10+ Beispiele für große Sprachmodelle & Benchmark

Wir haben Open-Source-Benchmarks verwendet, um führende proprietäre und Open-Source-Beispiele für große Sprachmodelle zu vergleichen. Sie können Ihren Anwendungsfall auswählen, um das richtige Modell zu finden.

Vergleich der beliebtesten großen Sprachmodelle

Wir haben ein Modell-Bewertungssystem entwickelt, das auf drei Schlüsselkennzahlen basiert: Benutzerpräferenz, Codierung und Zuverlässigkeit.

Sie können auch das Preisdiagramm neben der endgültigen Punktzahl des Modells anzeigen.

• Logikschlussfolgerung: Wir haben unseren KI-Logikschlussfolgerungs-Benchmark verwendet, um 100 Mathematikfragen in einem Zero-Shot-Setting zu testen, was bedeutet, dass keine Beispielfragen für das Training verwendet wurden. Der Benchmark bewertete Logikschlussfolgerungsmodelle und verglich sie mit Nicht-Logikschlussfolgerungsmodellen, um ihre Unterschiede hervorzuheben.
• Codierung: Die Codierungsmetrik zeigt die Code-Generierungsfähigkeiten des LLM, bewertet von Benutzern von OpenLM.ai.¹
• Zuverlässigkeit: Für die zuverlässigsten Modelle, bewerteten wir die Zuverlässigkeit eines LLM beim Abrufen präziser numerischer Wertantworten aus Nachrichten berichten zu verschiedenen Themen; die Antworten wurden gegen die Grundwahrheit faktengeprüft, um die Genauigkeit bei exakten Zahlen anstelle von Verallgemeinerungen sicherzustellen.

Wir haben unsere Bewertungsmetriken mit den Bedürfnissen von Unternehmen im Hinterkopf entwickelt. In diesem Prozess haben wir Codierungsscores von OpenLM's Chatbot Arena verwendet und eine Min-Max-Normalisierung auf unsere Punktzahltafel angewendet, da alle Scores unterschiedliche Bewertungsintervalle hatten.

Dies bedeutet, dass das Modell mit der höchsten Punktzahl eine Punktzahl von 100 % erhält, während das Modell mit der niedrigsten Punktzahl für jede spezifische Metrik eine Punktzahl von 0 % erhält.

Die Ergebnisse aller drei Metriken wurden proportional zwischen 0 und 33,3 skaliert, was eine Gesamtpunktzahl von 100 ergibt.

API-Kosten sind für 1.000.000 Eingabe- und Ausgabetokens pro API-Aufruf für 1 API-Aufruf angegeben. Wir haben einen Artikel, der Ihnen hilft, die Preisgestaltungsmethoden von LLMs zu verstehen. Preisgestaltungsmodelle unterscheiden sich je nach Anbieter, aber die Token-basierte Preisgestaltung ist der am weitesten verbreitete Ansatz.

Um bei der Kostenschätzung zu helfen, ermöglicht unser LLM API-Preiskalkulator Ihnen, Ihre Token-Volumenbedürfnisse einzugeben und die Ergebnisse nach Eingabekosten, Ausgabekosten und Gesamtkosten zu sortieren. Dieses Tool bietet eine klare Aufschlüsselung der Preisgestaltung basierend auf der Nutzung und ermöglicht fundierte Entscheidungsfindung.

Führende Beispiele für große Sprachmodelle

Sie können die großen Sprachmodelle bewerten, indem Sie ihre Benchmark-Leistung und reale Latenz (verfügbar durch Klicken auf den Namen jedes Modells in der Tabelle) untersuchen und ihre Preisgestaltung überprüfen, um ihre allgemeine Effizienz und Kosteneffektivität zu verstehen.

Für weitere Erkenntnisse erkunden Sie Vergleiche aktueller und beliebter Modelle, einschließlich eines Überblicks über Große Multimodale Modelle (LMMs) und wie sie sich von LLMs unterscheiden, sowie eine detaillierte Analyse der Top 30+ Conversational AI-Plattformen.

