Ein KI-Modell ist der Teil einer KI, der beim Training aus Beispielen gelernt hat und danach aus deiner Eingabe eine Ausgabe berechnet. Technisch ist es eine riesige Sammlung von Zahlen, den Parametern, zusammen mit dem Bauplan, nach dem damit gerechnet wird. Das Modell ist nicht dasselbe wie die App: ChatGPT ist die App, GPT-6 das Modell dahinter und OpenAI der Anbieter.
Für mich ist der Unterschied jeden Tag praktisch wichtig. Meine vierzehn KI-Mitarbeiter laufen auf Claude Team, manche auch auf offenen Modellen oder über die API. Die Rolle eines Mitarbeiters bleibt dabei gleich, das Modell darunter kann wechseln. Wer das versteht, versteht auch, warum dieselbe Frage in zwei Werkzeugen verschieden beantwortet wird. Alle Grundlagen zu KI sammle ich auf der Seite KI-Grundlagen.
Was ein KI-Modell ist
Google beschreibt ein Modell in seinem Glossar für maschinelles Lernen allgemein als jedes mathematische Gebilde, das Eingabedaten verarbeitet und eine Ausgabe liefert. Anders gesagt: Ein Modell ist die Menge an Parametern und die Struktur, die ein System braucht, um Vorhersagen zu treffen.
Parameter sind laut Google die Werte, die ein Modell beim Training lernt, vor allem sogenannte Gewichte. Sie legen fest, wie stark welcher Teil der Eingabe in die Rechnung eingeht. Große Sprachmodelle haben viele Milliarden davon. Im Alltag passiert zweierlei:
- Training: Das Modell sieht sehr viele Beispiele, und seine Parameter werden Schritt für Schritt angepasst, bis seine Vorhersagen gut sind. Das passiert beim Hersteller, einmal je Modellversion, und kostet viel Rechenleistung.
- Nutzung: Du schickst eine Frage, und das fertige Modell rechnet mit den gelernten Parametern eine Antwort aus. Dabei lernt es nichts mehr dazu. Fachleute nennen das Inferenz.
Welche Art Ausgabe ein Modell liefert, hängt vom Training ab: Ein Sprachmodell erzeugt Text, ein Bildmodell Bilder, andere Modelle sortieren Mails oder erkennen Gesichter. Die Modelle, die neue Inhalte erzeugen, erkläre ich in Generative KI einfach erklärt: mit Beispielen.
Modell, App und Anbieter: drei verschiedene Dinge
Die meisten Verwechslungen entstehen, weil drei Dinge ähnlich heißen.
Bei Google heißen Modell und App beide Gemini, das macht es besonders unübersichtlich. Wichtig ist: Die App ist die Oberfläche mit Chatfenster, Dateiablage und Einstellungen. Das Modell ist der Rechenkern, der die Antworten erzeugt. Dieselbe App kann verschiedene Modelle anbieten, und dasselbe Modell kann in vielen Apps stecken, auch in Programmen anderer Firmen, die es über die API einbinden. API heißt die Schnittstelle, über die ein Programm ein Modell direkt anspricht, ohne Chatfenster. Wie das funktioniert, erkläre ich in Was ist eine API?.
Was Modellnamen verraten
Modellnamen folgen meist einem Muster aus Familie, Stufe und Version. Bei Claude Opus 5.5 ist Claude die Familie, Opus die Stufe und 5.5 die Version. Anthropic beschreibt die Stufen so: Opus für lange Aufgaben an Code und Wissen, bei denen die KI viele Schritte selbst geht, Sonnet als beste Verbindung aus Tempo und Intelligenz, Haiku für viele schnelle Anfragen, Fable für besonders anspruchsvolles Denken. Welches Claude-Modell wofür taugt, steht in Claude Modelle: Opus, Sonnet, Haiku, Fable.
Jedes Modell hat außerdem einen eigenen Wissensstand. Anthropic nennt für seine aktuellen Modelle Juni 2026. Bei OpenAI steht für GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol der 30. April 2026, für GPT-6 Luna der 18. Mai 2026. Wenn du dich wunderst, warum ein Werkzeug eine aktuelle Neuigkeit nicht kennt, liegt es oft daran.
Bei offenen Modellen steht im Namen häufig die Größe, etwa „8B“ oder „70B“. Das B steht für das englische „billion“, also Milliarden Parameter. Größere Modelle können oft mehr, brauchen aber auch mehr Speicher und einen stärkeren Rechner.
