KI-Modelle

Ein KI-Sprachmodell einfach erklärt: Es errät das nächste Wort, und die Parameter (Gewichte) sind seine Einstellungen - davon gibt es Milliarden. Mehr heißt schlauer, aber auch teurer.

Was Tokens und das Kontextfenster eines KI-Modells einfach erklärt bedeuten: warum das Modell den Anfang des Gesprächs vergisst, warum deutscher Text teurer ist als englischer und wieso du für Eingabe und Ausgabe getrennt zahlst.

Sprachmodellfamilien einfach erklärt: Worin Claude, GPT, Gemini stark sind und was die offenen Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek draufhaben. Geschlossen gegen offen - was du für welche Aufgabe wählst.

Günstiges oder teures KI-Modell - was nehmen? Wir klären die Abrechnung nach Token (Eingang und Ausgang), warum die Antwort teurer ist als die Frage und wie du Aufgaben verteilst, damit deine API-Rechnung drastisch sinkt.

Wie du Benchmarks und Leaderboards von KI-Modellen liest: warum die Zahlen lügen (Trainieren auf den Test, bequeme Metriken, Testdaten im Training) und wie du Modelle ehrlich an deinen eigenen Aufgaben vergleichst.

Wie du das richtige KI-Modell für deine Aufgabe wählst: Reasoning-Modelle für Code und Logik, günstige für Klassifizierung, großer Kontext für Dokumente, lokale Modelle für private Daten. Nimm das gerade noch ausreichende.

Multimodalität einfach erklärt: Das Modell versteht Text, Bilder, Ton und Video und kann sie selbst erzeugen. Screenshot zu Code, Stimme statt Tastatur, Bildgenerierung - für Vibecoder.