Detaillierte Analyse beliebter Modelle

1. OpenAI's GPT-5

GPT-5, veröffentlicht im August 2025, ist OpenAI's einheitliches Logikschlussfolgerungsmodell. Es passt sich automatisch zwischen schnellen Antworten und tieferer Logikschlussfolgerung an, je nach Aufgabe. Es ist in allen ChatGPT-Stufen verfügbar, wobei erweiterte Logikschlussfolgerung im Pro-Zugang enthalten ist.

Kernfunktionen:

• Kombiniert schnelle Antwort und erweiterte Logikschlussfolgerung durch Echtzeit-Routing.
• Verarbeitet bis zu 400K Tokens, was die Analyse großer Dokumente und multimodaler Eingaben ermöglicht.
• Reduziert Halluzinationen und faktische Fehler im Vergleich zu früheren Modellen.

Leistungs-Highlights:

• Erzielt hohe Scores in Mathematik, Codierung, multimodalen Aufgaben und Gesundheitsbereichen.
• Verwendet weniger Tokens für komplexe Logikschlussfolgerung und verbessert die Effizienz.
• Bietet stärkere Codierungsunterstützung für Debugging, Frontend-Generierung und Design-Logik.
• Erzeugt kohärenteren und strukturierteren Text mit verbesserter Tonfallkontrolle.

Varianten für verschiedene Bedürfnisse:

• Pro (Denken): Erweiterter Logikschlussfolgerungsmodus für komplexe professionelle Aufgaben.
• Standard: Ausgewogene Option für den allgemeinen Einsatz.
• Mini: Kosteneffizientes Modell für Routineaufgaben.
• Nano: Leichtgewichtige Version für Hochvolumen- oder eingebettete Anwendungen.

OpenAI GPT-5.2

OpenAI's GPT-5.2-Veröffentlichung betont stärkere Leistung bei komplexen und mehrstufigen Aufgaben wie dem Erstellen von Tabellenkalkulationen und Präsentationen, Codierung, Bildverständnis, Langkontext-Logikschlussfolgerung und zuverlässiger Werkzeugnutzung.

OpenAI berichtet, dass GPT-5.2 state-of-the-art Ergebnisse über mehrere Benchmarks hinweg erzielt, einschließlich GDPval, wo es menschliche Fachkräfte in einem großen Anteil realer beruflicher Aufgaben schlägt oder unentschieden spielt.

Das Modell liefert auch verbesserte Software-Engineering-Leistung (z. B. SWE-Bench Pro und SWE-Bench Verified), niedrigere Halluzinationsraten und große Gewinne im Verständnis langer Dokumente. Mit diesen Entwicklungen eignet sich GPT-5.2 besser für die Analyse von Verträgen, Berichten und Multi-File-Projekten.

GPT-5.2 verbessert auch die Vision-Fähigkeiten für die Interpretation von Diagrammen und Schnittstellen und erzielt hohe Zuverlässigkeit in Werkzeugaufruf-Benchmarks, was End-to-End-Automatisierung in Workflows wie Kundensupport und Datenanalyse unterstützt.²

2. Claude 4.6

Anthropic stellte Claude Sonnet 4.6 vor, sein fortschrittlichstes Sonnet-Modell ab Februar 2026. Es liefert breite Verbesserungen in Codierung, Langkontext-Logikschlussfolgerung, Agentenplanung, Computernutzung und Wissensarbeit:

• Kontextfenster: Das Modell enthält ein 1M-Token-Kontextfenster (Beta) und wird zur Standardoption für Free- und Pro-Benutzer auf Claude.ai, wobei die Preisgestaltung unverändert gegenüber Sonnet 4.5 bleibt.
• Leistung: Anthropic behauptet, dass Sonnet 4.6 einen Großteil der Lücke zu Opus-Klassenmodellen schließt und eine nahezu grenzwertige Leistung für wirtschaftlich wertvolle Aufgaben bietet, während es kosteneffektiver bleibt.
• Computernutzungsfähigkeiten: Es ermöglicht Claude, Software durch Klicks und Tippen zu bedienen, anstatt über APIs, und zeigt größere Resistenz gegen Prompt-Injections-Angriffe.

Zusätzliche Plattform-Updates umfassen verbesserte Werkzeugnutzung, Kontextkomprimierung und erweiterte Integrationen, wie MCP-Konnectoren in Claude für Excel, was automatisiertere Workflows über Unternehmenssysteme hinweg ermöglicht.

