5 beliebte LLMs im Vergleich: Ein umfassender Überblick 2025

Die Welt der Large Language Models (LLMs) entwickelt sich rasant. Immer leistungsfähigere KI-Sprachmodelle erobern den Markt und bieten Entwicklern und Nutzern ungeahnte Möglichkeiten. Doch welcher LLM ist der richtige für die jeweilige Anwendung? Dieser Beitrag vergleicht fünf der beliebtesten LLMs – ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini und Llama – und beleuchtet ihre Stärken, Schwächen und Anwendungsfälle.

Key Facts: 5 beliebte LLMs im Vergleich

• ChatGPT (OpenAI): Bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit und breite Anwendungsmöglichkeiten, trainiert mit Milliarden von Parametern und ständig weiterentwickelt. [Link auf einen passenden Beitrag auf dietechnikblogger.de, z.B. zu ChatGPT-Plus].

• GPT-4 (OpenAI): Die aktuell fortschrittlichste Version von OpenAI, mit noch mehr Parametern und verbesserter Genauigkeit bei der Generierung von Texten und Code. Bietet eine beeindruckende Leistung in verschiedenen Benchmarks.

• Claude (Anthropic): Ein leistungsstarkes LLM, das sich durch seine Sicherheit und Fähigkeit zur präzisen Beantwortung von Fragen auszeichnet. Besonders im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung überzeugt Claude.

• Gemini (Google): Googles multimodaler LLM, der Text, Bilder und Videos verarbeiten kann. Bietet vielversprechende Anwendungen im Bereich der Medienerstellung und -analyse.

• Llama (Meta): Ein Open-Source-LLM, der durch seine öffentliche Zugänglichkeit und Skalierbarkeit besticht. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, eigene Large Language Models zu erstellen und zu verbessern. [Link auf einen passenden Beitrag auf dietechnikblogger.de, z.B. zu Open-Source-LLMs].

Proprietäre vs. Open-Source LLMs: Ein fundamentaler Unterschied

Ein wichtiger Aspekt beim Vergleich von LLMs ist die Unterscheidung zwischen proprietären und Open-Source-Modellen. Proprietäre LLMs wie ChatGPT und GPT-4 von OpenAI oder Gemini von Google sind in der Regel leistungsstärker und bieten eine höhere Genauigkeit. Sie werden von den Unternehmen selbst trainiert und die Trainingsdaten sind in der Regel nicht öffentlich zugänglich. Der Zugriff erfolgt über APIs und ist meist kostenpflichtig. Der Vorteil liegt in der hohen Qualität und dem kontinuierlichen Fortschritt durch die Investitionen der Unternehmen.Open-Source-LLMs wie Llama von Meta hingegen sind öffentlich zugänglich und können von jedem Entwickler verwendet, angepasst und weiterentwickelt werden. Dies fördert die Innovation und ermöglicht es, die Modelle an spezifische Bedürfnisse anzupassen. Der Nachteil liegt oft in einer geringeren Genauigkeit und weniger ausgereiften Funktionen im Vergleich zu proprietären Modellen. Die Qualität hängt stark von der Expertise des jeweiligen Entwicklers ab. Der Betrieb von LLMs erfordert auch erhebliche Ressourcen.

Anwendungsfälle: Wo glänzen die einzelnen LLMs?

Die Anwendungsfälle für LLMs sind vielfältig und hängen stark von den jeweiligen Fähigkeiten des Modells ab.

• ChatGPT und GPT-4 eignen sich hervorragend für die Generierung von Texten, die Beantwortung von Fragen, die Übersetzung von Sprachen, die Stimmungsanalyse und die Erstellung von Code. Ihre breite Anwendbarkeit und Benutzerfreundlichkeit machen sie zu idealen Werkzeugen für eine Vielzahl von Aufgaben.

