Über 10 Beispiele für große Sprachmodelle & Benchmark

Wir haben Open-Source-Benchmarks verwendet, um die besten proprietären und Open-Source-Beispiele für große Sprachmodelle zu vergleichen. Sie können Ihren Anwendungsfall auswählen, um das passende Modell zu finden.

Vergleich der gängigsten großen Sprachmodelle

Wir haben ein Modellbewertungssystem entwickelt, das auf drei Schlüsselkriterien basiert: Benutzerpräferenz, Codierung und Zuverlässigkeit.

Sie können sich auch den Preisverlauf zusammen mit der Endwertung des Modells ansehen.

• Logisches Denken : Wir nutzten unseren KI-Benchmark für logisches Denken, um 100 mathematische Aufgaben in einem Zero-Shot-Setting zu testen, d. h. es wurden keine Beispielaufgaben zum Training verwendet. Der Benchmark evaluierte Modelle für logisches Denken und verglich sie mit Modellen ohne logisches Denken, um ihre Unterschiede hervorzuheben.
• Codierung: Die Codierungsmetrik gibt die Codegenerierungsfähigkeiten des LLM an, bewertet von Benutzern von OpenLM.ai. ¹
• Zuverlässigkeit: Bei den zuverlässigsten Modellen bewerteten wir die Zuverlässigkeit eines LLM beim Abrufen präziser numerischer Werte aus Nachrichtenartikeln zu verschiedenen Themen; die Antworten wurden mit den tatsächlichen Fakten abgeglichen, um die Genauigkeit exakter Zahlen und nicht Verallgemeinerungen zu gewährleisten.

Wir haben unsere Bewertungskriterien speziell für die Bedürfnisse von Unternehmen entwickelt. Dabei nutzten wir die Codierungsbewertungen aus OpenLMs Chatbot Arena und wendeten eine Min-Max-Normalisierung auf unsere Scoreboard-Tabelle an, da alle Bewertungen unterschiedliche Bewertungsintervalle aufwiesen.

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

Die Ergebnisse aller drei Kennzahlen wurden so aufgeteilt, dass sie zwischen 0 und 33,3 liegen, was eine Gesamtpunktzahl von 100 ergibt.

Die API-Kosten beziehen sich auf 1.000.000 Eingabe- und Ausgabetoken pro API-Aufruf. Wir haben einen Artikel, der Ihnen die Preisgestaltungsmethoden von LLMs erläutert. Die Preismodelle variieren je nach Anbieter, die Abrechnung pro Token ist jedoch am weitesten verbreitet.

Um die Kostenschätzung zu erleichtern, können Sie mit unserem LLM API-Preisrechner Ihr benötigtes Tokenvolumen eingeben und die Ergebnisse nach Eingabekosten, Ausgabekosten und Gesamtkosten sortieren. Dieses Tool bietet eine übersichtliche Preisaufschlüsselung basierend auf der Nutzung und ermöglicht so fundierte Entscheidungen.

Führende Beispiele für große Sprachmodelle

Sie können die großen Sprachmodelle bewerten, indem Sie deren Benchmark-Leistung und Latenz in der Praxis untersuchen (verfügbar durch Anklicken des jeweiligen Modellnamens in der Tabelle) und indem Sie deren Preisgestaltung überprüfen, um deren Gesamteffizienz und Kosteneffektivität zu verstehen.

Für weitere Einblicke sollten Sie Vergleiche aktueller und beliebter Modelle untersuchen, darunter eine Übersicht über große multimodale Modelle (LMMs) und wie sie sich von LLMs unterscheiden , sowie eine detaillierte Analyse der Top 30+ Conversational AI-Plattformen.

Detaillierte Analyse gängiger Modelle

1. OpenAI's GPT-5

GPT-5 , veröffentlicht im August 2025, ist das einheitliche Schlussfolgerungsmodell von OpenAI. Es passt sich je nach Aufgabe automatisch an und reagiert sowohl schnell als auch tiefgründig. Es ist in allen ChatGPT-Tarifen verfügbar, wobei die Pro-Version erweiterte Schlussfolgerungsfunktionen bietet.