3. Gemini

Gemini 3 Pro ist Google DeepMinds neuestes multimodales Grundmodell, das für komplexe Logikschlussfolgerung und professionelle Aufgaben entwickelt wurde.

Fähigkeiten umfassen:

• Erweiterte Logikschlussfolgerung und Verständnis: Gemini 3 Pro erzeugt detaillierte Antworten auf komplexe Aufgaben und geht über oberflächliche Antworten hinaus.
• Multimodale Intelligenz: Es verarbeitet und synthetisiert Informationen nativ aus Text, Bildern, Audio, Video und Code.
• Verbesserte Codierungs- und Agentenfähigkeiten: Gemini 3 Pro konzentriert sich auf Vibe-Codierung und Agenten-Codierung. Es kann Anweisungen befolgen, Code schreiben und sich effektiver mit Tools integrieren als frühere Generationen und unterstützt mehrstufige Aufgaben und autonome Workflows.

Bei wichtigen Bewertungen erzielt Gemini 3 Pro Top-Scores im Vergleich zu anderen großen Modellen und zeigt bemerkenswerte Stärken in Logikschlussfolgerung, multimodalem Verständnis, Mathematik und Codierungsaufgaben.

Es zeigt auch starke Leistung bei Vision- und Multimodal-Benchmarks wie ScreenSpot-Pro und Video-MMMUi, was eine bessere Interpretation von Bildern, Video und visuellen Daten als viele Konkurrenten anzeigt.³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 ist DeepSeek-AI's neuestes logikschlussfolgerungsorientiertes großes Sprachmodell (LLM), das auf einer Transformer-Architektur aufgebaut ist. Es integriert mehrstufiges Training, Verstärkungslernen (RL) und Cold-Start-Daten für verbesserte Logikschlussfolgerung.

Versionen:

• DeepSeek-R1-Zero: RL-getrainert ohne überwachtes Fine-Tuning, hervorragend in Logikschlussfolgerung, aber mit Lesbarkeitsproblemen.
• DeepSeek-R1: Verbessert durch mehrstufiges Training, rivalisiert mit GPT-4-Level-Modellen.

Zusätzlich gibt es sechs destillierte Modelle (1,5B–70B Parameter) basierend auf Qwen und Llama, die unterschiedliche Rechenbedürfnisse abdecken.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Qwen-Modelle skalieren Daten und Modellgröße für fortschrittliche KI-Anwendungen. Die neueste Veröffentlichung, Qwen2.5-Max, nutzt ein Mixture of Experts (MoE) und wurde mit über 20 Billionen Tokens, RLHF und SFT vortrainiert.

Qwen3.5 und Qwen3.5-Plus

Qwen veröffentlichte Qwen3.5, beginnend mit seinem ersten Open-Weight-Modell, Qwen3.5-397B-A17B, einem nativen multimodalen (Vision-Sprache) Modell für Logikschlussfolgerung, Code-Generierung, Agenten-Workflows und multimodales Verständnis.

Das Modell verwendet eine hybride Architektur, die lineare Aufmerksamkeit (Gated Delta Networks) mit einem spärlichen Mixture-of-Experts kombiniert. Qwen hat auch die mehrsprachige Abdeckung erheblich erweitert und die Unterstützung von 119 auf 201 Sprachen und Dialekte erhöht.

Alibaba stellte auch Qwen3.5-Plus, eine gehostete Version vor, die über Alibaba Cloud Model Studio verfügbar ist, mit einem 1M-Token-Kontextfenster und integrierter Werkzeugunterstützung mit adaptiver Werkzeugnutzung.

Benchmark-Ergebnisse deuten darauf hin, dass Qwen3.5-397B-A17B gegen Frontier-Modelle in Sprachlogikschlussfolgerung, Befehlsbefolgung, Codierung, Agenten-Benchmarks, mehrsprachigen Bewertungen und Vision-Sprache-Aufgaben wie Dokumentenverständnis, räumlicher Logikschlussfolgerung und Videoverständnis wettbewerbsfähig abschneidet.

6. Llama 4

Im April 2025 veröffentlicht, ist Llama 4 Meta's neueste Open-Weight-, nativ multimodale Modellfamilie, die mit einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur aufgebaut ist.

