die 10 besten großen Sprachmodelle (LLMs) im Jahr 2025

Sprachmodelle (LLMs) erkennen menschenähnliche Textmuster, übersetzen Sprachen, sagen Textergebnisse voraus und generieren eigenständig kohärente und kontextbezogene Inhalte.

Ganz gleich, ob Sie die Kommunikation verbessern, die Erstellung von Inhalten automatisieren oder Erkenntnisse aus umfangreichen Textdaten ableiten möchten, LLMs automatisieren sich wiederholende Aufgaben.

Es gibt jedoch eine Vielzahl von LLMs von OpenAI, Meta, Microsoft, Google und anderen Unternehmen auf dem Markt. Jedes LLM hat unterschiedliche Funktionen und mehrere Anwendungsfälle, was die Auswahl des richtigen Modells erschwert.

Wir haben 10 große Sprachmodelle zusammengestellt, um Ihnen bei der Auswahl des besten Modells für Ihre Geschäftsanforderungen zu helfen. Schauen wir uns ihre Features, Vorteile und Limits an.

Worauf sollten Sie bei großen Sprachmodellen achten?

Bei der Auswahl eines großen Sprachmodells für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache sollten Sie sich für ein Modell entscheiden, das zu Ihrem Anwendungsbereich und Ihren strategischen Zielen passt. Hier sind die Schlüssel-Funktionen, die Ihnen bei der Auswahl helfen können:

• Integrationskompatibilität: Die Basismodelle müssen mit Ihrem bestehenden Technologiestapel kompatibel sein, z. B. mit CRM, ERP oder benutzerdefinierten Apps. Eine nahtlose Kompatibilität gewährleistet optimierte Prozesse und einen reibungslosen Daten Flow ohne drastische Änderungen
• Benutzerfreundlichkeit: LLM sollte für verschiedene Mitglieder eines Teams mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen leicht zu bedienen sein. Es sollte über eine intuitive Schnittstelle mit Ressourcen verfügen, die die Lernkurve reduzieren können
• Skalierbarkeit: Das Modell sollte in der Lage sein, große Mengen an Trainingsdaten zu verarbeiten, ohne dass die Leistung abnimmt
• Sprachunterstützung: LLM sollte mehrsprachig und mehrdialektfähig sein, um Geschäfte an verschiedenen Speicherorten zu skalieren
• Kosteneffizienz: Die Gesamtkosten der Eigentümerschaft, einschließlich anfänglicher Ausgaben, Wartung und Upgrades, sollten Ihrem Budget entsprechen
• Benutzerdefiniert: Sie sollten in der Lage sein, die Modelle speziell auf Ihre Geschäftsanforderungen zuzuschneiden
• Datenschutz: Das Modell sollte über fortschrittliche Features für Datensicherheit und Datenschutz verfügen, um Ihre persönlichen und vertraulichen Geschäftsinformationen zu schützen

Die 10 besten großen Sprachmodelle für das Jahr 2024

1. GPT-4

via ChatGPT GPT-4 ist die neueste Generation von OpenAIs generativen, vortrainierten, transformatorbasierten Sprachmodellen. Es generiert menschenähnliche Antworten basierend auf

einfachen Textaufforderungen

und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

GPT-4 ist ein

vielseitige KI

tool, das technische und kreative Aufgaben wie das Komponieren von Liedern, das Erstellen von Zusammenfassungen und die Vorbereitung von Berichterstellungen für Geschäfte übernehmen kann. Benutzer können auch Bilder zur Klassifizierung hinzufügen und Beschriftungen erstellen.

Mit einer Kapazität von bis zu 25.000 Wörtern eignet es sich für die Erstellung langer Formulare.