• Claude punktet mit seiner hohen Genauigkeit und Sicherheit, was ihn besonders für Anwendungen im Bereich der Beantwortung von Fragen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Erstellung von Zusammenfassungen prädestiniert. Seine Stärken liegen in der präzisen und zuverlässigen Informationsbereitstellung.

• Gemini ist dank seiner Multimodalität einzigartig. Seine Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, eröffnet neue Möglichkeiten in der Bild- und Videogenerierung, der Analyse von Medieninhalten und der Entwicklung von innovativen Anwendungen.

• Llama ist ideal für Entwickler, die eigene Large Language Models erstellen oder bestehende Modelle anpassen und verbessern möchten. Seine Open-Source-Natur ermöglicht es, die Technologie an spezifische Anforderungen anzupassen und neue Anwendungsfälle zu erforschen.

Parameter, Trainingsdaten und Fortschritte seit 2023

Die Anzahl der Parameter, mit denen ein LLM trainiert wurde, ist ein wichtiger Indikator für seine Leistungsfähigkeit. Alle hier vorgestellten LLMs wurden mit Milliarden von Parametern trainiert, wobei die genauen Zahlen von den Unternehmen oft nicht veröffentlicht werden. Die Trainingsdaten umfassen riesige Mengen an Text und Code, die aus verschiedenen Quellen stammen. Seit 2023 gab es erhebliche Fortschritte in der Entwicklung der LLMs, sowohl im Bereich der Genauigkeit als auch in der Effizienz. Neue Architekturen und Trainingsmethoden ermöglichen es, immer leistungsfähigere Modelle mit weniger Rechenaufwand zu erstellen. Die Weiterentwicklung der Modelle basiert oft auf Feedback von Entwicklern und Nutzern.

Fazit: Die Wahl des richtigen LLMs

Die Wahl des richtigen LLMs hängt stark von den individuellen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Für die meisten Anwendungsfälle bieten proprietäre LLMs wie ChatGPT, GPT-4 und Gemini eine höhere Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Entwickler, die eigene Modelle erstellen oder bestehende Modelle anpassen möchten, profitieren von der Open-Source-Natur von Llama. Claude überzeugt mit seiner hohen Genauigkeit und Sicherheit. Die Entwicklung der LLMs schreitet rasant voran, und es ist zu erwarten, dass in Zukunft noch leistungsfähigere und vielseitigere Modelle auf den Markt kommen werden. Die Auswahl des richtigen Sprachmodells erfordert daher eine sorgfältige Abwägung der jeweiligen Stärken und Schwächen sowie der Kosten und des technischen Aufwands.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und GPT-4?

GPT-4 ist die aktuellste und fortschrittlichste Version von OpenAI und bietet im Vergleich zu ChatGPT eine höhere Genauigkeit, mehr Parameter und verbesserte Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Textgenerierung und Codeerstellung.

Ist Llama besser als ChatGPT?

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Llama ist ein Open-Source-Modell, das sich gut für die Entwicklung und Anpassung eignet. ChatGPT hingegen bietet in der Regel eine höhere Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Welche LLMs eignen sich für Forschungszwecke?

Sowohl proprietäre als auch Open-Source-LLMs werden für Forschungszwecke verwendet. Open-Source-Modelle ermöglichen die umfassende Untersuchung der Architektur und des Verhaltens, während proprietäre Modelle oft höhere Genauigkeit und Rechenleistung bieten.

Wie hoch sind die Kosten für die Nutzung der verschiedenen LLMs?

Die Kosten variieren je nach Anbieter und Nutzungsmodell. OpenAI bietet verschiedene Abonnements für ChatGPT und GPT-4 an. Der Zugriff auf andere LLMs erfolgt oft über APIs und ist ebenfalls kostenpflichtig, wobei die Preisgestaltung je nach Anbieter und Modell unterschiedlich ist. Llama ist als Open-Source-Modell kostenlos nutzbar, jedoch sind die Kosten für den Betrieb der Modelle selbst zu berücksichtigen.