Heutzutage hört man fast täglich, wie Künstliche Intelligenz ganze Unternehmen revolutioniert. Aber was genau steckt eigentlich hinter dem Begriff „KI“?
Künstliche Intelligenz ist ein riesiges Feld. Doch wenn es darum geht, KI konkret in Unternehmen einzusetzen, meint man in der Regel vor allem sogenannte große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs). Und davon gibt es längst nicht nur eines – ganz im Gegenteil: Es existiert eine Vielzahl, die jeweils ihre ganz eigenen Stärken und Besonderheiten mitbringen.
In diesem Artikel möchten wir Ihnen einen praxisnahen Überblick über die wichtigsten KI-Sprachmodell Beispiele geben, die Mitte 2025 aktuell relevant sind. Grundsätzlich lassen sie sich in zwei große Gruppen einteilen: proprietäre KI-Modelle und Open-Source KI-Modelle.
Wichtig vorweg: Diese Liste ist nicht vollumfänglich. Jeden Tag kommen neue LLMs hinzu, und was heute noch als top gilt, kann in wenigen Monaten schon wieder an Bedeutung verlieren. Aber die hier vorgestellten KI-Sprachmodell Beispiele bieten Ihnen eine solide Grundlage, um KI besser zu verstehen und sich selbst auf die spannende Entdeckungsreise zu begeben.
Was sind LLMs – und warum sollten Unternehmen sich damit beschäftigen?
Zunächst einmal: Was genau verbirgt sich hinter dem Begriff „Large Language Model“? Wenn von KI die Rede ist, die Texte schreibt, Gespräche führt oder komplexe Daten analysiert, ist meistens genau das gemeint. Einfach ausgedrückt sind LLMs extrem leistungsstarke Softwareprogramme, die auf riesigen Textmengen aus dem Internet trainiert wurden.
Diese Modelle können Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen und ebenfalls in natürlicher Sprache antworten. Wie das genau funktioniert, würden den Rahmen hier sprengen – aber wer neugierig ist, findet zum Beispiel auf YouTube gute Erklärvideos, etwa hier.
Für Unternehmen eröffnet das völlig neue Möglichkeiten: KI, die Kontext, Sprache und Absicht versteht, kann Routineaufgaben automatisieren, kreative Impulse liefern und wertvolle Erkenntnisse zutage fördern, die vorher verborgen blieben.
Auf dem Markt tummeln sich viele Anbieter, etwa OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral oder Alibaba. Die meisten bieten mehrere Modelle an und entwickeln diese kontinuierlich weiter. Wer neugierig ist, findet auf llm-stats.com oder dem Open LLM Leaderboard Rankings und Leistungsvergleiche.
Zwei unterschiedliche Welten: proprietäre vs. Open-Source-KI
Man kann LLMs grundsätzlich in zwei Kategorien unterteilen:
Proprietäre KI-Modelle sind fertige, ausgereifte Produkte, die von einzelnen Unternehmen – etwa Google oder OpenAI – entwickelt und betrieben werden. Man kann sich das vorstellen wie ein Cloud-Abo bei Salesforce: Man zahlt, bekommt sofort Zugriff auf eine enorm leistungsfähige Lösung, und der Anbieter kümmert sich um Wartung und Infrastruktur. Schnell, einfach und verlässlich.
Open-Source KI-Modelle hingegen sind öffentlich zugänglich. Die Architektur und die „Gewichte“ (also das Wissen des Modells) sind frei verfügbar. Das gibt Unternehmen deutlich mehr Freiheiten bei der Nutzung und Anpassung – ein entscheidender Vorteil, wenn es um individuelle Strategien geht.
Beispiele für proprietäre KI-Modelle
Der schnellste Weg zu erstklassiger KI führt über die großen Tech-Konzerne. Deren Modelle sind einsatzfertige Services, die höchste Leistung bieten, ohne dass man selbst ein Entwicklerteam oder Server-Infrastruktur braucht.
Doch dieser Weg hat auch seine Schattenseiten: Datenschutz ist ein wichtiges Thema. Denn bei der Nutzung werden die Daten auf die Server der Anbieter übertragen. Trotz hoher Sicherheitsstandards sollten Unternehmen mit sensiblen Daten diesen Aspekt sorgfältig abwägen. Außerdem sind die internen Abläufe dieser Modelle meist nicht transparent – man vertraut hier auf die Marke, Performance und Sicherheitsrichtlinien des Anbieters. Wer sich für diese Lösung entscheidet, setzt auf Geschwindigkeit und Leistung statt auf volle Kontrolle und Transparenz.
