Seit 2025 ist eine neue Generation von Large Language Models (LLMs) entstanden, die jeweils die Grenzen dessen verschieben, was KI leisten kann. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Vergleich zwischen den neuesten Angeboten von OpenAI (GPT 4.5 und GPT-4o), Anthropic's Claude 3.7 Sonnet und Deepseek's R1-Modell und untersucht ihre einzigartigen Funktionen, Fähigkeiten, Zugänglichkeit und potenziellen Anwendungen.
GPT-4.5: OpenAIs neuestes Kraftpaket
GPT 4.5 Benchmarks
GPT 4.5 stellt OpenAIs jüngsten Fortschritt in der Technologie für große Sprachmodelle dar. Es wurde als Research Preview veröffentlicht und wird als OpenAIs "bisher größtes und bestes Modell für Chat" angepriesen. Basierend auf den verfügbaren Informationen liefert GPT 4.5 erhebliche Verbesserungen in mehreren Schlüsselbereichen:
- Verbesserte Denkfähigkeiten: GPT-4.5 stellt einen erheblichen Fortschritt in den Pre-Training-Fähigkeiten dar und ermöglicht anspruchsvolleres Denken und Problemlösen.
- Tool-Kompatibilität: Das Modell unterstützt alle ChatGPT-Tools und API-Funktionen wie Funktionsaufrufe und Bildeingaben.
- Leistungsverbesserungen: Frühe Berichte deuten auf bemerkenswerte Verbesserungen der Fähigkeiten in den Bereichen Denken, Kreativität und Wissensbereiche im Vergleich zu seinen Vorgängern hin.
GPT 4.5 Pricing & Wann GPT 4.5 verfügbar sein wird
GPT 4.5 wurde als Research Preview veröffentlicht. Zugangsdetails deuten darauf hin, dass es wahrscheinlich OpenAIs typische Rollout-Strategie folgen wird:
- Anfängliche Verfügbarkeit für ChatGPT Plus-Abonnenten
- Schrittweise Erweiterung auf API-Benutzer
- Schließlich breitere Verfügbarkeit
GPT-4o: Die Omni-Modal-Evolution
Hauptmerkmale und -fähigkeiten
GPT-4o stellt OpenAIs vielseitigstes Modell dar, das so konzipiert wurde, dass es mehrere Arten von Informationen nahtlos verarbeiten kann:
- Multimodale Integration: GPT-4o kombiniert Text-, Sprach- und Bildverarbeitung in einem einzigen, einheitlichen Modell.
- Verbesserte Audioausgabe: Das Modell kann menschliche Emotionen ausdrücken, singen und natürlichere Sprachantworten geben.
- Geschwindigkeitsverbesserungen: GPT-4o liefert Antworten deutlich schneller als frühere Modelle und behält dabei die Intelligenz des GPT-4-Niveaus bei.
- Canvas-Zusammenarbeit: Das Modell ermöglicht neue kollaborative Funktionen in ChatGPT, wie z. B. die Canvas-Funktion für die Projektentwicklung.
Zugang und Verfügbarkeit
OpenAI hat GPT-4o weithin zugänglich gemacht:
- Verfügbar für kostenlose und Premium-ChatGPT-Benutzer
- Integriert in die ChatGPT-Oberfläche und API
- Entwickler können über die OpenAI-API auf GPT-4o zugreifen, um Anwendungen zu erstellen
Claude 3.7 Sonnet: Anthropics Hybrid-Reasoning-Modell
Claude 3.7 Sonnet Benchmarks
Claude 3.7 Sonnet, veröffentlicht von Anthropic, führt mehrere bahnbrechende Funktionen ein:
- Hybrid-Reasoning-Modell: Claude 3.7 Sonnet wird als das erste Hybrid-Reasoning-Modell auf dem Markt vermarktet, das sowohl schnelle Antworten als auch Fähigkeiten zur tiefen Reflexion integriert.
- Sichtbarer Denkprozess: Das Modell führt einen "erweiterten Denkmodus" ein, der seinen Denkprozess für Benutzer sichtbar macht, sodass sie mitverfolgen können, wie Claude komplexe Probleme bearbeitet.
- Außergewöhnliche Programmierfähigkeiten: Claude 3.7 Sonnet zeigt signifikante Verbesserungen beim Programmieren und der Front-End-Webentwicklung und erzielt Bestleistungen bei Software-Engineering-Benchmarks wie SWE-bench Verified.