Kernfunktionen:

• Kombiniert schnelle Reaktionszeiten und erweiterte Schlussfolgerungen durch Echtzeit-Routing.
• Verarbeitet bis zu 400.000 Tokens und ermöglicht so die Analyse großer Dokumente und multimodaler Eingaben.
• Reduziert Halluzinationen und sachliche Fehler im Vergleich zu früheren Modellen.

Leistungshighlights:

• Erzielt hohe Punktzahlen in Mathematik, Programmierung, multimodalen Aufgaben und im Gesundheitsbereich.
• Verwendet weniger Token für komplexe Schlussfolgerungen und verbessert so die Effizienz.
• Bietet eine stärkere Unterstützung beim Codieren für Debugging, Frontend-Generierung und Entwurfslogik.
• Erzeugt kohärentere und strukturiertere Texte mit verbesserter Tonfallkontrolle.

Varianten für unterschiedliche Bedürfnisse:

• Pro (Denken) : erweiterter Denkmodus für komplexe berufliche Aufgaben.
• Standard : Ausgewogene Option für den allgemeinen Gebrauch.
• Mini : Kostengünstiges Modell für Routineaufgaben.
• Nano : Leichtbauversion für Anwendungen mit hohem Durchsatz oder eingebettete Systeme.

OpenAI GPT-5.2

Die Version OpenAI, Version GPT-5.2, legt den Schwerpunkt auf eine stärkere Leistung bei komplexen und mehrstufigen Aufgaben wie dem Erstellen von Tabellenkalkulationen und Präsentationen, Codierung, Bildverständnis, kontextbezogenem Denken und zuverlässiger Werkzeugnutzung.

OpenAI berichtet GPT-5.2 erzielt herausragende Ergebnisse bei mehreren Benchmarks, einschließlich GDPval, wo es menschliche Fachkräfte bei einem großen Anteil realer beruflicher Aufgaben übertrifft oder gleichzieht.

Das Modell bietet zudem eine verbesserte Softwareentwicklungsleistung (z. B. SWE-Bench Pro und SWE-Bench Verified), geringere Fehlerraten und deutliche Verbesserungen beim Verständnis langer Dokumente. Dank dieser Weiterentwicklungen eignet sich GPT-5.2 besser für die Analyse von Verträgen, Berichten und Projekten mit mehreren Dateien.

GPT-5.2 verbessert außerdem die Bildverarbeitungsfähigkeiten zur Interpretation von Diagrammen und Schnittstellen und erzielt eine hohe Zuverlässigkeit bei Tool-Aufruf-Benchmarks, wodurch die End-to-End-Automatisierung in Arbeitsabläufen wie Kundensupport und Datenanalyse unterstützt wird. ²

2. Claude 4.6

Anthropic stellte Claude Sonnet 4.6 vor, sein fortschrittlichstes Sonnet-Modell (Stand: Februar 2026). Es bietet umfassende Verbesserungen in den Bereichen Codierung, Kontextbezogenes Schließen, Agentenplanung, Computernutzung und Wissensarbeit:

• Kontextfenster: Das Modell beinhaltet ein Kontextfenster mit 1 Million Token (Beta) und wird zur Standardoption für Free- und Pro-Nutzer auf Claude.ai. Die Preise bleiben gegenüber Sonnet 4.5 unverändert.
• Leistung: Anthropic behauptet, Sonnet 4.6 schließe einen Großteil der Lücke zu Modellen der Opus-Klasse und biete eine nahezu Spitzenleistung bei wirtschaftlich wertvollen Aufgaben, während es gleichzeitig kostengünstiger bleibe.
• Computernutzungsfähigkeiten: Es ermöglicht Claude, Software per Klick und Tastatureingabe anstatt über APIs zu bedienen, und weist eine höhere Widerstandsfähigkeit gegen Prompt-Injection-Angriffe auf.

Zu den weiteren Plattform-Updates gehören eine verbesserte Werkzeugnutzung, Kontextkomprimierung und erweiterte Integrationen, wie z. B. MCP-Konnektoren in Claude für Excel, die eine stärkere Automatisierung von Arbeitsabläufen über Unternehmenssysteme hinweg ermöglichen.