Beispiele für proprietäre KI-Sprachmodelle:
Die „o“- und GPT-Serie von OpenAI
OpenAI hat mit seinen GPT-Modellen die moderne KI-Ära geprägt. GPT-3 erschien 2020 mit 175 Milliarden Parametern und wurde sofort von Entwicklern weltweit genutzt, um unzählige Anwendungen zu bauen. Im März 2023 folgte GPT-4, im Spätherbst 2024 kam GPT-4o („Omni“) hinzu, das auch Bildverarbeitung und strukturierte Ausgaben unterstützt. Anfang 2025 brachte OpenAI die spezialisierten o3- und o4-mini-Modelle heraus, optimiert für komplexere Gedankengänge und Tool-Nutzung in ChatGPT. Für die zweite Jahreshälfte 2025 wird die Veröffentlichung von GPT-5 erwartet, das die bisherigen Varianten zu einem multitaskingfähigen System vereinen soll. Diese Modelle bleiben proprietär, sind über ChatGPT und die OpenAI-API (sowie über ausgewählte Partner wie Azure) zugänglich und treiben Anwendungen von Microsoft Copilot bis zu Unternehmenslösungen an.
Die Gemini-Serie von Google
Google DeepMind brachte im Dezember 2023 die Gemini-Serie heraus, die sich über Gemini 1.5 bis zum aktuellen Flaggschiff Gemini 2.5 weiterentwickelte und Anfang 2025 allgemein verfügbar ist. Gemini 2.5 Pro unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Token (das entspricht ungefähr einem 1.500 Seiten langen Buch), mit einer 2-Millionen-Token-Version in Aussicht. Die Modelle sind multimodal, also fähig, Text, Bilder, Audio und Code zu verarbeiten. Eine kostengünstige Variante namens Gemini 2.5 Flash-Lite bietet schnelle Performance und Multimodalität für nur 0,10 $ pro Million Input-Tokens – ideal für skalierungssensible Anwendungen. Gemini ist tief in Googles Ökosystem integriert, etwa in der Gemini-App (ehemals Bard), Google Docs, Search, Vertex AI und AI Studio.
Die Claude-Serie von Anthropic
Anthropic legt bei Claude besonderen Wert auf Vertrauen, Sicherheit und Präzision. Die Claude-3-Familie startete im März 2024 mit Modellen wie Claude 3 Haiku, Sonnet und Opus, die bis zu 200.000 Token Kontext unterstützen und multimodal arbeiten. Im November 2024 kam Claude 3.5 Sonnet hinzu, mit verbesserter Logik, höherer Geschwindigkeit und starken Coding-Fähigkeiten. Verfügbar ist es über Claude.ai, Amazon Bedrock und Anthropics API. Die Claude-Modelle werden auch in Claude Code eingesetzt, einem Tool, das bei Softwareentwicklern zunehmend beliebt ist.
Die Grok-Serie von xAI
Die Grok-Modelle von xAI sind besonders durch ihre Echtzeit-Integration mit X (ehemals Twitter) bekannt. Von Grok-0 bis Grok 4, das im Juli 2025 erschien, hat sich die Reihe schnell weiterentwickelt. Grok 4 unterstützt 256.000 Token Kontext, native Tool-Nutzung, Live-Suche via xAI DeepSearch, Multimodalität, agentenähnliche Fähigkeiten und Sprachinteraktion mit Emotionen (zum Beispiel „Eve“ kann singen). Laut xAI übertrifft Grok 4 viele universitäre Benchmarks in Mathematik und Logik. Anders als andere Modelle zieht Grok kontinuierlich Echtzeit-Trendinformationen von X, was es besonders reaktionsfähig für aktuelle Ereignisse macht.
Open-Source-KI-Modelle: Mehr Kontrolle und Flexibilität
Hier gewinnen Unternehmen strategisch an Einfluss. Open-Source KI-Modelle sind mächtige Engines, deren Design und Wissen öffentlich zugänglich sind. Das gibt Ihnen deutlich mehr Freiheit in der Nutzung und Anpassung – und zwar über das übliche Abomodell hinaus. Es eröffnet Möglichkeiten für eigene Infrastruktur und geschützte Innovationen.
Open-Source KI-Modelle einsetzen – zwei Wege
Option A: Selbst-Hosting
Dabei betreibt Ihr Team das Modell auf eigenen Servern, entweder vor Ort oder in einer privaten Cloud. Das bringt maximale Sicherheit und Datenschutz, da Ihre sensiblen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen. Außerdem haben Sie volle Transparenz über das Modell und können es individuell anpassen – ein großer Wettbewerbsvorteil. Der Nachteil: Es erfordert hohe Investitionen in Hardware (leistungsfähige GPUs) und erfahrenes Personal. Wenn Sie diesen Weg einschlagen möchten, sprechen Sie uns gern an – bei Dentro unterstützen wir bei On-Premise KI-Installationen.
Option B: Nutzung über eine Drittanbieter-API
Viele Anbieter hosten Open-Source KI-Modelle und bieten Zugriff per API, ähnlich wie bei proprietären Modellen. Das ist flexibel und kostengünstig, da Sie sich nicht um Hardware kümmern müssen. Sie sind nicht an einen einzelnen Technologiegiganten gebunden und können später auch auf eigenes Hosting wechseln, zum Beispiel nach einer erfolgreichen Testphase. Der Nachteil ist, dass Ihre Daten an Dritte übermittelt werden, sodass auch hier Datenschutz bedacht werden muss.