- GitHub-Integration: Verfügbar in allen Claude-Plänen, sodass Entwickler ihre Code-Repositories direkt mit Claude verbinden können, um mehr kontextbezogene Unterstützung zu erhalten.
- Agenten-Fähigkeiten: Das Modell zeichnet sich durch Aufgabenautomatisierung und komplexe Workflows aus, insbesondere bei der Verwendung von Tools und der Handhabung von Mehrschrittprozessen.
Wo man Claude 3.7 Sonnet verwenden kann
Anthropic hat Claude 3.7 Sonnet auf mehreren Plattformen verfügbar gemacht:
- Alle Anthropic-Pläne (Free, Pro, Team und Enterprise)
- Amazon Bedrock
- Google Clouds Vertex AI
- Erweiterter Denkmodus verfügbar auf allen Oberflächen außer der kostenlosen Claude-Stufe
Deepseek R1: Der Open-Source-Reasoning-Champion
Deepseek R1 Benchmarks
Deepseek R1, veröffentlicht im Januar 2025, konzentriert sich speziell auf Denkfähigkeiten:
- Erweitertes Denken: Das Modell zeichnet sich durch logische Schlussfolgerungen, Chain-of-Thought-Denken und Echtzeit-Entscheidungsfindung aus, was es besonders stark für Mathematik und logische Problemlösungen macht.
- Beeindruckende Benchmarks: Erreicht etwa 79,8 % pass@1 beim American Invitational Mathematics Examination (AIME) und etwa 97,3 % pass@1 beim MATH-500-Datensatz.
- Effiziente Architektur: Trotz insgesamt 671 Milliarden Parametern werden dank seines Mixture of Experts (MoE)-Frameworks nur 37 Milliarden pro Forward Pass aktiviert, was es recheneffizient macht.
- Suche mit Denken: DeepSeek R1 integriert Websuchfunktionen mit seinen Denkfähigkeiten und schafft so eine leistungsstarke Kombination für Recherche und Informationsabruf.
- Open-Source-Zugänglichkeit: Verteilt unter der MIT-Lizenz, die Forschern und Entwicklern volle Freiheit gibt, das Modell zu inspizieren, zu modifizieren und zu integrieren.
Zugang und Verfügbarkeit
Als Open-Source-Modell bietet Deepseek R1 einzigartige Zugänglichkeitsvorteile:
- Vollständig für die kommerzielle Nutzung unter der MIT-Lizenz verfügbar
- Deutlich niedrigere Betriebskosten im Vergleich zu proprietären Modellen
- Verfügbar in destillierten Versionen (1,5B bis 70B Parameter) für ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Gehostet auf Plattformen wie Fireworks AI für einfachen Zugriff
GPT-4.5 vs. Claude 3.7 Sonnet vs. Deepseek R1
Leistungs-Benchmarks
Beim Vergleich dieser Modelle über verschiedene Benchmarks:
- Denkaufgaben: OpenAIs GPT-4.5 und Deepseek R1 zeichnen sich beide bei komplexen Denkaufgaben aus, wobei R1 eine besonders starke Leistung bei mathematischen Problemlösungen zeigt. Der erweiterte Denkmodus von Claude 3.7 Sonnet bietet signifikante Verbesserungen bei Mathematik- und Naturwissenschaftsaufgaben.
- Programmierfähigkeiten: Claude 3.7 Sonnet zeigt außergewöhnliche Leistung bei realen Programmieraufgaben, insbesondere mit seinem neuen Claude Code-Tool. Deepseek R1 zeigt auch starke Programmierfähigkeiten mit hoher Leistung bei Codeforces-ähnlichen Herausforderungen.
- Multimodale Verarbeitung: GPT-4o ist führend in der nahtlosen Integration von Text, Sprache und Bild in einer einzigen Modellarchitektur, während die anderen Modelle unterschiedliche Grade an multimodalen Fähigkeiten aufweisen.
- Reale Anwendungen: Claude 3.7 Sonnet und Deepseek R1 betonen beide die reale Aufgabenleistung gegenüber Wettbewerbsproblemen und konzentrieren sich auf praktische Anwendungsfälle im Geschäftsleben.
Kosten- und Zugangsüberlegungen
Die Modelle stellen unterschiedliche wirtschaftliche und zugangsbezogene Profile dar:
- Proprietär vs. Open-Source: Während GPT-4.5 und GPT-4o (OpenAI) und Claude 3.7 Sonnet (Anthropic) proprietäre Modelle mit kontrolliertem Zugriff sind, ist Deepseek R1 vollständig Open-Source unter der MIT-Lizenz.
