Welches LLM ist das Beste? (Large Language Models Vergleich)

Aktueller Stand: 01. Juni 2026

💡Die erste Version des Artikels ist aus September 2025. Wir arbeiten daran, den Artikel fortlaufend zu aktualisieren. Die Modelle überholen sich allerdings extrem schnell.

KI hier, KI da… Selbst meine Großeltern wissen mittlerweile, was ChatGPT ist. (meine Oma hat sogar schon Gedichte damit geschrieben!)

Und mit ChatGPT bin ich auch schon beim entscheidenden Thema: Large Language Models (LLM) werden so oft synonym mit „KI“ betrachtet.

Wir sind mal wieder eingestiegen und haben für dich eine Übersicht zusammengestellt wo wir mit diesen Large Language Models stehen und welches am Besten ist!

Falls du den Artikel zu CHATBOTS suchst > Hier entlang! Wir haben die Artikel aufgesplittet. 

Kannst du dich noch an die Zeit vor ChatGPT erinnern?

Der erste Release von ChatGPT an die Öffentlichkeit hat wie eine Spielerei gewirkt. Plötzlich konnten wir lustige Gedichte und „faszinierende“ Blogartikel wie von Geisterhand produzieren. Die Begeisterung flaute dann doch recht schnell ab, weil die inhaltliche Tiefe einfach nicht zu vergleichen war mit dem, was wir Menschen schaffen können.

Aber es geht immer weiter. Neue Modelle, neue Unternehmen. Und sie werden immer besser.

Und schon seit einigen Monaten ist klar: Die Welle, die da anrollt ist riesig!

„Die aktuellen Entwicklungen zeigen einen klaren Trend zu multimodalen Systemen, die verschiedene Eingabeformen verarbeiten können“, erklärt Sven O. Rimmelspacher. „Die nächste Generation wird zunehmend autonom agieren und eigenständig Aufgaben erledigen können.“

Die heutigen LLMs beherrschen bereits ein beeindruckendes Repertoire:

• Multimodale Verarbeitung: Text, Bilder, Audio und teilweise sogar Video
• Kontextverständnis: Langzeit-Gedächtnis für zusammenhängende Gespräche
• Recherchefähigkeiten: Integration von Web-Suche und kritischer Quellenbewertung

Arbeiten, aber anders (mit KI!)

Die Integration von KI-Chatbots hat unsere Arbeitsweise fundamental verändert.

Eine Allensbach-Studie im Auftrag der Telekom zeigt, dass bereits jeder Vierte in Deutschland über 16 Jahren generative KI nutzt, wobei 39 Prozent der Anwender LLMs täglich oder mindestens einmal wöchentlich verwenden.

Der AI Collaboration Report von Atlassian ergab, dass 94 Prozent der deutschen Büroangestellten einen Nutzen im Einsatz von KI am Arbeitsplatz sehen.

Die Einsatzgebiete sind vielfältig:

Kreativität unterstützen und beschleunigen

Im Bereich Content-Erstellung fungieren die Sprachmodelle als kreative Katalysatoren. Sie generieren nicht nur Texte als Basis, sondern helfen beim Brainstorming, der Strukturierung und stilistischen Verfeinerung. Besonders bemerkenswert: Die Qualität der Texte nähert sich immer mehr dem menschlichen Niveau an – wobei die finale redaktionelle Kontrolle weiterhin unverzichtbar bleibt.

Daten schneller verstehen

Die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu analysieren und verständlich aufzubereiten, macht LLMs zu wertvollen Werkzeugen in der Datenanalyse. Sie transformieren Zahlenkolonnen in narrative Einsichten und identifizieren Muster, die selbst erfahrenen Analyst:innen entgehen könnten. Aber hier ist Vorsicht geboten. Halluzinationen können einem ganz schön die Laune verderben. Ist dir mit Sicherheit auch schon einmal passiert, dass ChatGPT im Brustton der Überzeugung behauptet, dass er etwas wisse bzw. dass etwas der Wahrheit entspreche, was nicht der Fall ist.