GPT-4 beste Features

• Automatisierung der Erstellung von Inhalten, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Ideenfindung, Codierung, Kundensupport und anderer Aufgaben
• Gleichzeitige Verarbeitung von Text- und Bildeingaben
• Erstellen Sie Frameworks für andere Apps oder Chatbots mit plattformübergreifender Kompatibilität und API-Integration
• Kostenlose Generierung von Inhalten ohne schädliche Vorurteile dank verbesserter Trainingsmethoden

GPT-4-Einschränkungen

• Es kann manchmal verzerrte Antworten geben
• GPT-4 liefert manchmal ungenaue Daten, insbesondere in Bezug auf die neuesten Trends und Ereignisse
• Die Integration des Systems kann komplex sein, da es eine umfangreiche IT-Infrastruktur und Fachwissen erfordert

GPT-4 Preise

• Benutzerdefinierte Preise

GPT-4 Bewertungen und Rezensionen

• G2: 4.5/5 (30+ Bewertungen)
• Capterra: 4.7/5 (15+ Bewertungen)

2. PaLM

{\an8}Das ist eine gute Idee Google Research Das von Google entwickelte PaLM (Pathways Language Model) ist ein bedeutender Schritt vorwärts im Bereich der KI und der Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es wurde mit verschiedenen Datensätzen trainiert und kann problemlos komplexe Aufgaben wie Codierung, Klassifizierung und Übersetzung bewältigen.

PaLM 2, die aktualisierte Version von PaLM, kann für die Forschung verwendet und in Produktanwendungen integriert werden.

PaLM beste Features

• Präzisere Durchführung differenzierter Aufgaben mit PaLMs außergewöhnlichen Sprachverstehensfähigkeiten
• Flexiblere und effizientere Skalierung mit PaLM (basierend auf Googles Pathways-System), ohne dass aufgabenspezifische Modelle erforderlich sind
• Reduzieren Sie die betriebliche Komplexität und schließen Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig mit einer einzigen Instanz des PaLM-Modells ab
• Nutzen Sie die überlegenen Argumentationsfähigkeiten in Szenarien, die logische Schlussfolgerungen, Problemlösungen und Entscheidungsfindung erfordern

Limits von PaLM

• Wie andere große Modelle erfordert PaLM erhebliche Rechenressourcen für das Training und die Inferenz, was eine Barriere für kleinere Einheiten oder einzelne Entwickler darstellt
• Die Integration von PaLM in Legacy-Technologien kann schwierig sein und erfordert einen erheblichen Entwicklungsaufwand
• Da es sich um ein neueres und hochentwickeltes Modell handelt, ist der Zugang zu PaLM auf Organisationen beschränkt, die über die Infrastruktur und das Budget verfügen, um seine Implementierung zu unterstützen

PaLM-Preise

Benutzerdefinierte Preise

PaLM-Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

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3. BERT

via Google Research BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein von Google entwickeltes Modell für maschinelles Lernen (ML) zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Es ist ein bidirektionaler (kann Text sowohl von links als auch von rechts analysieren) und unüberwachter Sprachrepräsentationsalgorithmus, der große Mengen an Datensätzen analysieren und maschinelle Lernmodelle leicht trainieren kann.

Sie können BERT für NLP-Aufgaben wie Übersetzung, Satzklassifizierung und Stimmungsanalyse verwenden.

BERT beste Features

• Trainieren Sie das maschinelle Lernmodell auf Ihren Textdaten
• Mit BERT erhalten Sie bessere kontextbezogene Ergebnisse, da es eine bidirektionale Kontextdarstellung verwendet. Es verarbeitet Text von rechts nach links und von links nach rechts und interpretiert ihn auf der Grundlage aller umgebenden Wörter
• Führen Sie mit BERT vielseitige Aufgaben durch, einschließlich Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Beantwortung von Fragen
• Mit nur einer zusätzlichen Ausgabeschicht können Sie hochmoderne Modelle für verschiedene Aufgaben erstellen. Dadurch wird der Zeit- und Ressourcenaufwand für das Modelltraining erheblich reduziert
• Nutzen Sie die mehrsprachige Version, die 104 Sprachen unterstützt und somit in globalen Anwendungen eingesetzt werden kann, in denen die Verarbeitung mehrerer Sprachen erforderlich ist

BERT-Einschränkungen

• BERT ist aufgrund seiner Größe und Komplexität sehr rechenintensiv. Es erfordert GPU-Ressourcen für Training und Inferenz, was die Integration für Unternehmen mit begrenzter technischer Infrastruktur erschwert
• Obwohl BERT bidirektional ist, ist sein Verständnis auf 512 Token innerhalb eines Kontextfensters limitiert
• Die Legacy-Version wird nach dem 31. Januar 2025 nicht mehr weitergeführt

BERT-Preise

• BERT ist quelloffen und unter der Apache-2.0-Lizenz frei verfügbar.