3. Zwillinge

Gemini 3 Pro ist Google DeepMinds neuestes multimodales Basismodell, das für komplexes Denken und Aufgaben auf professionellem Niveau entwickelt wurde.

Zu den Fähigkeiten gehören:

• Erweitertes Denkvermögen und Verständnis: Gemini 3 Pro liefert detaillierte Antworten bei komplexen Aufgaben und geht damit über oberflächliche Antworten hinaus.
• Multimodale Intelligenz: Sie verarbeitet und synthetisiert nativ Informationen aus Text , Bildern , Audio, Video und Code .
• Erweiterte Codierungs- und Agentenfunktionen: Gemini 3 Pro konzentriert sich auf Vibe-Codierung und Agentencodierung. Es kann Anweisungen befolgen, Code schreiben und sich effektiver mit Tools integrieren als frühere Generationen und unterstützt mehrstufige Aufgaben und autonome Arbeitsabläufe.

In allen wichtigen Evaluierungen erzielt Gemini 3 Pro im Vergleich zu anderen großen Modellen Bestnoten und beweist dabei bemerkenswerte Stärken in den Bereichen logisches Denken, multimodales Verständnis, Mathematik und Codierungsaufgaben.

Es zeigt auch eine starke Leistung bei visuellen und multimodalen Benchmarks wie ScreenSpot-Pro und Video-MMMUi, was auf eine bessere Interpretation von Bildern, Videos und visuellen Daten als bei vielen Konkurrenten hindeutet. ³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 ist das neueste, auf logisches Denken ausgerichtete große Sprachmodell (LLM) von DeepSeek-AI, das auf einer Transformer-Architektur basiert. Es integriert mehrstufiges Training, Reinforcement Learning (RL) und Cold-Start-Daten für verbesserte logisches Denken.

Versionen:

• DeepSeek-R1-Zero : RL-trainiert ohne überwachtes Feintuning, hervorragend im logischen Denken, aber mit Lesbarkeitsproblemen.
• DeepSeek-R1 : Verbessert durch mehrstufiges Training, konkurriert mit Modellen der Stufe GPT-4.

Darüber hinaus werden sechs destillierte Modelle (1,5–70 Milliarden Parameter) basierend auf Qwen und Llama für unterschiedliche Rechenanforderungen bereitgestellt.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Die Modelle Qwen skalieren Daten und Modellgrößen für fortgeschrittene KI-Anwendungen. Die neueste Version, Qwen2.5-Max, nutzt einen Mixture of Experts (MoE)-Ansatz und ist mit RLHF und SFT auf über 20 Billionen Token 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 Schlussfolgerungen, Codegenerierung, Agenten-Workflows und multimodales Verständnis.

Das Modell verwendet eine Hybridarchitektur, die lineare Aufmerksamkeit (Gated Delta Networks) mit einem spärlichen Mixture-of-Experts-Modell kombiniert. Qwen erweiterte zudem die mehrsprachige Abdeckung erheblich und erhöhte die Unterstützung von 119 auf 201 Sprachen und Dialekte.

Alibaba stellte außerdem Qwen3.5-Plus vor, eine gehostete Version, die über Alibaba Cloud Model Studio verfügbar ist und über ein Kontextfenster mit 1 Million Token sowie integrierte Werkzeugunterstützung mit adaptiver Werkzeugnutzung verfügt.

Benchmark-Ergebnisse deuten darauf hin, dass Qwen3.5-397B-A17B im Vergleich zu Spitzenmodellen bei Sprachverarbeitung, Befolgung von Anweisungen, Codierung, Agenten-Benchmarks, mehrsprachigen Evaluierungen und Bild-Sprach-Aufgaben wie Dokumentenverständnis, räumlichem Denken und Videoverständnis konkurrenzfähig ist.

6. Lama 4

Llama 4 wurde im April 2025 veröffentlicht und ist die neueste Open-Weight-Modellfamilie von Meta, die nativ multimodal ist und mit einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) entwickelt wurde.

