimmen von Modellen. Für die Premium-Nutzung beginnen die Preise bei 0,04 US-Dollar pro 1.000 Tokens (Eingabe oder Ausgabe), wobei die Kosten je nach Modell und Nutzung variieren.

Funktionen

• Schlanke Architektur für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen
• Parameter im großen Maßstab: Mistral Large 2 bietet 123 Milliarden Parameter, während Pixtral Large 124 Milliarden Parameter bietet.
• Möglichkeiten zur Feinabstimmung
• Mehrsprachige Kompetenz
• Mistral Large 2 unterstützt mehr als 80 Programmiersprachen, darunter Python, Java, C, C++, JavaScript und Bash.

DeepSeek-R1

Am besten für logische, schlussfolgernde und feinabgestimmte Aufgaben

Meine Bewertung: 4 von 5

DeepSeek-R1 basiert auf einer Transformer-Architektur und ist ein Modell, auf das ich zurückgreife, wenn ich effiziente Textverarbeitung und Texterstellung mithilfe von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen benötige. Es umfasst Innovationen wie Sparse Attention und MoE, um die Leistung zu verbessern und die Rechenkosten zu senken. 

Besonders wertvoll ist bei DeepSeek R1 der Ansatz des bestärkenden Lernens, der meiner Erfahrung nach seine Fähigkeiten zum Schlussfolgern verbessert. Das Modell zerlegt komplexe Probleme in überschaubare Schritte und liefert detaillierte Antworten mit Gedankengängen. Diese Methodik steigert seine Leistung in Bereichen wie mathematischen Berechnungen, bei denen es seine Kompetenz beim Lösen anspruchsvoller mathematischer Aufgaben unter Beweis gestellt hat, sowie bei der Codegenerierung, bei der es anspruchsvolle Codeausschnitte erstellen kann.

Abbildung I: DeepSeek kann komplexe Eingaben verstehen und kontextuell relevante Ausgaben generieren.

Warum ich es ausgewählt habe

Das DeepSeek-R1-MoE-Framework ermöglicht es dem Modell, für eine bestimmte Aufgabe dynamisch die relevantesten „Experten“-Modelle auszuwählen und so sowohl Leistung als auch Effizienz zu optimieren. Dieser Ansatz erlaubt es dem Modell, seine Berechnungen an die Komplexität der Eingabe anzupassen und dadurch äußerst präzise und kontextgerechte Ergebnisse zu liefern. Nach meiner Erfahrung ist es eines der anpassungsfähigsten Modelle, die Sie einsetzen können, wenn Präzision und Kontext wirklich wichtig sind.

Vor- und Nachteile

Preise

• Kostenloser Tarif: Sie können den DeepSeek-R1-Chat kostenlos nutzen.
• 1 Mio. Eingabe-Tokens (Cache-Treffer): Kostet 0,07 US-Dollar für deepseek-chat und 0,14 US-Dollar für deepseek-reasoner
• 1 Mio. Eingabe-Tokens (Cache-Fehltreffer): Kostet 0,27 US-Dollar für deepseek-chat und 0,55 US-Dollar für deepseek-reasoner
• 1 Mio. Ausgabe-Tokens: Kostet 1,10 US-Dollar für deepseek-chat und 2,19 US-Dollar für deepseek-reasoner

Funktionen

• Das System verfügt über 671 Milliarden Parameter 
• 128.000 Kontextlänge  
• Mixture-of-Experts-Architektur
• Multi-Token Prediction (MTP)
• Multi-head Latent Attention (MLA)

Granite

Am besten geeignet für skalierbare KI-Lösungen und groß angelegte Implementierungen

Meine Bewertung: 4,1 von 5

Die IBM-Granite-Modellfamilie ist ein vollständig quelloffenes LLM, das unter der Apache-v.2-Lizenz veröffentlicht wurde. Die erste Generation dieser Modelle erschien im Mai 2024 und markierte den Beginn einer innovativen quelloffenen KI-Lösung für Unternehmen. Nach der ersten Veröffentlichung wurde Granite 3.0 im Oktober 2024 eingeführt, gefolgt von Granite 3.1 im Dezember 2024. Die neueste Version, Granite 3.2, wurde im Februar 2025 veröffentlicht und integrierte neue Fähigkeiten für Schlussfolgerungen und Bilderkennung in die bestehende Granite-3.1-Familie. Bemerkenswert ist, dass die Granite-3.2-Modelle eine neue dichte Architektur nutzen, wodurch sich ihre Gesamtleistung verbessert.