BERT Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

4. Claude

/via_ Claude.KI Claude ist ein innovatives großes Sprachmodell, das von Anthropic mit Hilfe von konstitutioneller KI entwickelt und trainiert wurde. Es ist bekannt für seine ethische KI, die sich darauf konzentriert, bei der Generierung menschlicher Sprache sicher, genau und geschützt zu sein.

Dank seiner Fähigkeit, kontextuell angemessene Antworten zu geben, eignet sich Claude für das Training von Unterhaltungen

KI-Anwendungen

.

Claude ist in der Lage, fortgeschrittene Aufgaben zu lösen, die über die Mustererkennung oder die Erstellung von Texten hinausgehen. Es kann auch handschriftliche Notizen, Fotos und statische Bilder transkribieren und analysieren. Zu seinen weiteren Fähigkeiten gehören Code-Generierung und mehrsprachige Verarbeitung.

Claude beste Features

• Mit Claude 3 können Sie etwa 30 Seiten Text pro Sekunde verarbeiten. Es kann umfangreiche Forschungsarbeiten oder große Verträge schneller lesen als seine Konkurrenten
• Einfache Integration von Claude in Ihr bestehendes technisches System ohne tiefes technisches Fachwissen
• Sicherstellung eines einheitlichen Tons und Stils bei Kundeninteraktionen durch KI in der Unterhaltung mit Claude
• Nutzen Sie Claude, um Informationen aus Business-E-Mails zu extrahieren oder Umfrageantworten zusammenzufassen

Einschränkungen von Claude

• Claude verwendet nur die englische Sprache, was seine Anwendbarkeit auf globalen Märkten limitiert
• Sie können mit Claude keine Texte und Bilder erstellen
• Obwohl Claude mit großen Datenmengen trainiert wurde, erzeugt es manchmal ungenaue Antworten

Claude Preise

• Business and Scale: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
• Free: 0
• Pro: $20 pro Person pro Monat
• Team: $30 pro Person pro Monat (mindestens 5 Personen)

Claude Bewertungen und Rezensionen

• G2: 4.7/5 (20+ Bewertungen)
• Capterra: 4.8/5 (4 Bewertungen)

Suchen Sie Unterstützung bei der Code-Erstellung? Hier ist eine Liste von besten KI-Tools für die Analyse von Wettbewerbern

5. Falke

via Falke Falcon ist ein Sprachmodell, das vom Technology Innovation Institute entwickelt wurde. Es wurde für verschiedene komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt und mit 40 Milliarden Parametern und einer Billion Token trainiert.

Falcon integriert die neuesten Fortschritte der KI, um das Sprachverständnis und die Spracherzeugung zu verbessern.

Falcon beste Features

• Generieren Sie mit Falcon kohärente, kontextbewusste Texte, die dem menschlichen Schreibstil sehr nahe kommen
• Schnellere Dekodierung bei minimaler Qualitätsverschlechterung dank der Fähigkeit von Falcon, die Speicherbandbreite zu reduzieren
• Einsatz von NLP-Lösungen auf globalen Märkten dank der Fähigkeit von Falcon, mehrere Sprachen zu unterstützen

Grenzen von Falcon

• Für einen optimalen Betrieb sind erhebliche Rechenressourcen erforderlich, was den Zugang zu Falcon für kleinere Unternehmen mit begrenzter IT-Infrastruktur einschränkt
• Die Integration von Falcon in bestehende Systeme kann technisch anspruchsvoll sein

Falcon-Preise

• Benutzerdefinierte Preise

Falcon Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

6. ERNIE

via ERNIE ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration), entwickelt von Baidu, integriert strukturierte Wissensgraphen in das Training von Sprachmodellen und verbessert so deren Verständnis komplexer Zusammenhänge.

ERNIE kann Sprache durch unmittelbaren Kontext und die Integration externer Wissensstrukturen verarbeiten und verstehen. Es kann nach dem anfänglichen Training weiter lernen und sich anpassen, so dass es sich im Laufe der Zeit verbessern kann, wenn es mit neuen Daten konfrontiert wird.