Recherche auf Steroiden

Spätestens seit den Deep-Research-Funktionen der führenden LLMs und seit einigen Wochen dem Agenten-Modus von ChatGPT ist etwas krasses passiert: Wir können plötzlich richtig, richtig schnell recherchieren und sparen uns wahnsinnig viel Zeit…

Kognitive Sparringspartner

Ein unterschätzter, aber zunehmend wichtiger Aspekt: LLMs als intellektuelle Gegenüber. Sie hinterfragen Annahmen, liefern alternative Perspektiven und helfen, Gedankengänge zu präzisieren.

🅰️ Aber Achtung!!! Genau hier liegt auch eine riesige Gefahr. 

Werden wir alle durch KI dümmer?

Eine Studie von Michael Gerlich hat gezeigt, dass der häufige Einsatz von KI-Tools die Fähigkeit zu kritischem Denken reduziert. Die Studie verwendete den standardisierten Halpern Critical Thinking Assessment (HCTA) und fand eine signifikante negative Korrelation zwischen der Nutzung von KI-Tools und den Fähigkeiten zum kritischen Denken.

Besonders betroffen sind jüngere Nutzer zwischen 17 und 25 Jahren, die häufiger KI-Tools verwenden und niedrigere Werte beim kritischen Denken aufweisen als ältere Teilnehmer. Die Studie führt dies auf „kognitive Entlastung“ zurück – die Tendenz, Denkaufgaben an KI-Tools zu delegieren.

Diese Ergebnisse unterstützen die Idee, dass die Externalisierung kognitiver Prozesse durch KI-Systeme tatsächlich Auswirkungen auf unsere Denkfähigkeiten haben kann, wenn auch mit negativen Konsequenzen für das kritische Denken.

Puh… mal kurz verdauen, oder?

Zum Nachlesen:

• Kritisches Denken nimmt durch den Einsatz von KI ab
• KI-Tools untergraben kognitive Fähigkeiten besonders bei jüngeren Menschen
• KI lässt kritisches Denken verkümmern

Aber jetzt fokussieren wir uns doch mal auf das eigentliche Thema: Welcher KI-Chatbot aka LLM ist der beste für welche Anwendung?

Das große Kräftemessen: Die führenden LLM-Systeme im Vergleich

Wir haben für euch die entscheidenden Modelle auf die Probe gestellt. Damit du den Stand richtig einordnen kannst: Das Feld bewegt sich im Monatstakt, deshalb hier zuerst eine Momentaufnahme der jeweils jüngsten Releases (Stand Juni 2026).

• OpenAI: GPT-5.5 (April 2026) setzt sich knapp an die Benchmark-Spitze und ist klar auf agentisches Arbeiten ausgelegt, also auf eigenständiges Planen, Tool-Nutzung und Coding.
• Anthropic: Claude Opus 4.8 (Mai 2026) bleibt die Referenz bei anspruchsvollem Code und sauberer Textarbeit und geht laut Anthropic ehrlicher mit eigenen Fehlern um.
• Google: Gemini 3.5 Flash (Mai 2026) als schnelles Arbeitspferd, daneben Gemini 3.1 Pro fürs schwere Reasoning. Gemini 3.5 Pro ist für Juni 2026 angekündigt.
• xAI: Grok 4.1 punktet bei Mathematik und Programmierung und ist eng mit X verzahnt.
• Mistral: Mistral Medium 3.5 (April 2026) ist die europäische Option mit offenen Gewichten und zuschaltbarem Reasoning.
• DeepSeek: DeepSeek V3.2 bleibt der Open-Source-Herausforderer mit starkem Preis-Leistungs-Verhältnis.
• Microsoft: Copilot nutzt kein eigenes Modell, sondern läuft seit Mai 2026 auf GPT-5.5. Die Stärke liegt in der 365-Integration.
• Perplexity: bringt ebenfalls kein eigenes Frontier-Modell, sondern bündelt Claude, GPT und Gemini. Das jüngste große Release ist der nun kostenlose Comet-Browser.

ChatGPT (OpenAI)

OpenAIs Flaggschiff hat den Massenmarkt für KI-Assistenten erschlossen und entwickelt sich in atemberaubendem Tempo weiter: Aktuell läuft ChatGPT auf der GPT-5.5-Generation, das schnelle Alltagsmodell GPT-5.5 Instant ist seit Mai 2026 der Standard für alle. Die alten 4o- und o-Modelle wurden inzwischen abgeschaltet.