Es werden zwei Hauptvarianten vorgestellt:

• Llama 4 Scout , ein aktives Parametermodell mit 17 Milliarden Parametern und einem rekordverdächtigen Kontextfenster von 10 Millionen Token, das auf eine einzelne H100-GPU passt.
• Llama 4 Maverick , ein aktives Parametermodell mit 17 Milliarden Parametern und 128 Experten (insgesamt 400 Milliarden Parameter), das GPT-4o und Gemini 2.0 Flash in den Bereichen Schlussfolgerung, Codierung und multimodale Aufgaben übertrifft.

Beide Modelle wurden aus Llama 4 Behemoth abgeleitet, einem Forschungsmodell mit 288 Milliarden aktiven Parametern und 2T Gesamtparametern.

Technische Innovationen

• Llama 4 führt eine Mixture-of-Experts (MoE) -Architektur ein, bei der Tokens nur einen Bruchteil der Parameter aktivieren, wodurch die Effizienz des Trainings und der Inferenz durch die abwechselnde Verwendung von Dense- und MoE-Schichten verbessert wird.
• Es ist von Natur aus multimodal und nutzt Early Fusion zur gemeinsamen Verarbeitung von Text-, Bild- und Video-Tokens. Es wurde mit über 30 Billionen multimodalen Tokens für crossmodales Schließen trainiert.
• Die Kontextkapazität wurde erweitert, wobei Llama 4 Scout bis zu 10 Millionen Token unterstützt und so fortgeschrittene Anwendungsfälle wie die Zusammenfassung mehrerer Dokumente, die Codebasisanalyse und das langfristige Aufgabenlogik ermöglicht.
• Für ein effizientes Training nutzt es FP8-Präzision, MetaP-Hyperparameter-Tuning und einen Datensatz mit 200 Sprachen (zehnmal größer als Llama 3). Zu den Innovationen nach dem Training gehören eine neue Pipeline aus ressourcenschonendem SFT, Online-RL und DPO, kombiniert mit adaptiven Verstärkungsstrategien, die das logische Denken, die Kodierung und multimodale Fähigkeiten stärken und gleichzeitig die Gesprächsqualität erhalten.

7. xAI Grok-4 und Grok-4.1

xAIs Grok-4 und sein verbesserter Nachfolger Grok-4.1 stellen die fortschrittlichsten großen Sprachmodelle des Unternehmens (Stand: Februar 2026) dar.

Diese Modelle sind als multimodale und werkzeuggestützte Denksysteme konzipiert und eignen sich für dialogbasierte KI, die Ausführung agentenbasierter Aufgaben, kontextbezogenes Denken und den Informationsabruf in Echtzeit.

xAI positioniert Grok-4.1 als eine für Genauigkeit, Ausrichtung und erweiterte Aufgabenkohärenz optimierte Verfeinerung. Varianten wie „Fast“ und Konfigurationen für lange Kontexte zielen auf Unternehmenseinsätze und agentenbasierte Workflows ab. ⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 ist das Flaggschiffmodell der Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) von Mistral AI. Es zeichnet sich durch eine hohe Gesamtparameteranzahl und eine kleinere aktive Parametermenge pro Token aus und bietet so eine Spitzenleistung bei der Argumentation und Codierung, während gleichzeitig die Inferenzeffizienz erhalten bleibt.

Das Modell unterstützt erweiterte Kontextfenster und native multimodale Funktionen, wodurch es Text- und visuelle Eingaben innerhalb eines einzigen Schlussfolgerungsrahmens verarbeiten kann. Dies macht es geeignet für Dokumenten-Workflows in Unternehmen, Codegenerierung, Datenanalyse und multimodale Agentenpipelines. ⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0 Familie)

Doubao 2.0, basierend auf der Seed 2.0-Modellfamilie (ByteDance), stellt eine bedeutende Weiterentwicklung des in China weit verbreiteten KI-Assistenten dar. Das System wurde speziell für agentenbasierte Arbeitsabläufe entwickelt und legt Wert auf mehrstufiges Schließen, autonome Aufgabenausführung, strukturierte Werkzeugnutzung und verbesserte Codierungsleistung.