Ernie beste Features

• Verwenden Sie es für Anwendungen, die ein sprachübergreifendes Verständnis erfordern, da Ernie mehrere Sprachen unterstützt
• Durchführung eines breiten Spektrums von NLP-Aufgaben, einschließlich Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und mehr, mit ERNIEs angereichertem Training mit Wissensgraphen

Einschränkungen von Ernie

• Die Integration von ERNIE in bestehende Systeme, insbesondere in solche, die noch nicht KI-fähig sind, ist eine Herausforderung
• Das Vortraining mit spezifischen Wissensgraphen könnte seine Effektivität oder Relevanz in Nischenbranchen limitieren

Preise für Ernie

• Benutzerdefinierte Preise

Ernie Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

7. Cohere

über Cohere Cohere ist eine Enterprise KI Plattform, die Unternehmen dabei hilft, GenerativeAI in ihre täglichen Prozesse zu integrieren, wie z.B. Dokumentensuche, Discovery und Retrieval in über 100 Sprachen.

Sie ermöglicht es Unternehmen, ihr GenerativeAI-Modell von der Proof-of-Concept- bis zur Produktionsphase voranzutreiben und unterstützt sie dabei, skalierbare und effiziente KI-Anwendungen zu entwickeln.

Cohere beste Features

• Cohere zeichnet sich durch seine benutzerfreundliche API aus, die es auch für Benutzer mit begrenzten technischen Kenntnissen zugänglich macht
• Cohere bietet eine hervorragende Skalierbarkeit und eignet sich für Geschäfte jeder Größe, von Startups bis hin zu großen Unternehmen
• Cohere ermöglicht den Benutzern eine Feinabstimmung der Modelle anhand ihrer eigenen Daten, wodurch personalisierte und genauere Antworten ermöglicht werden, die auf spezifische Geschäftsanforderungen und -kontexte zugeschnitten sind
• Das Unternehmen legt Wert auf eine ethische KI-Entwicklung und bietet Transparenz darüber, wie seine Modelle trainiert werden

Grenzen von Cohere

• Wie bei vielen KI-Modellen hängt die Leistung von Cohere stark von der Qualität der Trainingsdaten ab
• Cohere ist zwar erschwinglich, aber die Kosten können für Benutzer mit hohem Volumen schnell eskalieren
• Der Support von Cohere für andere Sprachen als Englisch wird zwar verbessert, ist aber nicht so umfangreich wie bei einigen anderen Modellen

Preise für Cohere

• Free
• Standardmodell
  • Befehl R+: Eingabe: $3/1M Token; Ausgabe: $15/1M Token
  • Befehl R: Eingabe: $0,5/1M Token; Ausgabe: $1.5/1M Token
• Feinabgestimmtes Modell
  • Befehl R: Eingabe: $2/1M Token; Ausgabe: $4/1M Token; Training: $8/1M Token

Cohere Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

8. Zwillinge

über Zwillinge KI Gemini (ehemals Bard) von Google ist ein umfangreiches Sprachmodell, das verschiedene komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung bewältigt. Es ist für seine Vielseitigkeit und hohe Leistung bekannt, da es darauf abzielt, fortgeschrittene KI-Fähigkeiten für mehrere Bereiche bereitzustellen.

Das Modell wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert, so dass es Texte mit hoher Genauigkeit und Kontextsensitivität verstehen und generieren kann. Gemini ist für Echtzeitanwendungen optimiert und liefert schnelle Antworten, die für Kundendienst-Bots, Echtzeit-Übersetzungen und andere interaktive Anwendungen erforderlich sind.