Hier geht es zu OpenAIs ChatGPT.

Features:

• Custom GPTs als vorpromptbare Mini-Assistenten, inzwischen ergänzt durch teambasierte Workspace Agents
• Agenten-Modus, der mehrstufige Aufgaben eigenständig über mehrere Tools hinweg abarbeitet
• Darstellung auf Canvas für gemeinsames Arbeiten
• Deep Research für tiefe Recherchen
• Web-Suche für Quellen und Analysen
• Multimodalität inklusive Bildgenerierung
• Extrem guter Voice-Mode in der Desktop-App

ChatGPT brilliert durch seine Flexibilität und universelle Einsetzbarkeit, zeigt aber bei hochspezifischen Aufgaben gelegentlich Schwächen im Vergleich zu Speziallösungen. Das Preismodell (kostenlose Basisversion, Plus 20 $ / Monat, Pro 200 $ / Monat) bietet für verschiedene Nutzergruppen passende Optionen.

Den hauseigenen Videogenerator Sora hat OpenAI im April 2026 für Endnutzer wieder eingestellt und richtet die Ressourcen nach eigenen Aussagen stärker auf Agenten und Unternehmenslösungen aus.

Wenn du mehr zu den unterschiedlichen Modellen (Flagship vs. Reasoning) lesen möchtest, hier entlang! (allerdings gibt es diesen Unterschied quasi nicht mehr… Zum Verständnis dennoch weiterhin gut!)

Einen Beitrag zum Start von GPT-5 findest du hier, auch wenn die Serie inzwischen bei 5.5 angekommen ist.

Bei unserem Praxistest überzeugte ChatGPT. Mit der Memory-Funktion behält er den Kontext, geht uns nur gelegentlich auf den Wecker (haben wir durch die Custom Instructions noch weiter behoben) und wir nutzen gerne den Voice-Mode, weil du in natürlicher Sprache irgendwie einfacher zum Punkt kommst! Für uns der Allrounder für jeden Tag.

Claude (Anthropic)

Anthropics Claude-Modelle haben sich einen Namen für durchdachte, nuancierte Antworten gemacht. Die KI überzeugt besonders im kreativen Schreiben und bei der Programmierung. Aktuelles Spitzenmodell ist Claude Opus 4.8 (Mai 2026), das laut Anthropic deutlich seltener eigene Fehler übersieht als seine Vorgänger.

Hier geht es zu Claude.

Features:

• Sehr gute Texterstellung mit anpassbaren Stilen
• Tiefgehendes Verständnis komplexer Konzepte
• Integrierte Web-Suche für aktuelle Informationen
• Erstellung fertiger Dokumente zum Download als Word, PowerPoint, Excel und PDF mit Cowork
• Agentenfähigkeiten: Claude Code fürs Programmieren und ein Modus, der Aufgaben am Rechner selbst ausführt
• Hervorragende Code-Generierung

Claude hat die früher fehlende Web-Suche inzwischen integriert und kombiniert sie mit präzisen, wohlüberlegten Antworten.

Das Preismodell ist übersichtlich: kostenlose Basisversion mit Limits, Pro-Zugang für ca. 20 € / Monat, dazu die Max-Stufen für Vielnutzer sowie ein Team-Zugang für Gruppen. Als Power-User bist du mit Claude Code allerdings eher im 200USD-Plan. Anthropic plant aktuell eine Überarbeitung des Pricing und es bleibt offen, ob das weiterhin so erschwinglich bleibt.

In unseren Tests zeigte Claude beeindruckende Fähigkeiten bei der Analyse wissenschaftlicher Texte und der Generierung kreativer Inhalte. Die Tiefe der Antworten und das nuancierte Sprachverständnis heben sich deutlich vom Wettbewerb ab. Früher hat Claude uns gelegentlich überzeugend etwas vorgemacht: Mit Opus 4.8 ist das noch einmal spürbar besser geworden, ganz aus der Welt sind Halluzinationen aber bei keinem Modell.

