Die letzten Monate waren für mich eine intensive Lernreise durch die Welt der KI-Modelle. Ich habe einige Stunden damit verbracht, über verschiedene KI-Plattformen hinweg zu experimentieren. Dabei habe ich Coding-Projekte mit unterschiedlichen Ansätzen umgesetzt, Bilder generiert und optimiert, alltägliche Aufgaben automatisiert, einige Daten durch APIs gejagt, tiefgehende Recherchen durchgeführt und Videos erstellt sowie Sprache transkribiert.
Das Ergebnis dieser Reise? Eine klare Erkenntnis, die ich euch heute mitgeben möchte: Es gibt nicht den einen Super-Anbieter. Es gibt aber für jeden Use Case einen klaren Vorreiter.
Wer immer nur ein Tool nutzt, verschenkt massives Potenzial. Gleichzeitig ist es aber auch Zeitverschwendung für jede Aufgabe immer alle Tools gegeneinander antreten zu lassen. Deshalb teile ich hier meine persönliche Einschätzung, basierend auf echten Projekten, gemachten Fehlern und der Frage: Wann greife ich wirklich zu welchem KI-Modell?
Claude: Für alles, was Tiefe braucht
Claude von Anthropic ist für mich das Modell geworden, zu dem ich greife, wenn es kompliziert wird.
Wann ich zu Claude greife
- Dokumentenanalyse steht ganz oben auf meiner Liste. Wenn ich 200+ Seiten Compliance-Unterlagen, Verträge oder technische Dokumentationen durcharbeiten muss, verliert Claude nicht den Faden und liefert konsistente Analysen, auch wenn ein Dokument mal etwas komplexer strukturiert ist.
- Bei Code-Architektur und Debugging größerer Codebasen, die über mehrere Dateien gehen, ist Claude ebenso seit einiger Zeit mein alltäglicher Begleiter. Die Erklärungen zu Architektur-Entscheidungen sind strukturiert und nachvollziehbar. Ich habe damit schon eine Menge komplexer Bugs gefunden, und mir somit eine Menge Zeit und Nerven gespart.
- Auch für konzeptionelles Schreiben bei Blog-Beiträgen, Whitepapern oder Fachartikeln mit klarer Argumentationslinie greife ich direkt zu Anthropic. Ihre Modelle schaffen es auch über längere Texte einen roten Faden zu halten und driften dabei nur äußerst selten vom Thema ab.
Wo Claude an seine Grenzen stößt
Bei sensiblen oder unklaren Fragestellungen agiert das Modell bewusst zurückhaltend, was Halluzinationen reduziert, aber teils auch verwertbare Antworten verhindert. Zudem gehört Claude zu den teuersten Anbietern (Token-Kosten), bietet in der eigenen Anwendung nur begrenzte Nutzungsmöglichkeiten und ist primär auf Text fokussiert, mit eingeschränkter Multimodalität.
Meine Erfahrung: Claude ist aufgrund seiner Anfragenbeschränkungen und Stärke bei komplexer Logik besonders für anspruchsvolle Sachverhalte geeignet. Deshalb ist es meine Erste Wahl für Aufgaben die Tiefe und Struktur fordern.
Die aktuellen Modellreihen wie Opus, Sonnet, Haiku sowie die Reasoning-Varianten bieten unterschiedliche Leistungsstufen. Ich empfehle mit Sonnet zu starten und bei komplexen Aufgaben zu Opus zu wechseln.
Perplexity: Wenn ich Fakten brauche
Perplexity AI ist für mich kein klassisches KI-Modell, sondern eher ein unglaublich guter Research-Assistent. Der entscheidende Unterschied zu anderen Tools liegt in der aktiven Websuche und der transparenten Darstellung der Informationsquellen.
Wann ich Perplexity nutze
- Bei Markt- und Wettbewerbsrecherche will ich wissen, was aktuell in meiner Branche passiert, wer die anderen Player sind und welche Trends sich abzeichnen. Perplexity liefert mir genau das mit klaren Quellenangaben.
- Für faktenbasierte Arbeiten, bei denen Aussagen belegt werden müssen, hat sich Perplexity für mich als unverzichtbar erwiesen. Quellen und Referenzen werden direkt mitgeliefert, was den Rechercheaufwand deutlich reduziert. Zudem lassen sich in kurzer Zeit zahlreiche valide Quellen zu einem Thema identifizieren und gezielt analysieren.
- Bei Vergleichen wie Anbieter-Gegenüberstellungen, Technologie-Bewertungen oder Produktanalysen bekomme ich strukturierte, faktische Informationen, auf die ich mich verlassen kann.
Wo Perplexity nicht glänzt
Für kreatives Schreiben ist Perplexity eher weniger geeignet. Bei der Verarbeitung umfangreicher Dokumente stößt das System vergleichsweise schnell an Kontextgrenzen. Zudem hängt die Ergebnisqualität stark von der Verfügbarkeit öffentlich zugänglicher Quellen ab. Nischenthemen oder interne Unternehmensdaten können von Perplexity nicht wirklich gut verarbeitet werden.
