KI-Modelle erklärt: Stufen, Reasoning, offen oder zu
Grosse, mittlere und kleine Modelle, Reasoning, offen oder geschlossen: eine klare Übersicht mit Modelltabelle.
Ein Sprachmodell ist der Motor hinter einer Chat-App. Anbieter verkaufen mehrere Modelle zugleich. Wählst du das richtige, sparst du Geld und Zeit.
Drei Stufen
Die meisten Anbieter haben dieselbe Leiter:
- Top. Am besten bei schweren Aufgaben: lange Analysen, knifflige Programme, sorgfältiges Schreiben. Am langsamsten und am teuersten.
- Mittel. Die Alltagswahl. Gute Qualität zu fairem Preis und Tempo.
- Klein. Schnell und billig. Geeignet für Sortieren, kurze Antworten, Auslesen und Massenarbeit.
Namen ändern sich. Urteile also nach Stufe und Preis, nicht nach Name. Die Preistabelle zeigt, was jede Stufe kostet.
Reasoning
Ein Reasoning-Modell löst ein Problem in Schritten, bevor es antwortet. Das hilft oft bei Mathe, Logik und Planung. Es braucht aber mehr Tokens und mehr Zeit und kostet darum mehr. Setze es ein, wenn die Aufgabe es braucht, nicht bei jeder Frage.
Offen und geschlossen
- Geschlossene Modelle laufen nur auf den Servern des Anbieters. Du nutzt sie über eine App oder eine API.
- Offene Modelle (Open Weights) veröffentlichen ihre Gewichte. Du kannst sie selbst betreiben, als lokales Modell, sodass Daten dein Gerät nicht verlassen müssen. Prüfe die Lizenz: «offen» heisst nicht immer «frei für jeden Zweck».
Angaben zu Modellen lesen
Anbieter zeigen Werte aus einem Benchmark. Nimm sie mit Vorsicht: Ein Test ist nicht deine Aufgabe. Achte auch auf den Wissensstichtag und die Grösse des Kontextfensters.
So wählst du
Beginne klein. Lass deine echte Aufgabe auf einem kleinen Modell laufen und lies das Ergebnis. Reicht es nicht, geh eine Stufe höher und teste erneut. Zahle für ein Spitzenmodell nur dort, wo der Gewinn klar ist. Bei Arbeit mit privaten Daten siehe Sicherheit.
Aktuelle Modelle
| Modell | Anbieter | Stufe | Kontext | Reasoning | Bild-Eingabe | Offene Gewichte | Stark bei |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | Spitze | 1M | ja | ja | nein | Anspruchsvolles Reasoning und lange agentische Aufgaben |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Spitze | 1M | ja | ja | nein | Lang laufendes agentisches Coding und Wissensarbeit |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | Mitte | 1M | ja | ja | nein | Beste Mischung aus Tempo und Intelligenz |
| Claude Haiku 5.5 | Anthropic | klein | 1M | ja | ja | nein | Schnell und günstig: Klassifizieren, Extrahieren, Routing in grosser Menge |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | Spitze | 1M | ja | nein | ja | Starkes Agenten- und Coding-Modell, nur Text, 1 Mio. Kontext |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | klein | 1M | ja | ja | ja | Sehr günstiges multimodales Modell mit starken Coding- und Agenten-Werten |
| Gemini 4 Argon | Google (Gemini API) | Spitze | 1.05M | ja | ja | nein | Flaggschiff-Reasoning für Softwareentwicklung, Wissenschaft und Agenten |
| Gemini 3.8 Flash | Google (Gemini API) | Mitte | 1.05M | ja | ja | nein | Schnelles Flash-Modell für lange Coding-Aufgaben und autonome Agenten |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | Google (Gemini API) | klein | 1.05M | ja | ja | nein | Günstiges Modell für Übersetzung, Extraktion und einfache Massenaufgaben |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | Google (Gemini API) | klein | 1.05M | ja | ja | nein | Günstigstes 3.5-Modell für Subagenten und Dokumentenverarbeitung |
| Mistral Large 4 | Mistral | Spitze | 1M | ja | ja | ja | Offenes multimodales MoE-Modell, 1,05 Bio. Parameter, 52 Mrd. aktiv |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral | Mitte | 256k | ja | ja | ja | Multimodales Spitzenklasse-Modell für agentische und Coding-Aufgaben |
| Ministral 3 8B | Mistral | klein | 256k | nein | ja | ja | Effizientes Kleinmodell mit Text und Bild für den Einsatz auf Geräten |
| Mistral Small 4 | Mistral | klein | 256k | ja | ja | ja | Hybridmodell für Anweisungen, Reasoning und Coding, 6,5 Mrd. Parameter aktiv |
| Kimi K3 | Moonshot AI (Kimi) | Spitze | 1.05M | ja | ja | ja | Früheres Kimi-Flaggschiff, 2,8 Bio. Parameter, offene Gewichte, 1 Mio. Kontext |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI (Kimi) | Spitze | 1.05M | ja | ja | nein | Neuestes Kimi-Flaggschiff für Coding, Agenten und lange Aufgaben |
| GPT-6 Astra | OpenAI | Spitze | 1.05M | ja | ja | nein | OpenAIs stärkstes Modell für anspruchsvolles Reasoning und Coding |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | Mitte | 1.05M | ja | ja | nein | Fast Astra-Niveau für komplexes Coding und Profi-Aufgaben |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI | Mitte | 1.05M | ja | ja | nein | Schnelles Modell für Bild-Reasoning, Computer-Steuerung und klare Texte |
| GPT-6 Luna | OpenAI | klein | 1.05M | ja | ja | nein | Effizientestes Modell für klar umrissene Aufgaben in grosser Menge |
| Grok 4.7 | xAI (Grok) | Spitze | 500k | ja | ja | nein | xAIs Flaggschiff für Coding, agentisches Tool-Calling, einstellbares Reasoning |
| Grok 4.3 | xAI (Grok) | Mitte | 1M | ja | ja | nein | Schnelles, verlässliches Modell mit starkem Tool-Calling und Befehlstreue |
| Grok Build 0.1 | xAI (Grok) | klein | 256k | ja | ja | nein | Coding-Modell für agentische Softwareentwicklung und Engineering-Abläufe |
USD pro 1 Million Tokens, Listenpreis, ohne MwSt. Preise mit Stand 26. Oktober 2026.
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- KI-Modell wählen
Passe das Modell an die Aufgabe an: klein für Menge, mittel für den Alltag, Spitze oder Reasoning für Schweres und lokal für Privates, mit Entscheidungsbaum und Test.
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Passe das Modell an die Aufgabe an: klein für Menge, mittel für den Alltag, Spitze oder Reasoning für Schweres und lokal für Privates, mit Entscheidungsbaum und Test.
- Reasoning-Modell
Ein Reasoning-Modell verbraucht vor der Antwort zusätzliche Token für verdecktes Denken in Schritten, was bei schweren Aufgaben hilft, aber mehr kostet.
- Open-Weight-Modell
Ein Open-Weight-Modell ist ein KI-Modell, dessen trainierte Gewichte zum Download bereitstehen, sodass du es selbst betreiben und oft anpassen kannst.
- Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das mit riesigen Textmengen lernt, das nächste Token vorherzusagen, und so schreibt, fasst zusammen und antwortet.