Die Modellfamilie umfasst spezialisierte Varianten wie Pro, Lite, Mini und Code, die eine Kosten-Nutzen-Optimierung für verschiedene Anwendungsfälle ermöglichen.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2 ist Amazons zweite Generation der Basismodellfamilie, die für KI-Workloads in Unternehmen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu KI-Systemen für Endverbraucher ist Nova 2 primär als Infrastruktur positioniert, integriert in AWS Bedrock und für den skalierbaren Einsatz in Unternehmensumgebungen konzipiert.

Die Nova 2-Produktreihe umfasst Varianten wie Lite, Pro, Sonic und Omni und deckt Text-, multimodale und Sprach-zu-Sprache-Funktionen ab.

Die Modelle Nova 2 Pro und Lite konzentrieren sich auf Textgenerierung, logisches Denken und Workflow-Automatisierung, während Sonic und Omni zusätzlich Echtzeit-Sprachverarbeitung und multimodale Interaktion ermöglichen. Diese Modalitätsabdeckung erlaubt es Unternehmen, Sprachagenten, multimodale Copiloten und vollautomatisierte Backend-Systeme über einen einzigen Cloud-Anbieter zu entwickeln. ⁶

Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis für große Sprachmodelle

Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle von LLM-Modellen mit entsprechenden Beispielen. Weitere Informationen zu generativer KI finden Sie unter Anwendungen generativer KI .

1. Erstellung und Generierung von Inhalten

• Unterstützung beim Schreiben: LLMs können beim Verfassen, Bearbeiten und Verbessern von schriftlichen Inhalten helfen, von Blogbeiträgen bis hin zu Forschungsarbeiten, indem sie Verbesserungsvorschläge machen oder Texte auf der Grundlage von Vorgaben generieren.  
  • Ein Beispiel aus der Praxis: Grammarly verwendet LLMs, um Nutzern Verbesserungsvorschläge für Grammatik, Zeichensetzung und Stil zu unterbreiten und so die Qualität ihrer Texte zu verbessern. ⁷
• Kreatives Schreiben: Gedichte, Geschichten oder Drehbücher anhand kreativer Anregungen erstellen und so Autoren beim Brainstorming oder bei der Fertigstellung ihrer Projekte unterstützen.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: AI Dungeon , powered by OpenAI's GPT-4, verfügt über einen Story-Modus, der es Benutzern ermöglicht, interaktive Geschichten zu erstellen und zu erkunden und so kreative Erzählungen zu ermöglichen. ⁸
• Erstellung von Marketinginhalten: Erstellen Sie überzeugende Marketinginhalte, darunter Produktbeschreibungen, Social-Media-Posts und Werbeanzeigen, die auf spezifische Zielgruppen zugeschnitten sind.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: Copy.ai, ein KI-gestützter Content-Generator, verwendet LLMs, um Marketinginhalte zu generieren, darunter Social-Media-Posts, Produktbeschreibungen und E-Mail-Kampagnen.
• Sprachübersetzung: Texte zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen und dabei Kontext und Bedeutung erhalten.
  • Praxisbeispiel: DeepL Translator verwendet LLM-Modelle, die mit linguistischen Daten trainiert wurden, für die Sprachübersetzung. ⁹

2. Kundensupport und Chatbots

• Automatisierter Kundenservice : LLMs setzen Chatbots ein, die Kundenanfragen bearbeiten, Probleme beheben und Produktempfehlungen in Echtzeit geben können.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: Die Bank of America nutzt den KI-Chatbot Erica , der von LLMs entwickelt wurde, um Kunden bei Aufgaben wie der Abfrage von Kontoständen, der Durchführung von Zahlungen und der Finanzberatung zu unterstützen.
• Virtuelle Assistenten: LLMs ermöglichen es virtuellen Assistenten, auf Benutzeranfragen zu antworten, Aufgaben zu verwalten und intelligente Geräte zu steuern.
  • Beispiele aus der Praxis: Amazons Alexa und der Google Assistant nutzen beide LLMs für die Zwei-Wege-Kommunikation; sie sind hauptsächlich auf Smart-Home-Geräten und Mobilgeräten verfügbar. ^{10 11}
• Personalisierte Antworten: Generieren Sie maßgeschneiderte Antworten basierend auf der Kundenhistorie und den Präferenzen, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: Zendesk, eine Kundenservice-Plattform, nutzt LLMs, um im Kundensupport maßgeschneiderte Antworten zu geben. ¹²