Gemini (Google)

Mit der Gemini-3-Familie hat Google einen echt starken Konkurrenten im Feld der KI-Assistenten etabliert. Aktuell stehen Gemini 3.1 Pro für tiefes Reasoning und das schnelle Arbeitspferd Gemini 3.5 Flash bereit, dazu der Deep-Think-Modus und die multimodale Omni-Reihe für Audio und Video in Echtzeit. Die nahtlose Integration in das Google-Ökosystem bildet einen signifikanten Wettbewerbsvorteil: Die Gemini-Funktionen im Pixel und in Google Workspace können sich definitiv sehen lassen!

Hier der Link zu Gemini.

Features:

• Verarbeitung aller Medienformate (Multimodalität: Text, Bilder, Videos, Audio und Code)
• Integration mit Google-Diensten (durchsuchen und Informationen zusammenfassen)
• Bildgenerierung, unter anderem über das Modell Nano Banana
• Kontextfenster von einer Million Token für umfangreiche Dokumente
• Tiefe Integration in Google Workspace
• Effiziente Web-Recherche mit kritischer Quellenprüfung
• Deep-Research-Funktion mit super Analyse von Websites

Geminis Stärke liegt in der multimodalen Verarbeitung und der nahtlosen Verbindung mit Google-Diensten. Außerdem mögen wir die selbstkritische Markierung von Inhalten nach Überprüftheit.

Gemini ist, ähnlich wie ChatGPT, vielseitig einsetzbar. Insbesondere integriert in die Google-Welt absolut empfehlenswert!
Bzgl. Deep Research finden wir die Ergebnisse richtig gut, weil die Balance zwischen Detaillierung und Übersichtlichkeit super gut gehalten wird.

Perplexity

Perplexity ist wie Google mit ChatGPT. Der Fokus liegt klar auf der quellenbasierten Informationsgewinnung. Mit dem KI-Browser Comet, der inzwischen kostenlos auf allen Plattformen läuft, ist daraus ein agentisches Werkzeug geworden, das Aufgaben direkt im Browser erledigt.

Gleich lossuchen kannst du hier.

Features:

• Mehrstufige Web-Suche mit exakten Quellen (und auch Videos als Ergebnissen)
• Systematische Quellenprüfung
• Zugriff auf mehrere Frontier-Modelle wie Claude, GPT und Gemini im selben Tool
• Comet-Browser mit agentischem Surfen, Seitenzusammenfassung und Sprachmodus
• Deep Research, das auf Wunsch Präsentationen, Tabellen und Dashboards erzeugt

Perplexity ist für uns das neue googeln. In den meisten Fällen durch die Quellen super gut nachvollziehbar.

Das Preismodell (kostenlose Basisversion, Pro für rund 20 $ / Monat) liegt im üblichen Rahmen.

Bei recherche-intensiven Aufgaben spielte Perplexity seine Stärken voll aus. Die strukturierte Quellenangabe und die Fähigkeit, Informationen aus verschiedenen Perspektiven zu präsentieren, sind spitze, um Halluzinationen zu vermeiden. Perplexen ist das neue googeln (oder so ähnlich)?

Le Chat (Mistral)

Mistrals Le Chat positioniert sich als europäische Alternative mit besonderem Fokus auf Datenschutz und Compliance. Im Hintergrund arbeitet seit April 2026 das Flaggschiff Mistral Medium 3.5, ein dichtes Modell mit 128 Milliarden Parametern, zuschaltbarem Reasoning und einem Kontextfenster von 256.000 Token.

Hier geht’s zu Le Chat.

Features:

• Smartphone-App: verfügbar für iOS und Android
• Multimodale Verarbeitung: kann Text, Bilder, Audio und komplexe PDF-Dokumente analysieren
• Websuche mit Quellenangaben: unterstützt bei Recherchen
• Bildgenerierung: nutzt das Modell „Black Forest Labs Flux Ultra“
• Code-Ausführung: in einer abgeschirmten Umgebung
• Work Mode: ein Agent, der mehrstufige Abläufe über E-Mail, Kalender, Dokumente, Jira, GitHub und Slack erledigt, sensible Aktionen nur nach Freigabe
• Interaktive Canvas-Oberfläche: zur selektiven Bearbeitung und zum Export von Inhalten

Le Chat bietet echt viel: nicht nur Geschwindigkeit, sondern auch funktional. Mit dem Work Mode hat Mistral die früher fehlenden Agenten- und Assistenzfunktionen nachgelegt, beim Reichtum der Recherchefunktionen liegt es aber weiter hinter den US-Anbietern.