Es stellt zwei Hauptvarianten vor:

• Llama 4 Scout, ein 17B aktiver Parameter-Modell mit einem rekordverdächtigen 10M-Token-Kontextfenster, das auf eine einzelne H100 GPU passt
• Llama 4 Maverick, ein 17B aktiver Parameter-Modell mit 128 Experten (400B Gesamtparameter), das GPT-4o und Gemini 2.0 Flash in Logikschlussfolgerung, Codierung und multimodalen Aufgaben übertrifft.

Beide Modelle sind von Llama 4 Behemoth destilliert, einem 288B aktiven Parameter-, 2T Gesamtparameter-Forschungsmodell.

Technische Innovationen

• Llama 4 führt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur ein, bei der Tokens nur einen Bruchteil der Parameter aktivieren und dadurch die Trainings- und Inferenzeffizienz durch abwechselnde Verwendung von dichten und MoE-Schichten verbessern.
• Es ist nativ multimodal und verwendet frühe Fusion, um Text-, Bild- und Videotokens gemeinsam zu verarbeiten, trainiert auf über 30 Billionen multimodalen Tokens für cross-modale Logikschlussfolgerung.
• Kontextkapazität ist erweitert, wobei Llama 4 Scout bis zu 10 Millionen Tokens unterstützt und fortschrittliche Anwendungsfälle wie mehrstufige Dokumentenzusammenfassung, Codebasisanalyse und Langzeit-Aufgabenlogikschlussfolgerung ermöglicht.
• Für Trainingseffizienz nutzt es FP8-Präzision, MetaP-Hyperparameter-Tuning und einen 200-Sprachen-Datensatz (10-mal größer als Llama 3). Post-Training-Innovationen umfassen eine neue Pipeline von leichtgewichtigem SFT, Online-RL und DPO, kombiniert mit adaptiven Verstärkungsstrategien, die Logikschlussfolgerung, Codierung und multimodale Fähigkeiten stärken und gleichzeitig die Gesprächsqualität erhalten.

7. xAI Grok-4 und Grok-4.1

xAI's Grok-4 und sein upgegradeter Nachfolger Grok-4.1 repräsentieren die fortschrittlichsten Frontier-großen Sprachmodelle des Unternehmens ab Februar 2026.

Als multimodale und werkzeugfähige Logikschlussfolgerungssysteme aufgebaut, sind diese Modelle für Conversational AI, Agenten-Aufgabenausführung, Langkontext-Logikschlussfolgerung und Echtzeit-Informationsabruf entwickelt.

xAI hat Grok-4.1 als Verfeinerung positioniert, die für Genauigkeit, Ausrichtung und erweiterte Aufgabenkohärenz optimiert ist. Varianten wie „Fast" und Langkontext-Konfigurationen zielen auf Unternehmensbereitstellungen und agentenbasierte Workflows ab.⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 ist Mistral AI's Flaggschiff-Mixture-of-Experts (MoE)-Modell. Es ist mit einer großen Gesamtparameterzahl und einer kleineren aktiven Parameter-Teilmenge pro Token aufgebaut und liefert Frontier-Level-Logikschlussfolgerungs- und Codierungsleistung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Inferenzeffizienz.

Das Modell unterstützt erweiterte Kontextfenster und native multimodale Fähigkeiten, was es ermöglicht, Text- und visuelle Eingaben innerhalb eines einzigen Logikschlussfolgerungsrahmens zu verarbeiten. Dies macht es für Unternehmensdokumenten-Workflows, Code-Generierung, Datenanalyse und multimodale Agenten-Pipelines geeignet.⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0-Familie)

Doubao 2.0, aufgebaut auf ByteDance's Seed 2.0-Modellfamilie, repräsentiert ein großes Upgrade des in China weit verbreiteten KI-Assistenten. Explizit für Agenten-Workflows entwickelt, betont das System mehrstufige Logikschlussfolgerung, autonome Aufgabenausführung, strukturierte Werkzeugnutzung und verbesserte Codierungsleistung.