3. Softwareentwicklung

Sprachmodelle können sowohl aktuellen Entwicklern als auch Programmierlernenden helfen bei:

• Code schreiben: Unterstützen Sie Entwickler, indem Sie Code-Snippets generieren, Vorschläge machen und ganze Funktionen oder Klassen auf Basis beschreibender Vorgaben schreiben.
  • Praxisbeispiel: Code Llama ist ein auf Code spezialisiertes LLM, das anhand von codespezifischen Datensätzen trainiert wurde. Es kann Code und natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen generieren. Code kann durch die Verarbeitung von natürlicher Sprache erstellt werden. Fragt ein Benutzer beispielsweise: „Schreibe mir eine Funktion, die die Fibonacci-Folge ausgibt“, generiert das LLM basierend auf der Eingabeaufforderung einen entsprechenden Code. ¹³

• Fehlererkennung und -behebung: Analysieren Sie den Code, um potenzielle Fehler zu erkennen und Korrekturen vorzuschlagen, wodurch der Debugging-Prozess optimiert wird.
• Code-Dokumentation: Generiert auf Basis des Quellcodes eine technische Dokumentation, einschließlich API-Referenzen, Code-Kommentaren und Benutzerhandbüchern.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: TabNine, ein KI-gestütztes Tool zur Code-Dokumentation, verwendet LLMs, um die Dokumentation bei Codeänderungen zu aktualisieren und zu überarbeiten. ¹⁴

4. Business Intelligence

• Dateninterpretation: Komplexe Datensätze interpretieren und narrative Zusammenfassungen sowie Erkenntnisse bereitstellen, die auch für nicht-technische Stakeholder verständlich sind. Zu den wichtigsten Vorgehensweisen gehören:
  • Erkenntnisgewinnung
  • Datenanalyse
  • Geschichtenerschaffung
• Berichtserstellung: Automatische Generierung von Geschäftsberichten, Finanzübersichten und Management-Briefings aus Rohdaten und Analysen.
  • Praxisbeispiel: Der Forschungsansatz GraphRAG verwendet das LLM, um auf Basis eines privaten Datensatzes einen Wissensgraphen zu erstellen, der Unternehmen hilft, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass tiefgreifende technische Kenntnisse erforderlich sind.

5. Finanzen

• Analyse der finanziellen Risikobewertung: Unterstützung bei der Beurteilung des finanziellen Risikos durch die Analyse historischer Daten, die Identifizierung von Mustern und die Vorhersage potenzieller Marktabschwünge.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: Bloomberg GPT ist ein LLM-Absolvent, der speziell auf Finanzdaten spezialisiert ist und Analysten dabei unterstützt, aus Finanzberichten Risikoeinblicke und Prognosen zu generieren. ¹⁵
• Betrugserkennung: Unterstützung bei der Identifizierung betrügerischer Aktivitäten durch Analyse von Transaktionsmustern und Generierung von Warnmeldungen bei verdächtigem Verhalten.
  • Beispiel aus der Praxis: Feedzai setzt LLMs ein, um Transaktionsmuster zu analysieren und betrügerische Aktivitäten aufzudecken. ¹⁶

6. Gesundheitswesen und Medizin

• Beantwortung medizinischer Fragen : LLMs können bei der Patiententriage helfen, indem sie medizinische Fragen beantworten.
  • Praxisbeispiel: Med-PaLM, ein von Google Research entwickeltes LLM-System, unterstützt Leser bei der Analyse von Patientenbefunden. So kann der Leser die passendste Antwort für die jeweilige Erkrankung, den Test oder die Behandlung auswählen. ¹⁷
• Arzneimittelforschung: Wissenschaftliche Literatur im Bereich Pharmazie und Medizin analysieren und zusammenfassen.
  • Ein Beispiel aus der Praxis: BenevolentAI, ein Unternehmen für KI-gestützte Wirkstoffforschung und -entwicklung, setzt LLMs ein, um wissenschaftliche Literatur zu analysieren und potenzielle Wirkstoffkandidaten zu identifizieren. ¹⁸