Bekannte Open-Source-KI-Modelle im Überblick
Die Llama-Serie von Meta
LLaMA ist Metas Beitrag zur Open-Source-KI-Bewegung und gilt als einer der wichtigsten Impulsgeber für das gesamte Feld. Seit der Erstveröffentlichung 2023 hat sich die LLaMA-Familie zum Goldstandard entwickelt. Meta verfolgt die Idee, der Community – Forschern, Start-ups und Entwicklern – leistungsstarke KI frei verfügbar zu machen. Die aktuelle Version LLaMA 3.1 gilt als konkurrenzfähig zu den besten Modellen von OpenAI und Google. Sie kann riesige Textmengen verarbeiten, gut logisch denken und eignet sich für Forschungsassistenten, Chatbots und mehr – ohne Entwickler an teure proprietäre Plattformen zu binden. LLaMA ist zudem auf allen großen Cloud-Plattformen verfügbar (Microsoft, AWS, kleinere Anbieter), was es zum beliebten Fundament für maßgeschneiderte Unternehmenslösungen macht.
Die DeepSeek-Serie
DeepSeek ist ein aufstrebender Stern aus China, unterstützt von einem der ambitioniertesten KI-Start-ups des Landes. Ende 2024 sorgte das Modell international für Aufsehen, da es bei vergleichsweise geringen Trainingskosten etablierte Konkurrenten übertraf. DeepSeek ist spezialisiert auf logisches Denken und Problemlösung, was es ideal für Entwickler, Forscher und Finanzanalysten macht, die über einfache Chatfunktionen hinaus eine KI brauchen, die wirklich „mitdenkt“. Die neuesten Versionen (R1 und Updates) verfügen über integrierte Tool-Nutzung und Gedächtnis, womit sich Agenten entwickeln lassen, die planen, Wissen abrufen und komplexe Aufgaben erledigen können. DeepSeek gewinnt schnell an Beliebtheit für Unternehmen, die eigene, sichere KI-Infrastrukturen aufbauen möchten.
Die Kimi-Serie
Kimi ist die leistungsstarke Modellfamilie des chinesischen Einhorn-Start-ups Moonshot AI und zählt zu den beeindruckendsten Neueinsteigern im Open-Source-Bereich. Während DeepSeek im logischen Denken glänzt, punktet Kimi besonders bei der Verarbeitung komplexer, langer Dokumente – etwa Verträge, wissenschaftliche Arbeiten oder technische Handbücher. Die aktuelle Version Kimi K2, erschienen im Juli 2025, erhielt viel Aufmerksamkeit wegen ihrer hohen Leistungsfähigkeit und Offenheit. Kimi ist zudem „agentisch“: es kann eigenständig handeln, Tools einsetzen und Fehler selbst analysieren – ein großer Schritt für Open-Source-Modelle. Unterstützt von großen Cloud-Plattformen und in Bereichen wie Legal Tech, Biotech und öffentlicher Verwaltung im Einsatz, ist Kimi ein Modell, das Unternehmen mit hohem Wissensbedarf im Blick behalten sollten.
Die Qwen-Serie von Alibaba
Qwen ist Alibabas Flaggschiff unter den Open-Source-KI-Modellen und hat sich in Asien bereits einen festen Platz erobert. Das Modell besticht durch seine Multimodalität – es versteht Text, Bilder und sogar Sprache. Aktuell ist Qwen 2.0 verfügbar, das bis zu 128k Token Kontext verarbeitet und speziell auf wirtschaftliche Anwendungen zugeschnitten ist. Dank der starken Integration in Alibabas Cloud-Dienste bietet Qwen Unternehmen eine skalierbare Lösung mit gutem Preis-Leistungs-Verhältnis. Alibaba setzt dabei stark auf Flexibilität und Offenheit, sodass Entwickler das Modell individuell anpassen und in eigene Produkte integrieren können.
Fazit: Die KI-Landschaft bleibt dynamisch – bleiben Sie am Ball!
Die Vielfalt an großen Sprachmodellen wächst rasant und wird die Arbeitswelt in den kommenden Jahren tiefgreifend verändern. Wer heute die wichtigsten Modelle und ihre Unterschiede kennt, hat einen klaren Vorsprung.
Ob proprietär oder Open-Source, Cloud oder On-Premise: Es gilt, den richtigen Mix zu finden, der zur eigenen Unternehmensstrategie passt. Nur so gelingt es, KI wirklich als Hebel für Effizienz, Innovation und Zukunftsfähigkeit zu nutzen.
Wenn Sie mehr erfahren möchten oder Unterstützung beim Aufbau Ihrer KI-Strategie suchen, sprechen Sie uns gern an – am besten via E-Mail an office@dentroai.com. Bei Dentro begleiten wir Sie auf Ihrem Weg zur intelligenten Nutzung von KI – praxisnah, individuell und immer am Puls der Zeit.