Gemini beste Features

• Durchführung von NLP-Aufgaben, einschließlich Texterstellung, Stimmungsanalyse, Zusammenfassung und Sprachübersetzung
• Feinabstimmung von Gemini auf spezifische Datensätze, die eine größere benutzerdefinierte Anpassung an Nischenanforderungen oder besondere Bedürfnisse des Geschäfts ermöglichen

Gemini Einschränkungen

• Die Integration von Gemini in Ihre bestehenden Softwaresysteme kann komplex sein und erfordert technisches Fachwissen
• Gemini unterstützt zwar mehrere Sprachen, die Leistung kann jedoch von Sprache zu Sprache stark variieren
• Es kann keine Bilder erzeugen

Preise für Gemini

• Free
• Zahlungsweise: Eingabe: $7/1M Token; Ausgabe: $21/1M Token

Gemini Bewertungen und Rezensionen

• G2: 4.5/5 (100+ Bewertungen)
• Capterra: Nicht verfügbar

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9. LlaMA

via LlaMA LlaMA (Large Language Model Meta AI) von Meta ist in erster Linie für Entwickler und Forscher gedacht, um Innovationen zu erleichtern. Es kann aber auch andere komplexe Aufgaben wie Übersetzung und Dialoggenerierung übernehmen.

Es erstellt auch Codes und natürliche Sprache über Code aus Eingabeaufforderungen.

LlaMA beste Features

• Durchführung von NLP-Aufgaben wie Texterzeugung, -verständnis, -zusammenfassung und -übersetzung
• Entwickelt als Open-Source-Großsprachmodell (LLM) für Entwickler, Forscher und Geschäfte, um ihre generativen KI-Ideen zu entwickeln, zu experimentieren und verantwortungsvoll zu skalieren
• Generieren Sie Code und natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen mit Llama

LLaMA-Einschränkungen

• Es dauert 30-120 Sekunden, um eine Antwort zu generieren, was im Vergleich zu anderen Tools eine Verzögerung darstellt
• Die Einstellung und benutzerdefinierte Anpassung von LLaMA, insbesondere für spezielle oder fortgeschrittene Anwendungen, kann beträchtliches technisches Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen und NLP erfordern
• Die Verfügbarkeit von gebrauchsfertigen, vortrainierten Modellen kann limitiert sein, was den Aufwand für den Einstieg erhöht

LLaMA Preise

• Free oder Open Access für Forscher

LLaMA-Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: 4.0/5 (1 Bewertung)

10. Orca

via Orca Microsoft hat Orca für kleine Sprachmodelle (~10B Parameter oder weniger) entwickelt. Es basiert auf einer selbstverbessernden und feedbackgesteuerten Methodik.

Orca erstellt synthetische Daten für das Training kleiner Modelle und versorgt sie mit besseren Argumentationsfähigkeiten und benutzerdefinierten Verhaltensweisen.

Orca beste Features

• Verwenden Sie Orca für die Zusammenfassung von Texten und komplexe Aufgaben zur Beantwortung von Fragen
• Geben Sie kleineren Sprachmodellen eine verbesserte Argumentation, da Orca die Argumentationsprozesse größerer Modelle mit Erklärungsabstimmung imitiert
• Nutzen Sie vorgetrainierte Datenquellen aus verschiedenen Bereichen, von Recht und Medizin bis hin zu Unterhaltung und Finanzen
• Feinabstimmung von Orca auf bestimmte Datensätze, so dass das Modell an einzigartige Branchenanforderungen oder spezielle Anwendungen angepasst werden kann
• Verwendung neuerer Algorithmen, die die Verarbeitungsleistung optimieren und so den Energieverbrauch reduzieren, der typischerweise mit der Ausführung großer Sprachmodelle verbunden ist, was sie nachhaltiger und kostengünstiger macht

Grenzen von Orca

• Orca benötigt erhebliche Rechenressourcen für eine optimale Leistung, insbesondere in datenintensiven Umgebungen
• Die Integration von Orca in bestehende Systeme kann ein komplexer Prozess sein, der technisches Fachwissen erfordert, insbesondere bei Systemen, die noch nicht KI-fähig sind
• Die Fähigkeiten von Orca in weniger verbreiteten Sprachen sind limitiert

Preise für Orca

• Beratung: $1.325 pro Monat (3-Monats-Vertrag)
• LLM Abonnement: $2,200+ pro Monat (12-Monats-Vertrag)
• Enterprise: $27.500+ pro Monat (mit einer flexiblen Mischung von Diensten)

Orca Bewertungen und Rezensionen

• G2: Nicht verfügbar
• Capterra: Nicht verfügbar

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• G2: 4.7/5 (9,400+ Bewertungen)
• Capterra: 4.7/5 (4000+ Bewertungen)

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