Mein Learning: Perplexity ist mein „Fakten-Checker“ geworden. Bevor ich wichtige Aussagen treffe oder Entscheidungen auf Basis von KI-Outputs mache, lasse ich durch Perplexity gegenprüfen. n der Praxis hat dies mehrfach dabei geholfen, unzutreffende Aussagen und fehlerhafte Quellenangaben in den Ergebnissen anderer Modelle zu erkennen.
Gemini: Googles Multimodal-Talent mit Ökosystem-Bonus
Gemini von Google ist das Modell, das ich oft unterschätzt habe, bis ich verstanden habe, worin es wirklich gut ist. Es geht um multimodale Aufgaben und die tiefe Integration ins Google-Universum.
Wann Gemini punktet
- Bei der Bild- und Videoanalyse zeigt Gemini klare Stärken. Für die Analyse, Bearbeitung und Generierung visueller Inhalte – einschließlich ganzer Benutzeroberflächen – liefert das Modell zuverlässige Ergebnisse. Die Bildgenerierung und -bearbeitung über Googles Bildmodell (Nano Banana Pro) ist zudem direkt in das Chat-Fenster integriert und ermöglicht einen nahtlosen Workflow.
- Video-Zusammenfassungen gehören zu den Stärken von Gemini. Längere Videos transkribieren, analysieren und kontextuell verstehen klappt hier besser als bei den meisten anderen Modellen.
- Die Google-Integration ist ein echter Bonus für alle, die ohnehin in Google Docs, Gmail und Drive arbeiten. Du bekommst direkte KI-Unterstützung ohne zwischen den Tools wechseln zu müssen.
Die Schattenseiten
Große Kontextfenster sind hilfreich, führen jedoch nicht automatisch zu höherer Genauigkeit. Bei spezialisierten Fachthemen zeigt sich wiederholt, dass Gemini weniger inhaltliche Tiefe bietet als Claude. Zudem kommt es bei Gemini vereinzelt zu Halluzinationen, insbesondere wenn Wissenslücken bestehen.
Meine Einschätzung: Gemini ist die beste Wahl für Teams, die ohnehin bereits im Google-Ökosystem leben oder vermehrt mit multimodalen Aufgaben zutun haben. Als Standalone-Tool würde ich es jedoch nicht als erste Wahl sehen, aber als Teil eines größeren Workflows macht es absolut Sinn.
ChatGPT: Der verlässliche Allrounder für 80 % meiner Aufgaben
Seien wir ehrlich. ChatGPT von OpenAI ist für die meisten Menschen das erste KI-Tool, und das aus gutem Grund. Es ist das Multi-Talent unter den KI-Modellen.
Wann ich zu ChatGPT greife
- Bei Alltags-Aufgaben wie E-Mails schreiben, Prompts optimieren, Social-Media-Posts entwerfen oder Texte umformulieren nutze ich nahezu immer ChatGPT. Alles, was schnell gehen muss und keine extreme Tiefe braucht, läuft bei mir über dieses Tool.
- Für Brainstorming und Ideenfindung dient es als mein persönlicher Sparringspartner. Kampagnen-Konzepte, kreative Ansätze, erste Entwürfe entstehen hier in der ersten Runde, bevor ich sie dann mit anderen Tools verfeinere.
- Schnelles Prototyping von Code-Snippets, kleinen Tools oder MVPs funktioniert hervorragend. Gerade die Kombination aus Code, Text und Bildern macht ChatGPT meiner Meinung nach zu einem sehr starken Prototyping-Tool.
- Zusätzlich setze ich ChatGPT für die Transkription und Aufbereitung von Audioinhalten ein, da die Ergebnisse auch bei längeren Aufnahmen zuverlässig und gut weiterverarbeitbar sind
Wo ich vorsichtig bin
Bei Fakten-Checks kann ich mich nur selten auf ChatGPT verlassen. Die Halluzinationen treten immer mal wieder auf, gerade bei spezifischen Daten oder Statistiken. Bei komplexen logischen Aufgaben merke ich zudem schnell, dass ChatGPT zwar schnell ist, aber nicht immer präzise arbeitet und schnell den Kontext verliert.
Die verschiedenen Modellvarianten von GPT-4o über die Thinking-Modelle bis zu mini und nano bieten unterschiedliche Speed-Quality-Trade-offs.
Mein Tipp: Für 90 % der Aufgaben reicht das Standard-Modell. Nur bei echtem Reasoning-Bedarf lohnt sich der Wechsel.
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Du möchtest die KI-Modelle in deinem Unternehmensalltag gezielt und sinnvoll einsetzen? Für genau diesen Zweck habe ich ein kompaktes, praxisnahes Cheat-Sheet für dich erstellt. Es bietet einen strukturierten Überblick über die wichtigsten KI-Anbieter, ihre gängigsten Sprachmodelle und typische Einsatzszenarien.