Die Antwortgeschwindigkeit von Le Chat übertraf alle anderen getesteten Systeme. Besonders beeindruckend: Die Qualität leidet nicht unter der Geschwindigkeit. Für datensensible Workflows mit EU-Hosting ist das für uns das spannendste Argument.

Copilot (Microsoft)

Microsoft hat mit Copilot einen KI-Assistenten entwickelt, der tief in das 365-Ökosystem integriert ist. Die Partnerschaft mit OpenAI sichert Zugang zu den jeweils aktuellen Modellen: Seit Mai 2026 läuft Copilot auf GPT-5.5, mit automatischem Model-Routing zwischen schnellen und tief denkenden Modellen.

Den Microsoft Chatbot gibt es hier.

Microsoft-Integration:

• Nahtlose Einbindung in Office-Anwendungen
• Kontextsensitive Assistenz in SharePoint, Excel und Co.
• Bilderstellung mit Microsoft Designer
• Researcher für tiefere Recherchen und Copilot Notebooks zur Wissensorganisation
• Agentenbasierte Unterstützung in spezifischen Anwendungen

Copilot glänzt durch seine Integration in Microsoft 365, kann uns inhaltlich aber noch nicht zu 100 % überzeugen. Mit dem Wechsel auf GPT-5.5 sind Genauigkeit und Geschwindigkeit allerdings spürbar gestiegen.

Die verschiedenen Preismodelle (Basis kostenlos, Copilot Pro für rund 22 € / Monat, Microsoft 365 Copilot für Unternehmen ab etwa 30 € / Nutzer und Monat) adressieren unterschiedliche Nutzungsszenarien.

Die Integration in Excel und PowerPoint überzeugte im Test. Mit dem neuen Modell hat sich die inhaltliche Qualität verbessert, ganz vorne mitspielen muss Copilot aber erst noch zeigen.

Grok (xAI)

xAIs aktuelles Grok 4.1 setzt auf ein leistungsstarkes Mixture-of-Experts-Modell. Die direkte X-Integration bietet einen einzigartigen Mehrwert. Dennoch steht Grok durch wiederkehrende Kontroversen hart in der Kritik.

Direkt auf Grok zugreifen kannst du hier.

Features:

• Leistungsstarkes Mixture-of-Experts-Modell
• Direkte Integration mit X-Inhalten
• Echtzeit-Audio-Verarbeitung
• „Think Mode“ für komplexe Problemlösungen
• DeepSearch und DeeperSearch für Deep Research

Grok überzeugt durch sein leistungsstarkes Modell und exzellente Fähigkeiten in Mathematik und Programmierung. Schwächer aufgestellt ist es bei Organisationsfunktionen, und die Sicherheitsmechanismen werfen immer wieder Fragen auf.

Das Modell ist technisch echt krass. Wir bleiben skeptisch, was die wiederkehrenden Kontroversen rund um xAI angeht. Was da weiter passiert, wird die Zukunft zeigen!

DeepSeek

Der Release von DeepSeek hat große Wellen geschlagen. Es hat sich als ernsthafte Alternative zu etablierten Chatbots wie ChatGPT positioniert. Inzwischen liegt das Modell in der Version DeepSeek V3.2 vor, dazu kommen die Reasoning-Modelle aus der R-Reihe.

DeepSeek kannst du hier nutzen.

Features:

• Effiziente Mixture-of-Experts-Architektur
• Reinforcement Learning für starke Reasoning-Fähigkeiten
• Aktualität: DeepSeek erhält regelmäßig aktuelle Datensätze
• Open Source mit frei verfügbaren Gewichten

Im Test überzeugt uns DeepSeek im Alltag noch nicht durchgängig. Spannend bleibt es trotzdem, vor allem durch den offenen Ansatz und das gute Preis-Leistungs-Verhältnis: ein Modell, das wir im Auge behalten.