Die Modellfamilie umfasst spezialisierte Varianten wie Pro, Lite, Mini und Code, die eine Kosten-Leistungs-Optimierung über Anwendungsfälle hinweg ermöglichen.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2 ist Amazons zweite Generation von Grundmodellen, aufgebaut für Unternehmens-KI-Workloads. Im Gegensatz zu verbraucherorientierten KI-Systemen ist Nova 2 primär als Infrastruktur positioniert, integriert mit AWS Bedrock und für skalierbare Bereitstellung in Unternehmensumgebungen entwickelt.

Die Nova 2-Linie umfasst Varianten wie Lite, Pro, Sonic und Omni, die Text-, multimodale und Sprach-zu-Sprach-Fähigkeiten abdecken.

Die Nova 2 Pro- und Lite-Modelle konzentrieren sich auf Textgenerierung, Logikschlussfolgerung und Workflow-Automatisierung, während Sonic und Omni sich auf Echtzeit-Sprache und multimodale Interaktion erstrecken. Diese Modalitätsabdeckung ermöglicht es Unternehmen, Sprachagenten, multimodale Copilots und vollständig automatisierte Backend-Systeme mit einem einzigen Cloud-Anbieter zu erstellen.⁶

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Anwendungsfälle und reale Beispiele für große Sprachmodelle

Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle von LLM-Modellen, zusammen mit relevanten Beispielen. Um mehr über generative KI zu erfahren, sehen Sie Generative KI-Anwendungen.

1. Inhaltserstellung und -generierung

• Schreibunterstützung: LLMs können helfen, geschriebene Inhalte zu entwerfen, zu bearbeiten und zu verbessern, von Blogbeiträgen bis zu Forschungsarbeiten, indem sie Verbesserungen vorschlagen oder Text basierend auf Prompts generieren.
  • Reales Beispiel: Grammarly verwendet LLMs, um Benutzern Grammatik-, Interpunktions- und Stilverbesserungen vorzuschlagen und die Qualität ihrer Schreibarbeit zu verbessern.⁷
• Kreatives Schreiben: Generieren Sie Gedichte, Geschichten oder Drehbücher basierend auf kreativen Prompts und unterstützen Sie Schriftsteller beim Brainstorming oder beim Abschließen ihrer Projekte.
  • Reales Beispiel: AI Dungeon, angetrieben von OpenAI's GPT-4, hat einen Story-Modus, der es Benutzern ermöglicht, interaktive Geschichten zu erstellen und zu erkunden und kreative Erzählungen bietet.⁸
• Marketing-Inhaltserstellung: Erstellen Sie überzeugende Marketinginhalte, einschließlich Produktbeschreibungen, Social-Media-Beiträge und Werbung, zugeschnitten auf spezifische Zielgruppen.
  • Reales Beispiel: Copy.ai, ein KI-Inhaltsgenerator, verwendet LLMs, um Marketinginhalte zu generieren, einschließlich Social-Media-Beiträge, Produktbeschreibungen und E-Mail-Kampagnen.
• Sprachübersetzung: Übersetzen Sie Text zwischen verschiedenen Sprachen unter Beibehaltung von Kontext und Bedeutung.
  • Reales Beispiel: DeepL Translator verwendet LLM-Modelle, die auf linguistischen Daten trainiert sind, für Sprachübersetzung⁹

2. Kundensupport und Chatbots

• Automatisierter Kundenservice: LLMs antreiben Chatbots, die Kundenanfragen bearbeiten, Probleme beheben und Produktempfehlungen in Echtzeit geben können.
  • Reales Beispiel: Bank of America verwendet den KI-Chatbot Erica, angetrieben von LLMs, um Kunden bei Aufgaben wie Kontostandabfrage, Zahlung und Bereitstellung finanzieller Beratung zu unterstützen.
• Virtuelle Assistenten: LLMs ermöglichen virtuelle Assistenten, auf Benutzeranfragen zu antworten, Aufgaben zu verwalten und intelligente Geräte zu steuern.
  • Reale Beispiele: Amazons Alexa und Google Assistant verwenden beide LLMs, um an Zwei-Wege-Gesprächen teilzunehmen; sie sind primär auf Heimautomatisierungs- und Mobilgeräten verfügbar.^{10 11}
• Personalisierte Antworten: Generieren Sie maßgeschneiderte Antworten basierend auf Kundenhistorie und -präferenzen und verbessern Sie die gesamte Kundenerfahrung.
  • Reales Beispiel: Zendesk, eine Kundenservice-Plattform, verwendet LLMs, um maßgeschneiderte Antworten im Kundensupport bereitzustellen.¹²

