Der Stand der LLMs im Jahr 2025

Die KI-Landschaft hat sich bis Oktober 2025 von einem “ein Modell kann alles”-Ansatz zu einem hyper-spezialisierten Ökosystem entwickelt, in dem jedes LLM (Large Language Model) seine eigenen Stärken hat. Das Training von Modellen verdoppelt sich alle fünf Monate, während die Datensätze alle acht Monate wachsen und die Leistung weiterhin neue Benchmarks erreicht. Doch es treten Herausforderungen auf: abnehmende Renditen beim Skalieren, massive Energieverbrauch und das Aufkommen kleinerer spezialisierter Modelle (SLMs) verändern das Feld. Die Frage ist nicht mehr “Welches KI-Modell ist das intelligenteste?”, sondern “Welches KI-Modell ist das richtige Werkzeug für diese Aufgabe?”

Die Evolution der LLMs

Im Jahr 2025 sind LLMs nicht mehr nur allgemeine Modelle, sondern haben sich in spezialisierte Systeme entwickelt, die für spezifische Aufgaben optimiert sind. Diese Entwicklung wird durch die Notwendigkeit angetrieben, effizientere und leistungsfähigere Modelle zu schaffen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Technische Grundlagen der LLMs

Um die Unterschiede zwischen den Modellen zu verstehen, sind drei Faktoren entscheidend:

1. Architektur: Alle modernen LLMs basieren auf der Transformer-Architektur, die es ermöglicht, ganze Sequenzen parallel zu verarbeiten. Wichtige Variationen sind dichte Modelle (z. B. GPT, Claude) und Mixture-of-Experts (MoE) Modelle (z. B. Gemini, Mistral).
2. Trainingsdaten: Die Trainingsdaten sind der größte Unterschied in der Funktionsweise der Modelle. Beispielsweise wurde GPT-5 auf einer riesigen, vielfältigen Datenbasis trainiert, während Claude sich auf kuratierte, qualitativ hochwertige Daten konzentriert.
3. Feinabstimmung und Ausrichtung: Dieser Prozess erfolgt nach dem initialen Training und umfasst Techniken wie Supervised Fine-Tuning (SFT) und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Vergleich der führenden Modelle

Im Folgenden sind die wichtigsten LLMs im Jahr 2025 aufgeführt:

• GPT-5 (OpenAI): Veröffentlicht im August 2025, bietet es ein einheitliches System mit automatischem Modellwechsel und ist besonders gut für kreative Aufgaben geeignet.
• Claude Sonnet 4.5 (Anthropic): Veröffentlicht im September 2025, ist es führend im Bereich Softwareentwicklung und bietet eine hohe Leistung bei komplexen Aufgaben.
• Llama 4 (Meta): Veröffentlicht im April 2025, ist das erste multimodale Llama mit MoE-Architektur und bietet starke mehrsprachige Unterstützung.
• Grok 4 (xAI): Veröffentlicht im Juli 2025, bietet es außergewöhnliche mathematische und wissenschaftliche Fähigkeiten und hat eine direkte Integration in die X-Plattform.
• Mistral Medium 3: Bietet 90 % der Leistung von Claude zu einem deutlich niedrigeren Preis.
• Gemini 2.5 Pro (Google): Aktuell die neueste Version mit umfangreicher multimodaler Unterstützung.

Anwendungsfälle und Herausforderungen

Die Wahl des richtigen LLM hängt von der spezifischen Anwendung ab:

• Softwareentwicklung: Claude Sonnet 4.5 ist hier führend.
• Kreatives Schreiben: GPT-5 bietet die besten Ergebnisse.
• Datenanalyse: Gemini 2.5 Pro ist optimal für große Datensätze.
• Mathematische Berechnungen: Grok 4 bietet die besten Leistungen.

Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Die LLM-Landschaft wird sich weiterhin schnell entwickeln. Wichtige Trends sind:

• Einheitliche Systeme mit automatischem Modellwechsel.
• Erweiterte Autonomie bei der Durchführung komplexer Aufgaben.
• Ein zunehmender Druck in Richtung Open Source.
• Ein Wettlauf um Effizienz, wobei Modelle wie Mistral zeigen, dass hohe Leistung zu geringen Kosten möglich ist.

Quellenliste:

• Quelle: STATE OF LLMS IN LATE 2025
• GPT-5 (OpenAI)
• Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)
• Llama 4 (Meta)
• Grok 4 (xAI)
• Mistral Models
• Gemini 2.5 Pro (Google)