Die Modelle im direkten Vergleich

Benchmarks erzählen nur die halbe Geschichte. Im Alltag entscheidet, wofür ein Modell taugt, wo es Integration mitbringt und wie es um Datenschutz und Preis steht. Deshalb hier eine Gegenüberstellung jenseits reiner Punktzahlen (Stand Juni 2026):

Sonderfall meinGPT: alle Modelle unter einem Dach

Bisher ging es um einzelne Anbieter und die Frage, welches Modell das beste ist. meinGPT dreht diese Frage um: Statt dich für ein Modell zu entscheiden, bekommst du sie alle über eine Oberfläche, ergänzt um eine Datenschutz- und Governance-Schicht davor. Die Plattform kommt aus Deutschland, wird in Deutschland und der EU gehostet und ist von Grund auf DSGVO-konform aufgebaut. Genau hier setzen wir an: Als meinGPT-Partner integrieren wir die Plattform direkt in eure bestehenden Prozesse und Systeme, alle Details dazu findest du auf unserer Seite zur Partnerschaft mit meinGPT.

Features:

• Zugriff auf alle führenden Modelle wie ChatGPT, Claude, Gemini und Mistral über eine einheitliche Oberfläche
• Hosting in Deutschland und der EU sowie DSGVO-konforme Verarbeitung, ohne dass deine Eingaben für das Training der Modelle verwendet werden
• Workflows, in denen jeder Schritt das jeweils passende Modell nutzen kann
• Weitere KI-Tools wie Meeting-Transkription sowie Bild- und Videogenerierung
• Zentrale Verwaltung mit Rollen, Rechten und nachvollziehbaren Datenflüssen, orientiert an ISO 27001
• Anbindung an bestehende Systeme und Automatisierungen, etwa über make.com

meinGPT löst zwei Probleme auf einmal, die sich beim Blick auf die einzelnen Anbieter aufdrängen: Du musst weder pro Modell ein eigenes Abo verwalten noch hoffen, dass sensible Daten nicht auf US-Servern landen. Statt „Schatten-KI“ mit privaten Accounts und unklarer Datenhaltung bekommst du eine kontrollierte Umgebung mit klaren Leitplanken. Genau das macht die Plattform für nicht produzierende Unternehmen interessant, die KI sauber im Team einführen wollen. Der Preis dafür ist eine gewisse Abhängigkeit von der Plattform selbst und ein kleiner Abstand zu den allerneuesten Funktionen, die ein Modellanbieter zuerst im eigenen Interface ausrollt.

Wenn du meinGPT ausprobieren möchtest: Über unseren meinGPT-Affiliate-Link bekommst du 20 % Rabatt auf die ersten sechs Monate und unterstützt ohne Mehrkosten gleichzeitig unsere Arbeit.

Wir arbeiten selbst als Partner mit meinGPT, weil es die zwei häufigsten Einstiegshürden im Mittelstand pragmatisch aus dem Weg räumt: den Modell-Zoo und die Datenschutzfrage. Wer KI im Unternehmen verankern will und dabei Wert auf europäische Datenverarbeitung legt, findet hier einen sauberen Startpunkt mit klaren Leitplanken.

Autonome KI-Agenten im Anmarsch

Was vor einem Jahr noch nach ferner Zukunftsmusik klang, gehört heute zum Alltag: Autonome Agenten, die eigenständig komplexe Aufgaben erledigen. Fester Bestandteil bei fast allen großen Anbietern.

Die Entwicklung ist inzwischen überall sichtbar:

• ChatGPTs Agenten-Modus, der mehrstufige Aufgaben über mehrere Tools hinweg abarbeitet, ergänzt durch teambasierte Workspace Agents
• Claudes Fähigkeit, Aufgaben direkt am Rechner auszuführen (Cowork), sowie Claude Code für die Entwicklung
• Le Chats Work Mode und Mistrals Cloud-Agenten für wiederkehrende Routineaufgaben
• Deep Research der Anbieter für tiefergreifende Recherchen und umfassendere „Denkprozesse“
• Agentennetzwerke mit n8n oder make.com umgesetzt (n8n und make im Vergleich)
• Plattformen wie meinGPT, die solche Workflows DSGVO-konform und über mehrere Modelle hinweg orchestrieren

Wie sieht die Zukunft also aus? Denken wir alle nicht mehr, weil Agentennetzwerke Entscheidungen treffen?