Obwohl diese Modelle ein breites Spektrum an Anwendungsfällen abdecken können, hat IBM sie auf die Optimierung und Bereitstellung für unternehmensspezifische Anwendungen ausgerichtet, etwa Kundenservice, IT-Automatisierung und Cybersicherheit. 

Abbildung J: Mit IBM Granite wurde zufälliger Visual-Basic-Code generiert.

Warum ich mich dafür entschieden habe

Granite-Modelle wurden mit einem riesigen Datensatz aus 12 Billionen Tokens trainiert, der 12 Sprachen und 116 Programmiersprachen umfasst. Diese Größenordnung ist der Grund, warum ich dem Modell für Aufgaben vertraue, die von NLP bis zur Codegenerierung reichen. 

Was Granite für mich wirklich hervorhebt, ist seine Flexibilität. Sie können aus verschiedenen Varianten wählen, darunter Allzweckmodelle mit 8 Milliarden und 2 Milliarden Parametern, oder sich je nach dem, was Sie entwickeln möchten, für spezialisierte Optionen wie Guardrail-Modelle oder MoE-Versionen entscheiden. Dadurch können Sie das Modell genau an Ihre Anforderungen anpassen – ganz gleich, ob Sie etwas Leichtgewichtiges entwickeln oder ein komplexes Unternehmenssystem betreiben.

Vor- und Nachteile

Preise

IBM Granite bietet eine Reihe quelloffener LLMs unter der Apache-2.0-Lizenz an, wobei sich die Preise nach der Datennutzung richten. Mit der kostenlosen Version können Nutzer die Modelle erkunden und ausprobieren, ohne dass Kosten entstehen. Für den produktiven Einsatz berechnet IBM Gebühren pro 1 Million Tokens für Dateninput und -output.

Funktionen

• Die Zeitreihenprognose bietet spezialisierte Modelle für Zeitreihendaten, um prädiktive Analysen zu verbessern.
• Verbesserte Sicherheit durch Guardrail-Modelle
• MoE zur Reduzierung der Latenz
• 128.000 Kontextlänge
• Trainiert mit über 12 Billionen Tokens hochwertiger, kuratierter Daten
• Integration in die IBM-watsonx.ai-Plattform und Zugriff über verschiedene Partnerplattformen

Wichtige Funktionen von Large-Language-Model-Software

LLM-Software umfasst typischerweise Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, große Informationsmengen zu verarbeiten und komplexe Fragen zu ihrem Markt oder ihren Unternehmensdaten zu beantworten. LLMs erzeugen außerdem intelligente, kontextbezogene Ausgaben in verschiedenen Formaten – von Code und Bildern bis hin zu menschenähnlichen Textantworten. Da LLMs im Allgemeinen dazu gedacht sind, „darauf aufzubauen“, sind auch ihre APIs und ihre Fähigkeit zur Integration in andere Anwendungen für die Nutzer von großer Bedeutung.

Konversationeller KI-Chatbot

Die meisten LLMs bieten einen KI-Chatbot, der auf Grundlage von Nutzereingaben und Trainingsdaten menschenähnliche Antworten versteht und erzeugt. Diese hilfreichen Chatbots verbessern ihre Leistung kontinuierlich – einschließlich ihrer Fähigkeit, Ihre Anweisungen zu befolgen –, indem sie Interaktionen und Ihre Zufriedenheit damit analysieren. Fachleute nutzen Chatbots in der Regel, um schnell Inhalte zu verfassen, Recherchen durchzuführen, Code zu generieren und Daten zu analysieren.

