Die 10 besten LLMs im Jahr 2025: Große Sprachmodelle im Test

Ertrinken Sie in Kundenanfragen? Kämpfen Sie mit engen Fristen für die Inhaltserstellung? Erschöpft vom Druck, die Produktivität zu maximieren? Sie sind nicht allein. Ein Unternehmen zu führen, kann sich heute wie ein ständiger Kampf gegen die Uhr und das Budget anfühlen.

Es gibt eine Lösung: große Sprachmodelle (LLMs), Ihr persönlicher künstlicher Intelligenz (KI) Assistent, der Ihnen hilft, all diese Herausforderungen zu meistern.

Aber wie wählt man das richtige aus, bei so vielen Optionen und Informationsüberflutung? Sie müssen Leistung, Genauigkeit, Datensicherheit, Kosten, Anbietersupport vergleichen – die Liste geht weiter!

Lassen Sie mich es Ihnen einfacher machen. Ich habe mich mit Matthew Miller zusammengetan, unserem Experten für LLMs, um 44 Lösungen zu bewerten. Diese Liste untersucht die 10 besten LLMs für 2025. Wir haben jedes Produkt analysiert, um seine Funktionen und deren Nutzen für Sie zu verstehen. Es wird Ihnen helfen, das perfekte Sprachmodell für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden, sei es zur Skalierung des Kundensupports, zur Verwaltung internen Wissens, zur Automatisierung repetitiver Aufgaben, zur Verbesserung Ihrer Inhalte oder zur Personalisierung von Marketing und Vertrieb.

Wie haben wir die besten LLMs ausgewählt und bewertet?

Wir haben Lösungen für große Sprachmodelle mit einem proprietären Algorithmus bewertet, der die Kundenzufriedenheit und die Marktpräsenz basierend auf tatsächlichen Nutzerbewertungen berücksichtigt. Unsere Marktforschungsanalysten und Autoren (in diesem Fall Matthew und ich) verbringen Wochen damit, Lösungen anhand mehrerer Kriterien zu bewerten, die für eine Softwarekategorie festgelegt sind. Wir bieten Ihnen unvoreingenommene Softwarebewertungen – das ist der G2 Unterschied! Wir akzeptieren keine Zahlungen oder Linkaustausch für Produktplatzierungen in dieser Liste. Bitte lesen Sie unsere G2 Research Scoring Methodology für weitere Details.

1. Gemini: bekannt für natürliche Konversation

Gemini ist ein LLM, das von Google AI entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Informationen aus verschiedenen Formaten zu verarbeiten, einschließlich Text, Bildern und Videos. Diese Fähigkeit ermöglicht es, Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und häufig gestellte Fragen zu beantworten, was den Kundensupport verbessert, Kundeninteraktionen personalisiert und sogar die Inhaltserstellung unterstützt. Es wurde im Dezember 2023 eingeführt und umfasst drei Modelle: Gemini Ultra, Pro und Nano, die jeweils unterschiedliche Bedürfnisse bedienen. Gemini kann auch Bilder, Videos generieren und vieles mehr. 

Matthew und ich mochten die Fehlerlernfähigkeit, bei der Gemini in der Lage war, Fehler zu identifizieren, zu korrigieren und aus früheren Fehlern zu lernen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Gemini ist ein leistungsstarker KI-Chatbot. Es verarbeitet große Mengen an Text und Codes, um schnell Ergebnisse zu erzeugen. Es verarbeitet auch unsere Bilder und führt die gewünschten Aufgaben aus. Die Integration mit anderen Google-Tools wie Google Docs, Sheets, Gmail und Drive automatisiert unseren Prozess. Die Benutzeroberfläche für das Chatten mit Gemini ist ebenfalls sehr intuitiv.“

- Gemini Review, Rahul S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Geminis Begründung hinter den Ausgaben kann unklar sein, was es schwierig macht, die Genauigkeit zu überprüfen und potenzielle Vorurteile zu mindern. Diese Undurchsichtigkeit ist beunruhigend, insbesondere für Benutzer, die mit sensiblen Informationen umgehen.“

- Gemini Review, Ömer K.

