Welche KI ist die beste? Ein aktueller Vergleich der leistungsstärksten LLMs 2025
Die Auswahl an leistungsfähigen Sprachmodellen (LLMs – Large Language Models) ist 2025 größer denn je. Unternehmen stehen vor der Frage: Welche KI passt am besten zu meinem Geschäftsmodell, meinen Datenschutzanforderungen und meiner technischen Infrastruktur?
Was bedeutet LLM?
Ein Large Language Model ist eine KI, die auf der Grundlage großer Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen, verarbeiten und generieren. Bekannte Vertreter sind:
Tabla de contenido
- GPT-4 / GPT-4o von OpenAI
- Claude 3 von Anthropic
- Gemini von Google
- LLaMA 3 von Meta
- Mistral / Mixtral, DeepSeek, Command R+, u. a.
Kategorisierung aktueller KI-Lösungen (2025)
| Kategorie | Beispiele |
|---|---|
| 🔝 LLMs | GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, LLaMA 3, Mixtral, DeepSeek |
| 🧠 KI-Produkte | Microsoft Copilot, SAP Joule, Google Duet, Salesforce Einstein |
| 🖥️ Lokal betreibbar | LLaMA 3, Mixtral, DeepSeek-Coder, GPT4All, Ollama |
| 💻 SAP-spezifisch | SAP Joule, SAP AI Core, BTP AI Services |
Wie wird die Leistung von LLMs gemessen
- Benchmark-Ergebnisse
Wie gut schlägt sich das Modell in standardisierten Tests?
Beispiele: MMLU (Allgemeinwissen), HumanEval (Coding), GSM8K (Mathematik) - Multimodalität
Kann das Modell nicht nur Text, sondern auch Bild, Audio oder andere Eingaben verarbeiten? - Kontextlänge
Wie viele Tokens (Wörter, Zeichen) kann das Modell auf einmal verstehen und verarbeiten? - Verfügbarkeit & Anwendungsbreite
Wird das Modell in realen Tools und Produkten eingesetzt? (z. B. Microsoft Copilot, SAP Joule) - Fehlertoleranz, Halluzination & Robustheit
Wie zuverlässig ist das Modell bei kritischen Fragen, Rechenaufgaben oder sensiblen Aussagen?
LLMs im Überblick – Vergleichstabelle
Hier geben wir einen Überblick über die derzeit wichtigsten Modelle – und zeigen, welche sich besonders gut für SAP-nahe Anwendungen wie unser MailCenter oder digitale Freigabeprozesse eignen.
| Modell | Anbieter | Open Source | SAP Joule-kompatibel | Lokal einsetzbar | Stärken im Business-Kontext |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | Nein | Ja (Azure) | Nein | Multimodal, führend in Text, Code & Bild |
| Claude 3 Opus | Anthropic | Nein | Nein | Nein | Längster Kontext, präzise Antworten |
| Gemini 1.5 Pro | Nein | Nein | Nein | Web-orientiert, riesiger Kontext (1 Mio Token) | |
| LLaMA 3 | Meta | Ja | Nein | Ja | Flexibel einsetzbar, lokal betreibbar |
| Mixtral 8x7B | Mistral | Ja | Nein | Ja | Schnell, ressourcenschonend, für On-Premises |
| DeepSeek | DeepSeek AI | Ja | Nein | Ja (bei guter Hardware) | Stark in Code und multimodalem Kontext |
| SAP Joule Core | SAP | Nein | Ja | Nein (läuft in BTP) | SAP-optimiert, mit semantischem Kontext |
Fazit
Die Frage „Welche KI ist die beste?“ lässt sich nicht pauschal beantworten. Wer maximale Leistung will, fährt mit GPT-4o oder Claude 3 sehr gut. Wer Wert auf lokale Einsetzbarkeit legt, sollte sich Mixtral oder LLaMA 3 ansehen. Und im SAP-Umfeld spielt SAP Joule durch seine semantische Integration eine wachsende Rolle.
Als munich enterprise software GmbH beobachten wir die Entwicklung genau – und helfen unseren Kunden dabei, die passende KI-Lösung strategisch und technisch in SAP zu integrieren.
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