7. Recht und Compliance

• Vertragsanalyse: Prüfung und Analyse von Rechtsdokumenten, Identifizierung von Schlüsselklauseln, potenziellen Risiken und Bereichen, die Aufmerksamkeit erfordern.
  • Praxisbeispiel: Kira Systems verwendet LLMs, um wichtige Informationen aus Rechtsverträgen zu analysieren und zu extrahieren. ¹⁹
• Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen: Automatisierte Überwachung der Einhaltung von Vorschriften durch Analyse und Zusammenfassung relevanter Rechtstexte.
  • Praxisbeispiel: Compliance.ai nutzt LLMs, um das regulatorische Umfeld auf relevante Änderungen zu überwachen und diese Ihren internen Richtlinien, Verfahren und Kontrollen zuzuordnen. ²⁰
• Rechtsrecherche: Zusammenfassung von Fallrecht, Gesetzen und Rechtsgutachten zur Unterstützung von Anwälten und Rechtsexperten bei der Durchführung von Recherchen.
  • Praxisbeispiel: Casetexts CARA nutzt LLMs, um relevante Rechtsprechung und Präzedenzfälle auf Grundlage der von Anwälten hochgeladenen Dokumente bereitzustellen. Einige Beispiele:
    • Finden Sie einschlägige Fälle zu Ihren Sachverhalten und Rechtsfragen.
    • Überprüfung Ihrer Dokumente auf fehlende Fälle
    • Rechtsfälle aufspüren, die die Gegenseite übersehen hat

8. Bildung und Ausbildung

• Personalisierte Nachhilfe: LLMs fungieren als KI-Tutoren und bieten den Studierenden schrittweise Erklärungen und individuelles Feedback.
  • Beispiel aus der Praxis: Khanmigo von der Khan Academy nutzt GPT-4, um Schüler beim Lösen von Mathematikaufgaben, beim Schreiben von Aufsätzen und beim Üben kritischen Denkens zu unterstützen. ²¹
• Betriebliche Weiterbildung und Einarbeitung: LLMs erstellen Schulungsinhalte, Quizze und adaptive Lernpfade für Mitarbeiter.

9. Personalwesen und Rekrutierung

• Lebenslaufprüfung und Kandidatenauswahl: LLMs analysieren Stellenbeschreibungen und Lebensläufe, um die besten Kandidaten zu empfehlen.
  • Beispiel aus der Praxis : HiredScore nutzt KI, um die Personalbeschaffung zu verbessern, indem Lebensläufe geprüft und komplexe Stellenübereinstimmungen identifiziert werden. ²²
• Mitarbeiterbefragungen : LLMs fassen die Antworten auf offene Fragen zusammen und geben Aufschluss über die Stimmung der Mitarbeiter.

10. Einzelhandel und E-Commerce

• Produktempfehlungen: LLMs analysieren das Kundenverhalten und generieren personalisierte Einkaufsvorschläge.
• Kundenstimmungsanalyse: KI-Modelle verarbeiten Kundenrezensionen, um Trends zu erkennen und Lager- und Marketingstrategien zu optimieren.

FAQs

Referenzlinks

1.

Chatbot Arena + | OpenLM.ai

2.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

3.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

4.

Grok 4.1 | xAI

xAI

5.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

6.

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

7.

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

8.

The Story Mode

9.

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

10.

https://ring.com/gb/en/support/categories/alexa?page=2&utm_source=bing&utm_medium=search-cpc&utm_campaign=evergreen-na-2024&utm_content=general-dynamic-na-general-na&utm_term=brandexact&msclkid=57b9d22e7ff01cccfed1b4fbdd4c08e9

11.

Google Assistant, your own personal Google

Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk

13.

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

14.

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

Tabnine

15.

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

16.

About Us | Feedzai

Feedzai

17.

Med-PaLM - Med-PaLM

18.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

19.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

20.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

21.

Khanmigo Archives - Khan Academy Blog

Khan Academy

22.

AI For Recruiting | Workday US

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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