2. BERT: bekannt für die Einhaltung ethischer Richtlinien

BERT oder Bidirectional Encoder Representations from Transformers nutzt ein transformer-basiertes neuronales Netzwerk, um die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz zu verstehen. Diese Architektur und das nuancierte Verständnis erleichtern genauere maschinelle Übersetzungen, Vorurteilsdetektion und verantwortungsvolle KI-Praktiken. Entwickelt von Google im Jahr 2018, zeigt BERT seine Fähigkeiten in verschiedenen Natural Language Processing (NLP)-Anwendungen, einschließlich maschineller Übersetzung, Frage-Antwort-Systemen und Sentiment-Analyse.

Wir schätzten besonders die Inhaltsmoderationsfunktionen, die verhindern, dass das Modell unangemessene Antworten generiert.

Was Benutzer am meisten mögen:

„BERTs kontextuelles Verständnis ermöglicht es, Fragen basierend auf einem gegebenen Textabschnitt zu beantworten. Es ist Open Source und sehr einfach zu optimieren, um die Genauigkeit weiter zu verbessern.“

- BERT Review, Prashanth D.

Was Benutzer nicht mögen:

„Seine Rechenanforderungen sind anspruchsvoll. Die effektive Implementierung von BERT könnte robuste Hardware-Ressourcen erfordern, was für bestimmte Projekte eine Überlegung sein könnte.“

- BERT Review, Taahir B.

3. Meta Llama 3: bekannt für Sentiment-Analyse

Meta Llama 3, entwickelt von Meta, wird als die neueste Generation der besten Open-Source-LLMs präsentiert. Verfügbar in 8B- und 70B-Parameterkonfigurationen, nutzen diese Modelle Pretraining und Instruction Fine-Tuning, um die Leistung bei KI-Aufgaben zu verbessern. Angeboten in Versionen wie Llama 3.1, Llama 3.2 und Llama 3.3, verwenden die Modelle einen Tokenizer mit einem Vokabular von 128K Tokens, was Aufgaben wie das Beantworten von Fragen in natürlicher Sprache, das Schreiben von Code und das Brainstorming von Ideen erheblich verbessert.

Wir schätzten wirklich die Flexibilität von Meta Llama beim Erstellen benutzerdefinierter Sprachmodelle.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Meta Llama 3 ist fantastisch im Verstehen und Beantworten von natürlicher Sprache, was Gespräche flüssig und natürlich erscheinen lässt. Es ist genauer als frühere Versionen von Llama und gibt relevante Antworten, was die Produktivität und Benutzererfahrung steigert. Es integriert sich auch mit Entwicklungsanwendungen. Außerdem ist es einfach, es für verschiedene Anwendungen anzupassen, dank der Varianten 7B,13B, basierend auf ihren persönlichen Projekten oder geschäftlichen Bedürfnissen.“

- Meta Llama 3 Review, Praveen A.

Was Benutzer nicht mögen:

„Eine Sache, die ich an Meta LLaMA 3 nicht mag, ist seine potenzielle Ressourcenintensität. Der Betrieb eines so fortschrittlichen Modells kann erhebliche Rechenleistung und Speicher erfordern, was eine Einschränkung für kleinere Organisationen oder einzelne Benutzer mit begrenztem Zugang zu High-End-Hardware sein könnte. Darüber hinaus kann es trotz seiner fortschrittlichen Fähigkeiten gelegentlich zu Ungenauigkeiten oder Vorurteilen in den generierten Antworten kommen, was die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verfeinerung und Überwachung unterstreicht.“

- Meta Llama 3 Review, Luis N.

4. GPT3: bekannt für die Geschwindigkeit der Antwortgenerierung

GPT-3, kurz für Generative Pre-trained Transformer 3, verwendet NLP,  Natural Language Generation (NLG) und 175 Milliarden (!) Parameter, um menschenähnlichen Text zu erzeugen. Dies ermöglicht es ihm, Aufgaben wie Inhaltserstellung, Übersetzung und Codegenerierung effektiv auszuführen. Die hohe Antwortgenerierungsgeschwindigkeit von GPT-3 macht es wertvoll für die Verbesserung von Chatbots, die Automatisierung manueller Aufgaben und die Skalierung von Kundeninteraktionen in Echtzeit. 

Wir mochten, wie das Modell lange Hin-und-Her-Gespräche effizient handhabte.

Ich mochte auch diesen MarTech-Artikel, der behandelt, was neu im Bereich der KI-Datennutzung mit dem OpenAI und Financial Times Deal ist. Schauen Sie es sich an.