Ich denke nicht! Bereits jetzt ist durch den AI-Act sichergestellt, dass wichtige Entscheidungen definitiv durch Menschen getroffen werden müssen. (Stichwort: Human-in-the-Loop)

Aber dennoch sehen wir, dass das Sprichwort (ist etwas so Neues ein Sprichwort?) gilt: Nicht Menschen werden durch KI ersetzt. Sondern Menschen werden durch Menschen ersetzt, die KI richtig einsetzen können.

Large Language Models als Ermöglicher für Intelligente Prozessautomatisierung

Und was hat das jetzt alles mit Prozessautomatisierung zu tun? Nun, das ist recht schnell beantwortet!

ChatGPT und Co. können in Automatisierungen eingesetzt werden, um eine „schlaue“ Komponente mit reinzubringen und sogar „Entscheidungen“ treffen zu können. Längst nicht mehr nur, um Texte zu produzieren, eine Bewertung abzugeben oder etwas zu analysieren, sondern zunehmend auch, um in klar abgesteckten Grenzen eigenständig Schritte auszuführen. Somit wird RPA zu IPA! Mehr dazu…

Kein One-Size-Fits-All…

Die Vielfalt der verfügbaren KI-Assistenten spiegelt die unterschiedlichen Anwendungsszenarien wider. Statt einem dominierenden System zeichnet sich ein Ökosystem spezialisierter Lösungen ab, die jeweils unterschiedliche Stärken ausspielen:

• ChatGPT als flexibler Allrounder für diverse Aufgaben inkl. Multimodalität
• Claude fürs Schreiben, Arbeiten und Coding
• Gemini für multimodale Anwendungen im Google-Ökosystem
• Perplexity für fundierte, quellenbasierte Recherche (Google-Ersatz?)
• Le Chat als europäischer Player mit Fokus auf Datenschutz
• Copilot für die Microsoft-365-Integration
• Grok für mathematische und technische Herausforderungen
• DeepSeek als offener, kostenbewusster Vergleichsfall
• meinGPT als Plattform, die all diese Modelle DSGVO-konform unter einem Dach bündelt

Die fortschreitende Entwicklung dieser Systeme verspricht spannende Perspektiven für die kommenden Jahre. Eines ist sicher: KI-Assistenten werden zunehmend zu unverzichtbaren Werkzeugen in unserem digitalen Alltag, nicht als Ersatz menschlicher Kreativität und Intelligenz, sondern als deren Erweiterung und Verstärker.

Infobox: LLMs im Überblick

In der folgenden Tabelle haben wir dir die acht LLMs im Vergleich gegenübergestellt, ergänzt um meinGPT als Plattform-Ebene darüber. Wir nennen die Modelle hier „Chatbots“… Falls du etwas zu tatsächlichen Chatbot-Interfaces lesen möchtest, bist du hier richtig.

Archiv: Unser LLM-Vergleich auf YouTube (Februar 2025)

Um einen objektiven Vergleich zu ermöglichen hat Sven mit OpenRouter die gängigsten LLMs verglichen und 10 Prompt in unterschiedlichen Kategorien getestet und 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.

Mittlerweile wären die Ergebnisse mit Sicherheit schon wieder anders. Interessant ist es aber dennoch! Hier geht’s zum Video.  

💡Gleich ganz tief einsteigen? In unserem zusammengefassten Dokument kannst du dir den Vergleich direkt ansehen!

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 zeigte durchweg korrekte Ergebnisse, wenngleich mit unterschiedlicher Formatierung der Ausgaben. Bei logischem Denken und kreativen Aufgaben zeigten sich hingegen merkliche Differenzen in der Ausführung.

💡In unserem zusammengefassten Dokument kannst du dir den Vergleich direkt ansehen! (direkt downloaden)

Das komplette Video zum großen LLM Vergleich von ChatGPT bis DeepSeek

Weitere Vergleiche und Bewertungen

Ein technischer Vergleich der Modelle findet sich im Beitrag zu OpenAI Sprachmodellen.

Mehr zu Deep Research kannst du hier lesen.

Und falls du mehr über KI-Chatbots erfahren möchtest, haben wir hier einen Artikel für dich.

Häufige Fragen zu LLMs im Vergleich (FAQ)

Welches LLM ist 2026 das beste?