3. Softwareentwicklung

Sprachmodelle können aktuellen Entwicklern und Menschen, die Codierung lernen, bei folgenden Dingen helfen:

• Code-Schreiben: Unterstützen Sie Entwickler durch Generieren von Code-Snippets, Bereitstellen von Vorschlägen und Schreiben ganzer Funktionen oder Klassen basierend auf beschreibenden Prompts.
  • Reales Beispiel: Code Llama ist ein auf Codierung spezialisierter LLM, der durch Training auf codierungsspezifischen Datensätzen aufgebaut ist. Es kann Code und natürliche Sprachprompts generieren. Es kann Code erstellen, indem es ihn mit natürlicher Sprache verarbeitet. Wenn ein Benutzer fragt: „Schreiben Sie mir eine Funktion, die die Fibonacci-Folge ausgibt.", wird der LLM einen Ausgabecode basierend auf dem gegebenen Prompt erstellen.¹³

• Bug-Erkennung und -Behebung: Analysieren Sie Code, um potenzielle Bugs zu erkennen und Fixes vorzuschlagen, um den Debugging-Prozess zu straffen.
• Code-Dokumentation: Generieren Sie technische Dokumentation, einschließlich API-Referenzen, Code-Kommentare und Benutzerhandbücher, basierend auf dem Quellcode.
  • Reales Beispiel: TabNine, ein KI-Code-Dokumentationstool, verwendet LLMs, um Dokumentation zu aktualisieren und zu überarbeiten, wenn Codeänderungen auftreten.¹⁴

4. Business Intelligence

• Dateninterpretation: Interpretieren Sie komplexe Datensätze und bieten Sie narrative Zusammenfassungen und Erkenntnisse, die für nicht-technische Stakeholder leichter zu interpretieren sind. Zu den wichtigsten Praktiken gehören:
  • Erkenntnisgenerierung
  • Datenanalyse
  • Erzählungserstellung
• Berichtgenerierung: Generieren Sie automatisch Geschäftsberichte, finanzielle Zusammenfassungen und Executive-Briefings aus Rohdaten und Analysen.
  • Reales Beispiel: Microsoft Researchs Ansatz, GraphRAG, verwendet den LLM, um einen Wissensgraphen basierend auf einem privaten Datensatz zu erstellen und hilft Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne tiefes technisches Fachwissen zu benötigen.

5. Finanzen

• Finanzrisikobewertungsanalyse: Unterstützen Sie bei der Bewertung finanzieller Risiken durch Analyse historischer Daten, Identifizierung von Mustern und Vorhersage potenzieller Marktabschwünge.
  • Reales Beispiel: Bloomberg GPT ist ein LLM, der speziell auf Finanzdaten trainiert wurde und Analysten hilft, Risikoeinblicke und Prognosen aus Finanzberichten zu generieren.¹⁵
• Betrugserkennung: Unterstützen Sie bei der Identifizierung betrügerischer Aktivitäten durch Analyse von Transaktionsmustern und Generierung von Warnungen bei verdächtigem Verhalten.
  • Reales Beispiel: Feedzai setzt LLMs ein, um Transaktionsmuster zu analysieren und betrügerische Aktivitäten zu erkennen.¹⁶

6. Gesundheitswesen und Medizin

• Medizinische Fragebeantwortung: LLMs können bei der Patiententriage helfen, indem sie medizinische Fragen beantworten.
  • Reales Beispiel: Med-PaLM, ein LLM, der von Google Research entwickelt wurde, ist darauf ausgelegt, Lesern zu helfen, Ergebnisse aus Patiententests zu analysieren. Somit kann der Leser die am besten geeignete Antwort für die Krankheit, den Test oder die Behandlung auswählen.¹⁷
• Arzneimittelforschung: Analysieren und fassen Sie wissenschaftliche Literatur in Pharmazeutika und Medizin zusammen.
  • Reales Beispiel: BenevolentAI, ein KI-gestütztes Unternehmen für Arzneimittelforschung und -entwicklung, setzt LLMs ein, um wissenschaftliche Literatur zu analysieren und potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren.¹⁸