Was Benutzer am meisten mögen:

„GPT3 als großes Sprachmodell ist das, was einem textbasierten Artificial General Intelligence (AGI) am nächsten kommt. Ich nutze es täglich sowohl privat als auch beruflich. Es hilft mir, große Textdateien zusammenzufassen, Ideen zu generieren und bestehende Workflows zu optimieren.“

- GPT3 Review, Jahnavi Prasad S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Wie dieser Freund, der Ihre Stimmung falsch interpretiert, kann ChatGPT-3 gelegentlich Ihre Nachrichten falsch interpretieren oder Antworten geben, die nicht wirklich Ihren Erwartungen entsprechen. Es ist wichtig zu beachten, dass ChatGPT3, obwohl es extrem intelligent ist, nicht die beste Quelle für die neuesten Nachrichten ist. Seine Wissensbasis ist in der Zeit eingefroren im Jahr 2022, sodass Sie nicht die besten und neuesten Updates von ihm erhalten.“

- GPT3 Review, Ava L.

5. GPT4: bekannt für kontextuelles Verständnis

GPT-4, die neueste Veröffentlichung von OpenAI aus dem März 2023, ist ein leistungsstarkes multimodales Sprachmodell mit geschätzten 1,76 Billionen Parametern. Es übertrifft frühere GPT-Modelle in seiner Fähigkeit, komplexe Aufgaben mit größerer Genauigkeit und Effizienz auszuführen. Als einer der besten KI-Schreibgeneratoren berichten GPT-4-Benutzer oft, dass es kreativer ist, ein besseres Gesprächsgedächtnis aufrechterhält, bei der Analyse hervorragend ist und eine breitere Palette von Funktionen bietet. Hier ist ein Zitat von einem Redditor, das mir wirklich gefallen hat: "4 ist mehr wie mit jemandem zu sprechen, der gerade die Universität betritt. Es ist nicht perfekt, aber es hat ein ziemlich gutes Verständnis von Dingen, ist viel logischer, weniger wahrscheinlich, Dinge zu erfinden, und kann seine Antworten besser ausdrücken." 

Matthew und ich fanden die einfache Integration in bestehende Prozesse als definitiven Pluspunkt.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Die fortschrittlichen Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten von GPT4 sind beeindruckend. Seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text mit hoher Flüssigkeit und Kohärenz zu erzeugen, macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für Anwendungen, die von der Erstellung von Inhalten bis zur Bereitstellung von Kundensupport reichen. Darüber hinaus verbessert die Vielseitigkeit von GPT4 in verschiedenen Domänen, von technischen Themen bis hin zu kreativem Schreiben, und das verbesserte kontextuelle Verständnis die Qualität und Relevanz seiner Antworten in komplexen und erweiterten Gesprächen.“

- GPT4 Review, Bryan S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Manchmal befolgt es keine Anweisungen. Es erzeugt immer Inhalte im Markdown-Format, sodass ich Zeit damit verschwenden muss, verschiedene Symbole zu löschen, wenn ich es in Google Docs einfüge.“

- GPT4 Review, Joseph G.

6. AutoGPT: bekannt für Inhaltsmoderation

AutoGPT ist ein Open-Source-KI-Agent, der auf dem fortschrittlichen GPT-4-Sprachmodell von OpenAI basiert. Es versteht Ihre Ziele und zerlegt sie in überschaubare Aufgaben. AutoGPT erledigt autonom Aufgaben wie Marktforschung, die Erstellung von Geschäftsplänen und die Inhaltserstellung für Artikel und Social-Media-Posts, indem es Online-Ressourcen und verschiedene Tools nutzt. Es vereinfacht Arbeitsabläufe und beschleunigt den Projektabschluss mit minimalem manuellem Aufwand.

Wir liebten die Fähigkeit von AutoGPT, auf beliebte Websites und Plattformen zuzugreifen und Daten von diesen zu extrahieren.

Was Benutzer am meisten mögen:

„AutoGPT umfasst verschiedene KI-Anwendungen, die Zeit und Geld für mein Unternehmen sparen, wie E-Mail-Marketing, Fotobearbeitung, Inhaltserstellung und Suchoptimierung.“

- AutoGPT Review, Jagmeet S.

