(Bildquelle: OpenAI | Anthropic | GameStar Tech - Jan Stahnke)

Es gibt nicht die beste KI. Es gibt nur die beste Wahl für eine KI, wenn ihr spezifische Aufgaben im Kopf habt. Deswegen verrate ich euch die jeweils größte Stärke und Kehrseite der momentan meistgenutzten LLMs (Large Language Models): ChatGPT, Claude und Gemini.

Dieser Artikel ist übrigens vom ehemaligen Google-Mitarbeiter Jeff Su inspiriert, der auf YouTube, TikTok und Co. ebenfalls Inhalte zu KI und Arbeitseffizienz postet. Schaut also gerne auf seinen Kanälen vorbei.

ChatGPT: Die Zuverlässig(st)e KI

ChatGPT ist nicht die beste KI, aber verdammt zuverlässig bei vielen Aufgaben. Die große Stärke: Das Modell setzt komplexe Anweisungen buchstäblich um. Gebt ihm eine lange Checkliste, und es hakt sie nacheinander ab.

Mit »zuverlässig« meine ich allerdings nicht, dass immer alles sofort stimmt, sondern dass ChatGPT seltener Anweisungen auslässt, die ihr gegeben habt.

Andere Modelle überspringen gerne mal eine Aufgabe oder denken, sie verstehen es besser, und ändern ihre Vorgehensweise entsprechend. Bei ChatGPT passiert das deutlich seltener. Wenn ihr eine komplizierte Aufgabe mit vielen Anforderungen habt und keine davon fehlen darf, startet mit ChatGPT.

Faustregel: Komplexe Anweisungen, viele Details, es soll nicht viel fehlen? → ChatGPT.

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Die größte Schwäche von ChatGPT ist meiner Meinung nach die recht häufigen Halluzinationen und teils sehr inkonsistenten Antworten – oft bei sehr ähnlichen oder gar gleichen Prompts.

ChatGPT gibt also gerne mal Fehlinformationen heraus und liefert mal mehr, mal weniger qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Zusammenfassend: Ihr bekommt meist ein passables Ergebnis, das die meisten oder alle Grundanforderungen erfüllt, und könnt dann an den Ergebnissen arbeiten, um sie zu perfektionieren. Immerhin sind die wenigsten ersten Ergebnisse von KIs wirklich brauchbar.

Es gibt allerdings eine KI, die inhaltlich oft schon beim ersten Mal eine wirklich gute Arbeit leistet.

Claude: Schnell zum guten Ergebnis

Claude von Anthropic produziert hochwertige erste Entwürfe. Das erste Ergebnis ist oftmals näher am Ziel als bei den Konkurrenten.

Das merkt ihr besonders bei Code. Entwickler sind sich einig: Claude schreibt funktionalen Code beim ersten Versuch konsistenter als viele andere Modelle. Momentan ist allerdings auch DeepSeek in Sachen Coding sehr beliebt.

Claude kann aber auch viel, wenn es ums Schreiben geht: Das Modell hält Ton-Konsistenz besser. Skriptbearbeitung, Newsletter und so weiter – die Anthropic-KI braucht weniger Korrekturschleifen bis zum Endergebnis.

Faustregel: Poliertes Ergebnis, weniger Iterationen, Code oder Schreiben? → Claude.

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Die größte Schwächen von Claude sind meiner Meinung nach die (glücklicherweise seltenen) Totalausfälle und das niedrige kostenfreie Limit.

Was meine ich mit Totalausfällen? Die meiste Zeit liefert Claude gute erste Ergebnisse, doch manchmal schlägt das ins komplette Gegenteil um und ich kann überhaupt nichts mit dem Entwurf anfangen. Dann heißt es: einen neuen Chat starten und von vorne anfangen.

Fast schon witzig, finde ich, wie Claude manchmal behauptet, einen Entwurf zu überarbeiten, aber gar nichts daran ändert. Das ist schon sehr frech, bringt mich aber ehrlich gesagt gerne mal zum Lachen, also… immerhin?

Gemini: Der Multimedia-Spezialist

Gemini hat eine Fähigkeit, die die anderen nicht haben: Es verarbeitet alle vier Medientypen nativ: Video, Audio, Bilder und Text.

ChatGPT und Claude brauchen Umwege für Video und Audio. Gemini kann sie direkt verarbeiten. Das Kontextfenster ist riesig. Es schafft stundenlange Audio-Dateien, lange Videos und komplette Slide-Decks gleichzeitig.

Beispiel: Ihr habt eine Meeting-Aufzeichnung, eine 20-Folien-Präsentation und ein Whiteboard-Foto. Ladet alles bei Gemini hoch, fragt nach einer Zusammenfassung oder Folgeideen. Die KI wird das erledigen können. Da schauen die anderen Modelle größtenteils doof aus der Wäsche.

Faustregel: Video, Audio oder große Dateien? → Gemini.

Die größte Schwäche von Gemini ist meinem Empfinden nach, dass die KI mit den eigenen Funktionen oftmals Schwierigkeiten hat. Ich habe zum Beispiel mal versucht, Benchmark-Tabellen mit Gemini anzulegen. Dafür habe ich der KI Zugriff auf meine Sheet-Dateien auf Google Drive gegeben und anschließend Benchmark-Tabellen aus vorherigen Benchmarks als Beispiel genannt.

Gemini hat es einfach nicht geschafft, eine einfache Tabelle zu erstellen und gewisse Abstände einzuhalten – trotz mehrerer Beispieltabellen.

Nach 45 Minuten reiner Verzweiflung und purem Unverständnis gegenüber Gemini meinerseits habe ich die KI gefragt, ob sie denn wirklich Zugriff auf die Dateien hat. Daraufhin kam der eine Satz, den ich hier mal paraphrasiere:

»Sorry, aber nö, hab' da keinen Zugriff. Hättest ja auch zwei oder drei Mal fragen können, ob’s geklappt hat. Pech!«

Das war zwar nicht ganz die Aussage der KI, aber so hat es sich für mich angefühlt.

Google hat noch eine weniger bekannte KI, die mir in vielen Fällen deutlich lieber ist:

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Lernt am besten aus meinen Fehlern und fragt die KI nach dem ersten katastrophalen Fehlversuch lieber gleich, wieso das Ergebnis so schlecht ist.

Dieser Vorfall hat übrigens dafür gesorgt, dass ich Gemini nur noch nutze, wenn ich die Stärken ausnutzen möchte: Multimediabearbeitung (manchmal nur auf Nachfrage).

Für den Rest wende ich mich lieber an Claude, ChatGPT oder andere Modelle.