7. Recht und Compliance

• Vertragsanalyse: Überprüfen und analysieren Sie juristische Dokumente, identifizieren Sie wichtige Klauseln, potenzielle Risiken und Bereiche, die Aufmerksamkeit erfordern.
  • Reales Beispiel: Kira Systems verwendet LLMs, um wichtige Informationen aus juristischen Verträgen zu analysieren und zu extrahieren.¹⁹
• Regulatorische Compliance: Automatisieren Sie die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften durch Analyse und Zusammenfassung relevanter juristischer Texte.
  • Reales Beispiel: Compliance.ai nutzt LLMs, um das regulatorische Umfeld auf relevante Änderungen zu überwachen und diese auf Ihre internen Richtlinien, Verfahren und Kontrollen abzubilden.²⁰
• Rechtliche Recherche: Fassen Sie Rechtsprechung, Gesetze und rechtliche Gutachten zusammen, um Anwälten und juristischen Fachkräften bei der Recherche zu helfen.
  • Reales Beispiel: Casetexts CARA verwendet LLMs, um relevante Rechtsprechung und Präzedenzfälle basierend auf den von Anwälten hochgeladenen Dokumenten bereitzustellen. Zu einigen Praktiken gehören:
    • Finden Sie passende Fälle zu Ihren Fakten und rechtlichen Fragen
    • Überprüfen Sie Ihre Dokumente auf fehlende Fälle
    • Finden Sie Rechtsfälle, die die gegnerische Anwaltschaft übersehen hat

8. Bildung und Training

• Personalisiertes Tutoring: LLMs fungieren als KI-Tutoren und bieten schrittweise Erklärungen und maßgeschneidertes Feedback für Schüler.
  • Reales Beispiel: Khan Academys Khanmigo nutzt GPT-4, um Schüler beim Lösen von Matheproblemen, beim Schreiben von Aufsätzen und beim Üben kritischer Denkfähigkeiten zu unterstützen.²¹
• Unternehmensschulung und Onboarding: LLMs generieren Schulungsinhalte, Quizze und adaptive Lernpfade für Mitarbeiter.

9. Personalwesen und Rekrutierung

• Lebenslauf-Screening und Kandidaten-Matching: LLMs analysieren Stellenbeschreibungen und Lebensläufe, um die besten Kandidaten zu empfehlen.
  • Reales Beispiel: HiredScore nutzt KI, um die Rekrutierung zu verbessern, indem es Lebensläufe screenet und komplexe Stellenmatches identifiziert.²²
• Mitarbeiterengagement Umfragen: LLMs fassen offene Umfrageantworten zusammen und bieten Einblicke in die Mitarbeiterstimmung.

10. Einzelhandel und E-Commerce

• Produktempfehlungen: LLMs analysieren Kundenverhalten und generieren personalisierte Einkaufsvorschläge.
• Kundenstimmungsanalyse: KI-Modelle verarbeiten Kundenbewertungen, um Trends zu identifizieren und Lagerbestands- und Marketingstrategien zu informieren.

FAQs

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Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{10+ Beispiele für große Sprachmodelle & Benchmark}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

2.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

3.

Grok 4.1 | xAI

xAI

4.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

5.

Amazon introduces new frontier Nova models, a pioneering Nova Forge service for organizations to build their own models, and Nova Act for building agents

US About Amazon

6.

What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

7.

The Story Mode

8.

How Coca-Cola Uses AI in Marketing and Product Development (2026)

9.

DeepL's next-gen LLM: Outperforming ChatGPT-4, Google, and Microsoft for enterprise translation quality

DeepL

10.

Amazon Alexa

11.

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Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk Japan

13.

Claude Code vs Cursor vs Copilot vs Codex | Uvik Software

Uvik Software

14.

Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding

15.

AI code documentation: Why documentation hurts and how AI helps - Tabnine

Tabnine

16.

JPMorgan Chase blueprint to become first fully AI-powered megabank

CNBC

17.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

18.

About Us | Feedzai

Feedzai

19.

Med-PaLM - Med-PaLM

20.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

21.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

22.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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