LLM Anwendungsfälle, Analysen & Benchmarks

Wir benchmarken Leistung, Anwendungsfälle, Kostenanalysen, Bereitstellungsoptionen und Best Practices, um Unternehmen bei der LLM-Einführung zu unterstützen.

Text-zu-SQL

Wir haben unsere Benchmark-Methodik für Text-to-SQL auf über 35 große Sprachmodelle (LLMs) angewendet, um deren Leistung bei der Generierung von SQL-Befehlen zu bewerten:

Text-zu-SQL

Finanz-LLM

Wir haben 40+ LLMs im Finanzwesen anhand von 238 schwierigen Fragen aus dem FinanceReasoning-Benchmark evaluiert, um herauszufinden, welche Modelle bei komplexen Finanzlogik-Aufgaben wie Bilanzanalyse, Prognosen und Kennzahlenberechnungen hervorragend sind.

Finanz-LLM

LLM-Latenz-Benchmark

Wir haben 11 führende große Sprachmodelle mit insgesamt 1.320 Anfragen einem Benchmark unterzogen, wobei wir zwischen Reasoning- und Nicht-Reasoning-Modellen unterschieden und die Time to First Token, die Latenz pro Token sowie die gesamte Antwortzeit gemessen haben.

LLM-Latenz-Benchmark

KI-Halluzination

HALC-Bench (LLM Halluzination bei Langkontext-Retrieval-Benchmark) misst die Beständigkeit eines großen Sprachmodells gegenüber der Erfindung von Belegen für eine Metrik, die im Zieldokument nicht existiert, indem 3 Heuhaufen am Anfang, in der Mitte und am Ende des Kontextfensters des Modells platziert werden, mit 204 Fragen.

KI-Halluzination

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Zielgruppensimulation: Können LLMs menschliches Verhalten vorhersagen?

LLM

Benchmark

22. Jun

Im Marketing ist die Frage, wie genau LLMs menschliches Verhalten vorhersagen, entscheidend, um ihre Wirksamkeit bei der Antizipation von Zielgruppenbedürfnissen zu beurteilen und die Risiken von Fehlausrichtungen, ineffektiver Kommunikation oder unbeabsichtigter Beeinflussung zu erkennen. Die Zielgruppensimulation mit LLMs ermöglicht die Modellierung virtueller Zielgruppen und hilft Organisationen dabei, Reaktionen auf Inhalte oder Produkte vorherzusehen, ohne auf…

KI-Gateways für OpenAI: OpenRouter Alternativen

Wir haben OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq und die KI/ML API anhand von drei Indikatoren verglichen (Latenz bis zum ersten Token, Gesamtlatenz und Anzahl der Ausgabe-Tokens), mit 300 Tests unter Verwendung von kurzen Prompts (ca. 18 Tokens) und langen Prompts (ca. 203 Tokens) für die Gesamtlatenz. Wenn Sie planen, eines dieser KI-Gateways zu nutzen, können Sie:…

LLM

Benchmark

5. Jun

LLM in der Cybersicherheit

Wir haben 7 große Sprachmodelle in 9 Cyberbereichen mit SecBench evaluiert, einem groß angelegten und mehrformatigen Benchmark für Sicherheitstasks. Wir haben jedes Modell an 44.823 Multiple-Choice-Fragen (MCQs) und 3.087 Kurzantwort-Fragen (SAQs) getestet, die Bereiche wie Datensicherheit, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Netzwerksicherheit, Schwachstellenmanagement und Cloud-Sicherheit abdecken. Diese großen Sprachmodelle wurden nicht ausschließlich auf Cybersicherheitsdaten trainiert, können aber…

LLM

Einblick

26. Mai

ChatGPT für den Kundenservice: Top 10 Anwendungsfälle

ChatGPT hat sich im Kundenservice von einer Neuheit zu einer Infrastruktur entwickelt. Unternehmen nutzen es, um Reaktionszeiten zu verkürzen, Volumen zu bewältigen, das ihre Teams nicht absorbieren können, und die Kosten für Routineinteraktionen zu senken. Die Ergebnisse variieren jedoch stark, je nachdem, wie es implementiert wird. OpenAI hat GPT-5.2 veröffentlicht, ein deutlich leistungsfähigeres Modell, das…

LLM

Benchmark

15. Apr

LLM Quantisierung: BF16 vs FP8 vs INT4

Wir haben Qwen3-32B auf 4 Genauigkeitsstufen (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) auf einer einzelnen NVIDIA H100 80GB GPU getestet. Jede Konfiguration wurde auf 2 Benchmarks (~12,2K Fragen) bewertet, die Wissen und Code-Generierung abdecken, sowie auf 2.000+ Inferenzläufen zur Messung des Durchsatzes. Int4 ist 2,7-mal schneller als BF16, verliert jedoch weniger als 2 Punkte auf MMLU-Pro, während…

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Zielgruppensimulation: Können LLMs menschliches Verhalten vorhersagen?

KI-Gateways für OpenAI: OpenRouter Alternativen

LLM in der Cybersicherheit

ChatGPT für den Kundenservice: Top 10 Anwendungsfälle

LLM Quantisierung: BF16 vs FP8 vs INT4

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