Was ist das beste LLM?

Diese Frage stellen sich viele Unternehmen, wenn sie die Nutzung generativer KI ins Auge fassen. Ich kann es eigentlich kurz machen und die Antwort vorwegnehmen: DAS universell beste Large Language Modell (LLM) existiert nicht. Wer sich jetzt denkt “Na super, wozu lese ich dann hier überhaupt?”, dem sei gesagt: Vielleicht gibt es das für Sie beste LLM. Ganz sicher aber beste KI-Modelle für Ihre spezifischen Aufgaben. Zusammen finden wir heraus, welche.

Nicht nur bei Menschen gilt: Diversity rules 

Die aktuelle LLM-Landschaft ist von einer unglaublichen Vielfalt spezialisierter Modelle geprägt. Allein auf Hugging Face sind über 700.00 Modelle verfügbar und auch  wir bei moresophy arbeiten inzwischen mit über einem Dutzend Modellen.

Wie Sie das passende KI-Modell finden, ohne danach zu suchen

Die Jagd nach dem einen „Super-LLM“ endet oft im Blindflug. Denn Benchmarks zeigen: Jedes Spitzenmodell gewinnt nur auf einer einzelnen Rennbahn – mal bei der Lösung von Code-Fehlern, mal bei Abitur­mathematik, mal im logischen Denken. Der wahre Hebel für Unternehmen liegt deshalb nicht im Modell-Shopping, sondern in drei vermeintlich simplen Fragen:

1. Welche Aufgabe soll gelöst und welches Ziel damit unterstützt werden?
2. Der blinde Fleck: Sind meine Daten dafür überhaupt vorbereitet? Warum das wichtig ist, lesen Sie hier.
3. Wer nutzt am Ende die Anwendung?

Alles andere ist nur die technische Fußmatte eines klar definierten Use Cases.

Das Märchen vom Alleskönner

Lange Kontextfenster und Billionen Parameter klingen imposant, doch reale Vergleichs­studien zeigen immer das gleiche Muster: Claude schießt im Coding nach vorn, Gemini dominiert Mathe­olympiaden, OpenAI o3 räumt bei komplexem Reasoning ab. Gleichzeitig steigen die Halluzinations­raten, sobald Modelle fremdes Terrain betreten. Grund sind unterschiedliche Trainingsansätze und Architekturen der Modelle.

Kurz: Größe schafft Reichweite, aber keine Universal­kompetenz.

Drei Fragen, die helfen, das beste LLM zu identifizieren

Aufgaben klären, statt Modelle zu listen

Bevor ein Prompt geschrieben wird, muss klar sein, ob die Aufgabe kreative Textvielfalt, harte Zahlenlogik oder streng regulierte Fachtermini erfordert. Je präziser die Problembeschreibung, desto kleiner wird die Zahl der ernsthaft geeigneten Modelle. Wir arbeiten zudem nur mit KI-Modellen, die den Anforderungen des EU AI Act entsprechen. Das sind sowohl Eigenentwicklungen als auch Open-Source Modelle, die wir für die Aufgabenstellung optimieren.

Daten als Dreh- und Angelpunkt

Große Cloud-LLMs arbeiten mit Weltwissen, nicht mit Ihrem spezifischen Unternehmenswissen. Wenn die KI mit Ihren Daten arbeiten soll, Informationen jedoch in Silos liegen und durch ihre Beschaffenheit nicht miteinander vergleichbar sind, halluziniert selbst das teuerste Modell. Eine KI kann nur so gut sein, wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Für uns bei moresophy der wichtigste Punkt im ganzen Prozess, schließlich bilden die Daten das Fundament.

Eine saubere Datenbasis entscheidet daher weit stärker über die Ergebnisqualität als die Wahl zwischen GPT und Claude.

Ein LLM, viele Nutzer: So finden Sie das passende LLM pro Zielgruppe

Ein Chatbot mit Assistenten für internes Fachpublikum braucht andere Antworten, Tonalitäten und Risikogrenzen als eine öffentliche Self-Service-App. Governance-Vorgaben (AI-Act, DSGVO, DORA oder BaFin) setzen zusätzliche Leitplanken für Modellauswahl und Deployment. Auch stellt der Vertrieb andere Fragen als das HR-Team, und das Management benötigt eher den 10.000-Fuß-Blick auf alle relevanten Daten statt detaillierter Berichte, mit denen das Controlling arbeitet. Verschiedene Nutzergruppen haben also verschiedene Anforderungen, die berücksichtigt werden müssen und verschiedene Daten, auf die dafür zugegriffen werden muss.

Hybride KI: Weil generativ allein nicht genügt

Reine Generativmodelle liefern Kreativität und davon gern zu viel. Hybridansätze kombinieren analytische ML-Verfahren mit LLM-Output und steuern den Dialog datengetrieben. Gartner prognostizierte vor ein paar Monaten, dass bis 2027 dreimal mehr domänenspezifische Modelle produktiv sein werden als Generalisten.

DAPHY^® – Der Hybrid-Baukasten von MORESOPHY

In der CONTEXTSUITE koppeln wir generative und analytische KI-Modelle mit DAPHY^® als Orchestrator in der Mitte. DAPHY^® erzeugt im Prozess datengetriebene, kontrollierte Prompts on -the-fly (Stichwort: Data Driven Prompting), übergibt diese zusammen mit den für die Beantwortung relevanten Daten an die generative KI und liefert final die Antwort samt zugrunde liegender Quellen. So sinkt die Halluzinationsquote merklich, während die Präzision der Antworten steigt.

Audits statt Anekdoten: Wie man Modelle objektiv wählt

Öffentliche Leaderboards und Benchmarkings sind ein guter Start, spiegeln aber selten branchenspezifische und quasi nie unternehmensspezifische Anforderungen wider.

Im AI Model Audit vergleichen wir bei moresophy verschiedene KI-Modelle gegen Goldstandard Fragesets, die wir gemeinsam mit unseren Kunden erarbeiten. Dabei werden Präzision, Latenz, und Kosten gemessen, in eine Bewertung übersetzt und Abweichungen transparent dargestellt.

Unternehmen erhalten dadurch eine belastbare Entscheidungsgrundlage, ohne tief ins Prompt-Engineering einsteigen zu müssen.

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