Meine persönliche Nutzungsstrategie und wie du deine findest
Nach einigen Monaten hat sich bei mir ein klares Bild entwickelt, das ich dir in dieser Übersicht zusammengefasst habe:
|
Aufgabengebiet |
Modell |
Use Cases |
|
Alltagsaufgaben |
ChatGPT |
E-Mails, Social Posts, erste Ideenskizzen |
|
Recherche |
Perplexity |
Fakten, Marktanalysen, Quellenarbeit |
|
Deep Work |
Claude |
Dokumentenanalyse, Code-Reviews und Erstellung, konzeptionelle Texte |
|
Visuelle Projekte |
Gemini |
Bilder, Videos, multimodale Inhalte |
Das Wichtigste, was ich gelernt habe, lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Kein Modell kann alles perfekt. Aber die Kombination ist unschlagbar.
Das Wichtigste im Überblick
Um dir die Orientierung noch leichter zu machen, hier eine kompakte Tabelle mit den Kernkompetenzen der einzelnen Anbieter:
|
Modell |
Top-Stärke |
Schwäche |
|
Claude |
Lange Dokumente, komplexes Reasoning, Code-Architektur |
Keine Echtzeit-Daten, manchmal zu vorsichtig |
|
Perplexity |
Fakten-Recherche mit Quellen, aktuelle Informationen |
Kein kreatives Schreiben, begrenztes Kontextfenster |
|
Gemini |
Multimodalität, Video-Analyse, Google-Integration |
Weniger Tiefe bei Fachthemen, vermehrt am Halluzinieren |
|
ChatGPT |
Allrounder, schnelles Prototyping, Kreativität |
Fakten-Halluzinationen, Logikfehler bei Komplexität |
Was bedeutet das konkret für dich?
Hier sind meine drei Key-Takeaways:
- Starte ruhig zunächst mit einem Modell und lerne es sicher zu beherrschen, bleib jedoch nicht dauerhaft bei dieser einen Lösung. ChatGPT eignet sich z. B. hervorragend als Einstieg, sollte aber nicht auf Dauer deine einzige Option bleiben. Andere Modelle verfügen über spezifische Stärken, die du gezielt nutzen solltest, um die eigene Arbeitsweise weiter zu optimieren.
- Fakten solltest du immer gegenprüfen. Egal welches Modell du verwendest, bei wichtigen Entscheidungen solltest du Quellen verifizieren. Perplexity kann dir dabei eine große Hilfe sein.
- Experimentieren lohnt sich. Wähle eine konkrete Aufgabe und setze für einzelne Teilaufgaben bewusst unterschiedliche Modelle ein. Die Unterschiede sind oft überraschend und helfen dabei, die eigenen Workflows besser zu verstehen und gezielt weiterzuentwickeln.
Jetzt bist du dran
Falls du noch am Anfang stehst, habe ich einen konkreten Vorschlag für dich: Nimm dir diese Woche eine Aufgabe, die du normalerweise mit deinem alleinstehenden Standard-Tool erledigst und probiere mind. zwei verschiedene Modelle für die unterschiedlichen Teilaufgaben zu kombinieren.
Du wirst überrascht sein, wie viel besser die Ergebnisse sind und wie viel du dabei über deinen eigene Arbeit lernst. Manchmal entdeckst du Lösungswege oder Vorgehensweisen, auf die du allein nie gekommen wärst.
Mein persönliches Fazit
Nach all der Experimentiererei hat sich für mich eine klare Arbeitsteilung herauskristallisiert, die ich euch nicht vorenthalten will.
- ChatGPT nutze ich für Strategieentwicklung, Kurzanalysen und alle Alltagsaufgaben, die schnell von der Hand gehen müssen. Es ist mein täglicher Begleiter für 80 % aller Aufgaben.
- Claude ist mein Spezialist für Content-Erstellung, wenn es um längere, durchdachte Texte geht. Bei umfangreichen Dokumentenanalysen, Bewertungen komplexer Sachverhalte sowie Code-Reviews, Bugfixing und Codeerstellung greife ich ebenso zu den Modellen von Anthropic. Hier zahlt sich die Tiefe des Modells aus.
- Gemini kommt bei allen multimodalen Aufgaben zum Einsatz. Bildgenerierung, Video-Analyse und alles, was visuelle Komponenten hat, läuft bei mir über Gemini.
- Perplexity ist mein Research-Tool für Recherchen und umfangreiche Quellanalysen. Wenn ich Fakten brauche, auf die ich mich verlassen kann, führt kein Weg daran vorbei.
Und noch ein Geheimtipp, den viele nicht auf dem Schirm haben: Mistral AI nutze ich für OCR-Parsing, also die Erkennung von nicht maschinenlesbaren Dokumenten und handschriftlichen Notizen. Hierbei liefert es von allen Modellen die besten Ergebnisse.
Diese Aufteilung hat sich für mich bewährt und spart mir täglich eine Menge Zeit. Deine optimale Kombination kann selbstverständlich anders aussehen und ist stark abhängig von deinen spezifischen Anforderungen und Arbeitsweisen.
Die spannendsten Anwendungsfälle entstehen gerade jetzt, während wir alle lernen, diese Tools gezielt einzusetzen. Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung und werden in den kommenden Monaten noch viele neue Einsatzmöglichkeiten entdecken. Ich bin gespannt, welche Potenziale sich dabei noch eröffnen werden.