Textzusammenfassung

Die Textzusammenfassung ist eine leistungsfähige Funktion von LLMs, die den Zeitaufwand von Organisationen für das Lesen und Interpretieren umfangreicher Dokumente wie juristischer Verträge oder Finanzbücher erheblich reduzieren kann. Bei der KI-gestützten Textzusammenfassung werden Textabschnitte zu kompakten Darstellungen verdichtet, wobei die wichtigsten Informationen erhalten bleiben. Diese Funktion arbeitet wie ein Analyst und kann die Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie Ihnen die relevantesten Details aus langen Berichten und Studien liefert. Außerdem kann sie Ihnen dabei helfen, auf Grundlage des Dokuments Inhalte zu erstellen, etwa eine Zusammenfassung für einen umfangreichen Laborbericht.

Inhaltserstellung

Marketingfachleute und Kleinunternehmer werden die Fähigkeit von LLMs zur Inhaltserstellung wahrscheinlich als ihre zeitsparendste Funktion empfinden. Nutzer können schnell anspruchsvolle und menschenähnliche Inhalte erstellen, indem sie konkrete Prompts eingeben, etwa „Schreibe eine witzige Bildunterschrift für soziale Medien zu diesem Bild.“ 

Sie können LLMs verwenden, um E-Mail-Texte, Beiträge für soziale Medien, Verkaufsseiten, Produktbeschreibungen und vieles mehr zu erstellen. Beim Schreiben mit diesen Tools sollten Sie die Rolle des Redakteurs übernehmen und Ihre eigene Persönlichkeit und Ihre eigenen Erkenntnisse einbringen. Andernfalls kann der Inhalt Fehler enthalten oder bei menschlichen Lesern nicht ankommen.

Möglichkeit zur Feinabstimmung

Die Möglichkeit zur Feinabstimmung bezeichnet die Fähigkeit eines LLMs, mit relativ kleinen Mengen aufgabenspezifischer Daten für bestimmte Aufgaben oder domänenspezifisches Wissen angepasst zu werden.

Beispielsweise stellt eine SaaS-Marke, die einen LLM-gestützten Kunden-Chatbot verwendet, fest, dass der Chatbot Schwierigkeiten hat, Fragen zu Upgrade-Optionen für eine bestimmte Produktstufe zu beantworten. Das Unternehmen nimmt daraufhin eine Feinabstimmung des LLMs anhand eines Datensatzes vor, der Gesprächsprotokolle von Kundeninteraktionen zu diesen spezifischen Upgrades enthält, und verbessert so seine Leistung.

Multimodalität

Im Geschäftsleben müssen Sie häufig mehr als nur Text erstellen. Multimodalität bezeichnet die Fähigkeit eines LLMs, andere Modalitäten wie Code, Bilder, Audio oder Video zu verstehen und Antworten darin zu erzeugen.

Dadurch eröffnen sich Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Anwendungen zu erstellen, die mehrere Modalitäten nutzen, etwa Augmented-Reality-(AR-)Erlebnisse oder interaktive Multimedia-Inhalte. Außerdem hilft dies Unternehmen bei der Interaktion mit Kunden – stellen Sie sich einen Chatbot vor, der ein Foto eines defekten Produkts analysieren und anschließend Lösungen und Schritte zur Reparatur als Bild und Text empfehlen kann.

APIs und Integrationen von Drittanbietern

Integrationen von Drittanbietern und Programmierschnittstellen sind wichtige Funktionen von LLMs, da sie die nahtlose Einbindung der Fähigkeiten von Sprachmodellen in bestehende Systeme und Anwendungen ermöglichen. Unternehmen können so die Leistungsfähigkeit der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, ohne eigene Modelle von Grund auf entwickeln zu müssen. Typischerweise integrieren Unternehmen ihr LLM beispielsweise in ihre Kundenserviceplattform, um intelligentere KI-Chatbots zu entwickeln.