- Preisstruktur: Claude 3.7 Sonnet behält eine konstante Preisgestaltung von 3 pro Million Eingabe-Token und 15 pro Million Ausgabe-Token bei. Deepseek R1, das auf Fireworks AI läuft, kostet etwa 8 US-Dollar pro Million Token (sowohl Eingabe als auch Ausgabe), was es für bestimmte Workflows potenziell kostengünstiger macht.
- Zugänglichkeit: GPT-4o wurde für kostenlose ChatGPT-Benutzer verfügbar gemacht, was seine Zugänglichkeit erhöht. Der erweiterte Denkmodus von Claude 3.7 bleibt eine Premium-Funktion, die in der kostenlosen Stufe nicht verfügbar ist.
Spezialisierte Fähigkeiten
Jedes Modell bringt einzigartige spezialisierte Fähigkeiten mit:
- GPT-4.5: Repräsentiert OpenAIs fortschrittlichstes Chat-Modell insgesamt, wahrscheinlich mit verbessertem Kontextverständnis und Generierungsfähigkeiten.
- GPT-4o: Übertrifft in multimodalen Aufgaben und bietet nahtlose Übergänge zwischen Text-, Sprach- und Bildverarbeitung.
- Claude 3.7 Sonnet: Hebt sich durch seinen sichtbaren Denkprozess und seine außergewöhnlichen Programmierfähigkeiten ab, insbesondere für Software-Engineering-Aufgaben.
- Deepseek R1: Konzentriert sich speziell auf mathematisches Denken und logiklastige Aufgaben mit starker Leistung in strukturierten Problemlösungsbereichen.
Was ist das beste KI-Modell im Jahr 2025 für das Programmieren?
Das Aufkommen dieser fortschrittlichen Modelle signalisiert mehrere wichtige Trends in der KI-Entwicklung:
Denken als Kernfähigkeit
Der Fokus auf das Denken über alle diese Modelle hinweg, insbesondere mit dem erweiterten Denkmodus von Claude 3.7 Sonnet und dem auf Denken ausgerichteten Design von Deepseek R1, deutet darauf hin, dass fortgeschrittenes Denken zu einem zentralen Schwerpunkt der KI-Entwicklung wird und keine separate spezialisierte Funktion mehr darstellt.
Open-Source-Wettbewerb
Deepseek R1 zeigt, dass Open-Source-Modelle jetzt mit proprietären Angeboten in Bezug auf die Leistung konkurrieren können und gleichzeitig zusätzliche Vorteile wie Transparenz und Wirtschaftlichkeit bieten, was möglicherweise die Branchenlandschaft verändert.
Spezialisierung vs. allgemeine Fähigkeit
Diese Modelle zeigen unterschiedliche Ansätze, um spezialisierte Exzellenz mit allgemeinen Fähigkeiten in Einklang zu bringen. Während sich GPT-4o auf multimodale Vielseitigkeit konzentriert, betont Deepseek R1 das mathematische Denken, und Claude 3.7 Sonnet priorisiert sichtbares Denken und Programmieren.
Fazit
Die Entwicklung von GPT 4.5, GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet und Deepseek R1 stellt eine bedeutende Entwicklung der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz dar. Jedes Modell bringt einzigartige Stärken und Ansätze mit, von OpenAIs fortschrittlichem Chat und multimodaler Verarbeitung über Anthropics sichtbares Denken und Programmierleistungen bis hin zu Deepseeks Open-Source-mathematischer Denkfähigkeit.
Da sich diese Modelle weiterentwickeln und neue Wettbewerber auftauchen, können wir weitere Verbesserungen der Denkfähigkeiten, der multimodalen Verarbeitung und der spezialisierten Funktionen erwarten. Organisationen und Einzelpersonen, die diese Technologien nutzen möchten, sollten ihre spezifischen Bedürfnisse, Ressourcenbeschränkungen und Anwendungsfälle sorgfältig berücksichtigen, wenn sie zwischen diesen leistungsstarken KI-Systemen wählen.
Der Wettbewerb zwischen proprietären und Open-Source-Ansätzen sowie zwischen verschiedenen philosophischen Ansätzen zur KI-Entwicklung wird wahrscheinlich weitere Innovationen vorantreiben und möglicherweise verändern, wie wir in den kommenden Jahren mit künstlicher Intelligenz interagieren und sie einsetzen.