Was Benutzer nicht mögen:

„AutoGPT ist auf Benutzer mit Python-Kenntnissen und Erfahrung mit Entwicklungssoftware zugeschnitten. Die Installation und Nutzung erfordert komplexe technische Schritte, die für nicht-technische Benutzer schwierig sein können. Darüber hinaus berechnet AutoGPT basierend auf der GPT-4-Token-Nutzung 0,03 USD pro 1.000 Tokens für Eingaben und 0,06 USD pro 1.000 Tokens für Ergebnisse. Da Aufgaben mehrere Aufrufe des GPT-4-Modells erfordern, steigen die Kosten schnell an und können für größere Projekte oder kleinere Organisationen unerschwinglich werden.“

- AutoGPT Review, Maninder S.

7. Megatron-LM: bekannt für den Schutz der Datensicherheit

NVIDIAs Megatron-LM ist ein leistungsstarkes Framework zum Training von LLMs. Es nutzt Techniken wie Modellparallelität und gemischtes Präzisionstraining, um massive Datensätze effizient zu verarbeiten, was zu erheblichen Leistungs- und Skalierbarkeitsgewinnen führt. Die Offline-Bereitstellungsfähigkeit von Megatron-LM ermöglicht die Nutzung leistungsstarker Sprachmodelle in hochsicheren, datensensiblen Umgebungen, was eine größere Vertraulichkeit und Compliance gewährleistet.  

Die Integration von Megatron-LM mit der DeepSpeed-Bibliothek von Microsoft ist eine wirklich außergewöhnliche Funktion, die seine Ausführung und Flexibilität weiter verbessert.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Wir schätzen seine beispiellose Skalierbarkeit und Effizienz auf den Grafikprozessoren von NVIDIA. Seine Fähigkeit, riesige Datensätze schnell zu verarbeiten, beschleunigt unsere KI-gesteuerten Projekte und bietet außergewöhnliche Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten. Diese robuste Leistung ermöglicht es uns, schnell und effektiv innovative und anspruchsvolle KI-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen.“

- Megatron-LM Review, Yogesh B.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es hat eine steile Lernkurve, erfordert ernsthafte Hardware und die Dokumentation könnte verbessert werden. Außerdem lauert potenzieller Bias.“

- Megatron-LM Review, Nikhil O.

8. Tune AI: bekannt für Inhaltserstellung

Tune AI, ehemals NimbleBox.ai, spezialisiert sich auf generative KI-Lösungen für Unternehmen. Es ermöglicht Ihnen, LLMs an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, indem Sie Ihre proprietären Daten verwenden und leistungsstarke Funktionen wie Open-Stack-Kompatibilität, nahtlose Dokumentenintegration und Sicherheit auf Unternehmensniveau bieten. Eines ihrer Produkte, Tune Studio, bietet eine sichere Plattform zum Feintuning und Bereitstellen großer Sprachmodelle. Tune AI kommt auch mit Tune Chat, einer KI-Chat-App mit Text- und Codegenerierungsfähigkeiten für nicht-technische Benutzer.

Zusätzlich zu allem, was wir oben erwähnt haben, mochten wir seine Fähigkeit, als Schreibassistent zu fungieren und Vorschläge für Grammatik, Formatierung, Ton und Stil zu geben.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Tune AIs benutzerfreundliche Oberfläche erleichtert das Erstellen und Verwalten von Chatbots. Seine KI-gestützten Antworten sind bemerkenswert genau und ahmen menschliche Interaktionen nach. Es integriert sich problemlos mit mehreren Kommunikationskanälen und gewährleistet konsistenten Kundenservice über Plattformen hinweg. Darüber hinaus sind die Analysefähigkeiten von Tune AI unschätzbar für das Sammeln von Einblicken in Benutzerinteraktionen und die schrittweise Verbesserung der Effektivität des Chatbots.“

- Tune AI Review, Bessy G.

Was Benutzer nicht mögen:

„ChatNBX (jetzt Tune AI) hängt von dem Datensatz ab, auf dem es trainiert wurde. Aufgrund dessen liefert es manchmal ungenaue und voreingenommene Antworten, was den Dienst weniger nützlich macht. Es fehlen auch einige erweiterte Funktionen, wie die Verarbeitung großer Texte auf einer einzigen Eingabe, was zu ungültigen Antworten aufgrund der großen Menge an Informationen führt.“

- Tune AI Review, Yogender K.