So wählen Sie das beste Large Language Model für Ihr Unternehmen aus

Die besten LLMs bieten typischerweise eine optimierte Inhaltserstellung, Textzusammenfassung, Datenanalyse und Integrationen von Drittanbietern und sind zugleich hochgradig anpassbar und präzise. Dennoch ist die ideale LLM-Software für Ihr Unternehmen diejenige, die zu Ihren spezifischen Anforderungen, Ihrem Budget und Ihren Ressourcen passt.

Bevor Sie die LLMs bewerten, sollten Sie außerdem die für Sie wichtigsten Anwendungsfälle bestimmen, damit Sie anschließend Modelle finden können, die für diese Anwendungen entwickelt wurden. Ist Ihnen ein niedriger Preis am wichtigsten? Benötigen Sie eine umfangreiche Funktionsausstattung und verfügen Sie über das Budget für die Bereitstellung? Angesichts der Komplexität von LLMs – einschließlich der rasanten Veränderungen in diesem Bereich – ist eine umfassende Recherche stets erforderlich.

So habe ich Large Language Models bewertet

Für die Bewertung der besten LLMs habe ich ihre Preise, Parametergröße, Kontextfenster, Anpassungsoptionen und allgemeine Bereitstellbarkeit untersucht. Jeder Prozentwert gibt die Bedeutung des jeweiligen Faktors für typische Nutzer aus Unternehmen an.

Intelligente Ausgaben: 30 %

Um die Intelligenz der Large Language Models zu beurteilen, habe ich Untersuchungen ausgewertet, in denen ihre Ergebnisse bei verschiedenen Intelligenztests zu Schlussfolgerungen, Kreativität, Analyse, Mathematik und der Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, verglichen wurden.

Kosten: 20 %

Ich habe die Preise der einzelnen Tools bewertet, indem ich ihre kostenlosen Versionen untersucht und die Kosten kostenpflichtiger Tarife ermittelt habe – sowohl im Hinblick auf die tatsächlichen Preise als auch auf die für ihren Betrieb erforderlichen Rechenressourcen.

Genauigkeit: 20 %

Um die Genauigkeit der Ausgaben zu messen, habe ich die Parametergröße, die Qualität der Trainingsdaten, die Häufigkeit von Aktualisierungen und externe Testergebnisse zur faktischen Genauigkeit und Präzision der Antworten jedes Modells betrachtet.

Anpassbarkeit: 15 %

Um die Anpassungsoptionen der einzelnen LLM-Softwares zu untersuchen, habe ich betrachtet, wie gut jedes Modell für bestimmte Aufgaben und Wissensdatenbanken feinabgestimmt und in relevante Geschäftstools integriert werden kann.

Kontextfenster: 15 %

Die Größe des Kontextfensters bestimmt den Umfang der Informationen, die das Modell bei der Erstellung von Vorhersagen oder Text berücksichtigen kann. Sie dient damit als Indikator dafür, wie gut ein LLM sprachliche Muster verstehen, kontextuell schlüssige Ausgaben erzeugen und einen Dialog aus der realen Welt simulieren kann.

Häufig gestellte Fragen

Fazit: Die Leistungsfähigkeit von Large Language Models

Mit der richtigen Large-Language-Model-Software können Sie wichtige Aufgaben in Ihrem Unternehmen automatisieren und mehr Zeit für strategisches Denken und kreative Arbeit gewinnen. LLMs bilden die Grundlage für den Erfolg mit künstlicher Intelligenz. Die Auswahl des besten LLMs für Ihre Zwecke trägt daher wesentlich dazu bei, einen Mehrwert aus Ihrem KI-Einsatz zu ziehen.

Obwohl GPT-4 in puncto Bekanntheit in der Öffentlichkeit die Nase vorn hat, gibt es zahlreiche Optionen. Es gibt viele Arten von LLMs, jeweils mit einzigartigen Funktionen, Stärken und Einschränkungen. Wichtig ist, das Tool auszuwählen, das Ihre zeitaufwendigsten Aufgaben automatisiert, sich in Ihren aktuellen Tech-Stack integrieren lässt und Ihr Unternehmen beim Erreichen seiner Ziele unterstützt – unabhängig davon, ob Sie den Marketing-Output steigern oder Daten schneller analysieren möchten.