So viele Large Language Models und Chatbots…
Die Optimierung und Automatisierung von Prozessen erhält immer mehr Aufmerksamkeit. Besonders bei der Vielzahl von KI-Chatbots—wie etwa die auf Large Language Models (LLMs) basierenden Produkte wie ChatGPT—wird es schwer, den Überblick zu behalten. In diesem Artikel wird ein umfassender Vergleich von acht führenden Modellen präsentiert, um die Leistungsfähigkeit dieser Technologien besser zu verstehen.
💡Gleich ganz tief einsteigen? In unserem zusammengefassten Dokument kannst du dir den Vergleich direkt ansehen!
Die Spitzenreiter unter den KI-Modellen
Um die gängigen Chat-Modelle effizient zu vergleichen, wurde ein automatisierter Prozess entwickelt. Diese Methode berücksichtigt nicht nur inhaltliche, sondern auch funktionale Aspekte. Durch Verwendung einfacher Prompts in zehn unterschiedlichen Kategorien wurden die Modelle bewertet: von Textgenerierung bis hin zur emotionalen Intelligenz. Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei der Frage, wie nah die Modelle an die bekannten Funktionen von ChatGPT 4.0 heranreichen.
Automatisiertes Testverfahren
Der Vergleich wurde durch den Einsatz der Plattform OpenRouter ermöglicht, auf der alle getesteten LLMs zur Verfügung stehen. Das Verfahren startet mit der Auswahl der Modelle und der Definition von Prompts, die anschließend in einer Schleife durchlaufen werden. Die Zeitmessung der Antwortzeiten ergänzt den Test, um die Effizienz der Modelle zu bestimmen. Interessanterweise variierte die Ausführungszeit bei einigen Modellen erheblich, wobei DeepSeek und Quen deutlich langsamer waren.
Details zu den getesteten Modellen
- OpenAI: ChatGPT-4o
- Anthropic: Claude 3.5 Sonnet
- Google: Gemini Flash 2.0
- xAI: Grok 2 1212
- DeepSeek: DeepSeek V3
- Qwen: Qwen-Plus
- Mistral: Mixtral 8x22B Instruct
- Meta: Llama 3.1 405B Instruct
Hinweise
- Die Reihenfolge der LLMs hat keine Bedeutung
- Alle Prompts wurden über OpenRouter ausgeführt, d. h. die Zeiten (insbesondere bei DeepSeek und Qwen) entsprechen evtl. nicht der Leistungsfähigkeit der jeweiligen LLMs.
- Die Prompts habe ich bewusst einfach gehalten.
- Durch die Nutzung des immer selben Prompts musste dieser so generisch erstellt werden, dass er von allen LLMs gut verstanden werden kann. Die Prompts wurden jeweils ohne Rolle oder spezielle Parameter genutzt.
Die Kategorie Mathematikaufgaben offenbarte durchweg korrekte Ergebnisse, wenngleich mit unterschiedlicher Formatierung der Ausgaben. Bei logischem Denken und kreativen Aufgaben zeigten sich hingegen merkliche Differenzen in der Ausführung.
Erkenntnisse und Perspektiven
Die Testreihe verdeutlichte, dass jedes der getesteten Modelle seine eigenen Stärken und Schwächen besitzt. Noch herausfordernd bleiben kreative und komplexe Aufgaben, die eine besondere Expertise erfordern. Eine detaillierte Betrachtung der Ausführungszeiten und Antwortqualitäten bietet tiefe Einblicke und hilft bei der Wahl des passenden Modells für spezifische Anforderungen.
Insgesamt liefern diese Erkenntnisse genau die Datenbasis, die notwendig ist, um datengestützt Entscheidungen in der Arbeit mit KI-gestützten Prozessen zu treffen. Freue dich auf zukünftige Analysen, darunter auch die Betrachtung spezieller Reasoning-Modelle wie O1 und O3.
Das komplette Video…
Die komplette Anleitung zum Nachbauen: Das komplette Video von Sven findest auf YouTube!
Wenn du noch tiefer vergleichen willst
Der Beitrag „Welches OpenAI-Modell kann was?“ liefert dir zusätzliche Bewertungskriterien für die OpenAI Modelle (Stichwort: Reasoning vs. Flagship vs. cost-optimized).
Und „Welcher KI-Chatbot ist der beste?“ ergänzt die Übersicht aus einer anderen Perspektive.