9. GPT2: bekannt für die Qualität der Dokumentation

GPT2, eines der ersten Modelle, das von OpenAI entwickelt wurde, ist mit 1,5 Milliarden Parametern ausgestattet und wurde auf einem Datensatz von etwa 8 Millionen Webseiten trainiert. Seine Hauptfunktion besteht darin, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. GPT2 kann kontextuell relevanten Text zu verschiedenen Themen generieren, Inhalte zusammenfassen, übersetzen und Geschichten oder Aufsätze basierend auf Eingaben erstellen. Aufgrund von Bedenken hinsichtlich potenziellen Missbrauchs veröffentlichte OpenAI eine eingeschränkte Version des Modells.

Wir mochten, wie GPT2 den Kontext des Gesprächs verstand und beibehielt.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Ich liebe, wie intuitiv es zu verwenden ist. GPT2 ist schnell, anpassungsfähig und einfach zu befehlen. Ich benutze GPT2 gerne, um Ideen zu brainstormen, um in Schwung zu kommen, und später zur Verfeinerung von Grammatik und Formulierung. Wir verwenden es fast täglich für alle möglichen Dinge – Gedankenstarter, das Umwandeln von Stichpunkten in einen vollständigen Absatz mit vollständigen Sätzen, Grammatik- und Zeichensetzungskorrektur, Excel-Fehlerbehebung und mehr.“

- GPT2 Review, Avery C.

Was Benutzer nicht mögen:

„Ein bemerkenswerter Nachteil ist, dass es manchmal Inhalte produziert, die faktisch falsch oder voreingenommen sind, da es auf Mustern basiert, die aus den Trainingsdaten gelernt wurden.“

- GPT2 Review, Jose M.

10. T5: bekannt für die Minderung von Vorurteilen

T5, kurz für Text-to-Text Transfer Transformer, repräsentiert eine Gruppe von großen Sprachmodellen, die von Google AI entwickelt wurden. Diese Modelle wurden auf umfangreichen Mengen an Text- und Codierungsdaten trainiert und in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Chatbots, Textzusammenfassungstools, Codegenerierung und Robotik. Darüber hinaus können Sie T5 an spezifische Aufgabenanforderungen anpassen.

Wir beide fanden, dass das Tool umfassende und wertvolle Dokumentation bietet, um zu verstehen, was es kann.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Ich schätze die Vielseitigkeit von T5 und seine Fähigkeit, eine breite Palette von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen. Es war besonders nützlich für die Erstellung eines Chatbots für mein Unternehmen und eines Kundensupport-Agenten zur Beantwortung häufiger Anfragen. Die Vortrainings- und Feintuning-Fähigkeiten machen es einfach, es an spezifische Anwendungsfälle anzupassen.“

- T5 Review, Shamaas H.

Was Benutzer nicht mögen:

„Das Feintuning des T5-Modells ist teuer und erfordert erhebliche Ressourcen. Da es nicht auf großen Datenmengen trainiert ist, gibt es manchmal voreingenommene Antworten.“

- T5 Review, Aditya S.

Bonus große Sprachmodelle

Matthew und ich mochten auch die folgende Software sehr, während wir LLMs testeten:

1. IBM watsonx.ai: bekannt für vorgefertigte Algorithmen zur Modellentwicklung
2. Crowdin: bekannt für Übersetzungsverfolgung
3. Claude: bekannt für Kontextmanagement

Das beste LLM finden

Wenn Sie versuchen, ein Werkzeug für große Sprachmodelle auszuwählen, Matthew und ich sind uns einig, dass Sie Ihren eigenen Anwendungsfall, die Genauigkeit des Modells und die Größe und Kapazität des Modells berücksichtigen müssen. Sie möchten möglicherweise auch die Daten betrachten, auf denen es trainiert wurde, sowie die Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die es bietet, bevor Sie einen Kauf abschließen. Wenn Sie all diese Dinge im Auge behalten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Lösung investieren, die am besten zu den Bedürfnissen Ihres Unternehmens passt und Ihre Daten sicher hält.

Wir hoffen, dass diese Zusammenstellung der besten großen Sprachmodelle Ihnen hilft, Ihr bestes Match zu finden! 

Da die Nachfrage nach LLMs weiter wächst, steigt auch der Bedarf an den Systemen, die sie reibungslos am Laufen halten. Entdecken Sie die beste generative KI-Infrastruktur-Software auf G2, um die Plattformen zu finden, die Unternehmen dabei helfen, LLMs effizient und sicher zu trainieren, bereitzustellen und zu skalieren.

Bearbeitet von Aisha West