Das eine beste LLM gibt es nicht, weil die Modelle je nach Aufgabe unterschiedlich stark sind. An der Benchmark-Spitze liegen aktuell GPT-5.5 von OpenAI und Claude Opus 4.8 von Anthropic, dicht gefolgt von Googles Gemini 3.5. Für quellenbasierte Recherche ist Perplexity stark, für datensensible Anwendungen aus Europa Le Chat von Mistral. Die ehrlichste Antwort lautet: Das beste Modell ist das, das zu deinem Anwendungsfall, deinem Budget und deinen Datenschutzanforderungen passt.

Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und einem KI-Chatbot?

Ein Large Language Model ist das Sprachmodell im Hintergrund, also die Technik, die Texte versteht und erzeugt. Ein KI-Chatbot ist die Anwendung drumherum, mit der du im Alltag sprichst. ChatGPT ist zum Beispiel der Chatbot, GPT-5.5 das Modell darunter. Wir haben die beiden Themen bewusst in zwei Artikel aufgeteilt: Wenn dich die Interfaces interessieren, findest du dazu unseren Beitrag zu den KI-Chatbots.

Welches LLM eignet sich am besten für Unternehmen mit Datenschutzanforderungen?

Wenn Daten in Europa bleiben sollen, kommst du an europäischen oder europäisch gehosteten Lösungen kaum vorbei. Mistrals Le Chat ist als europäischer Anbieter eine naheliegende Option. Wer mehrere Modelle nutzen und trotzdem die Kontrolle über Daten und Zugriffe behalten will, fährt mit einer Plattform wie meinGPT oft besser: Sie bündelt ChatGPT, Claude, Gemini und Mistral DSGVO-konform unter einem Dach, mit Hosting in Deutschland und der EU und ohne dass deine Eingaben für das Modelltraining verwendet werden. Mehr dazu liest auf unserer Seite zu meinGPT.

Ist ChatGPT besser als Claude?

Das hängt davon ab, was du vorhast. ChatGPT punktet als flexibler Allrounder mit starkem Agenten-Modus und großer Funktionsbreite. Claude gilt als Referenz bei Texte und beim Programmieren und geht mit eigenen Unsicherheiten oft transparenter um. Für tägliche Mischarbeit ist ChatGPT eine sichere Wahl, für tiefe Analysen, sauberes Schreiben und Code greifen viele lieber zu Claude.

Was kostet die Nutzung der führenden LLMs?

Fast alle Anbieter haben eine kostenlose Basisversion mit Limits. Die bezahlten Einstiegstarife liegen meist bei rund 20 Euro oder Dollar im Monat, etwa ChatGPT Plus, Claude Pro, Perplexity Pro oder Google AI Pro. Le Chat ist mit knapp 15 Dollar etwas günstiger, Microsoft Copilot Pro liegt bei rund 22 Euro. Für intensive Nutzung, etwa mit Claude Code, gibt es höhere Stufen bis 200 Dollar im Monat. DeepSeek ist als Open-Source-Modell ein Sonderfall und in der Basis kostenlos nutzbar. Bei der API-Nutzung wird über Tokens abgerechnet. Die Preise sind dort sehr unterschiedlich.

Kann ein LLM in Geschäftsprozesse und Automatisierungen eingebunden werden?

Ja, und genau hier liegt der eigentliche Hebel. Über Schnittstellen lassen sich LLMs in Automatisierungsplattformen wie make.com oder n8n einbinden und übernehmen dort die „schlaue“ Komponente: Texte erzeugen, Inhalte bewerten, Daten analysieren oder in klaren Grenzen Entscheidungen vorbereiten. So wird aus klassischer Prozessautomatisierung (RPA) intelligente Prozessautomatisierung (IPA). Wie das konkret aussieht, zeigen wir dir im Beitrag von RPA zu IPA.

Ersetzt KI bald menschliche Arbeit?

Kurzfristig eher nicht in der Breite, und vollständig schon gar nicht. Der EU AI Act schreibt vor, dass wichtige Entscheidungen weiterhin von Menschen getroffen werden müssen, Stichwort Human-in-the-Loop. Realistischer als das Ersetzen ganzer Jobs ist eine Verschiebung: Nicht Menschen werden durch KI ersetzt, sondern Menschen, die KI sinnvoll einsetzen können, verschaffen sich einen Vorsprung gegenüber denen, die es nicht tun.