Offene und geschlossene Modelle
- Geschlossene Modelle nutzt du nur über die App oder die API des Anbieters. Die Parameter bleiben beim Hersteller. Claude und die GPT-Modelle in ChatGPT gehören dazu. Für Claude nennt Anthropic in seiner Modellübersicht nicht einmal die Zahl der Parameter.
- Offene Modelle, oft Open-Weight-Modelle genannt, kannst du herunterladen und auf eigener Hardware betreiben. Mit Gewichten sind hier die gelernten Parameter gemeint. Ob du ein offenes Modell kommerziell nutzen darfst, entscheidet seine Lizenz.
Welche offenen Modelle es gibt, steht in Open-Source-KI-Modelle 2026 im Vergleich, was damit auf eigener Hardware wirklich geht, in Lokale KI: was 2026 wirklich geht. Die Lizenzen erkläre ich in Open Weight vs. Open Source: Lizenzen erklärt.
Ein Beispiel: dieselbe Aufgabe, drei Wege
Ein ausgedachtes Beispiel: Ein Elektrobetrieb will Angebotstexte aus Stichpunkten schreiben lassen. Es gibt drei Wege. Erstens die App eines Anbieters, dort wählt der Chef ein Modell aus der Liste und tippt los. Zweitens ein Programm, das über die API immer dasselbe Modell mit derselben Anweisung anspricht und den Text direkt ins Angebotsprogramm schreibt. Drittens ein offenes Modell auf einem eigenen Rechner im Büro, dann verlassen die Stichpunkte das Haus nicht, dafür muss jemand den Rechner betreiben.
Die Aufgabe ist dreimal dieselbe, das Modell und der Weg dorthin nicht. Bei meinen KI-Mitarbeitern ist es genauso: Die Rolle bleibt, und das Modell darunter kann ich wechseln.
Worauf du achten solltest
- Frag, welches Modell in einem Werkzeug steckt. Ein Programm mit „KI“ im Namen kann ein eigenes Modell haben oder das eines großen Anbieters über die API nutzen. Davon hängen Qualität und Datenweg ab.
- Prüf nach einem Modellwechsel nach. Ein neues Modell kann anders schreiben, auch bei gleicher Anweisung.
- Rechne damit, dass Modelle auslaufen. Anthropic nennt für jedes aktuelle Modell ein frühestes Datum, an dem es abgeschaltet wird, bei Opus 5.5 frühestens den 22. September 2027.
- Kenne den Wissensstand. Für aktuelle Themen braucht das Modell eine Websuche oder dein Material.
- Lies bei offenen Modellen die Lizenz, bevor du sie für Kundenarbeit einsetzt.
Häufige Fragen
Ist ChatGPT ein KI-Modell?
Nein, ChatGPT ist eine App. Das Modell dahinter ist laut OpenAI seit Oktober 2026 GPT-6. Genauso ist Claude die App von Anthropic, in der Modelle wie Claude Opus 5.5 oder Sonnet 5.5 arbeiten.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Modell und einem KI-Agenten?
Das Modell erzeugt eine Antwort auf eine Eingabe. Ein Agent nutzt ein Modell als Motor, bekommt Werkzeuge wie Websuche oder Dateien und geht mehrere Schritte nacheinander, bis eine Aufgabe erledigt ist. Mehr dazu in Was ist ein KI-Agent? Einfach erklärt.
Was bedeuten Zahlen wie 8B oder 70B im Modellnamen?
Sie geben die Größe an: 8B heißt 8 Milliarden Parameter, 70B heißt 70 Milliarden. Größere Modelle können oft mehr, brauchen aber deutlich mehr Speicher. Für einen normalen Büro-Rechner eignen sich eher kleinere Modelle.
Was passiert, wenn ein Anbieter ein Modell abschaltet?
Dann läuft deine Arbeit mit dem Nachfolger weiter, und Ergebnisse können sich ändern. Anthropic veröffentlicht für jedes Modell ein frühestes Abschaltdatum. Wenn du ein Werkzeug fest eingerichtet hast, plane rechtzeitig einen Test mit dem neuen Modell.
Hat das etwas mit KI-Models auf Instagram zu tun?
Nein. Mit „AI Model“ sind im Englischen manchmal auch Figuren auf Instagram gemeint, deren Bilder komplett von einer KI erzeugt werden. In diesem Beitrag geht es um das Modell als Software, also den Rechenkern einer KI.
Wie du weitermachst
Wie ein Modell überhaupt lernt, erkläre ich im Beitrag über Machine Learning. Welche Modelle neue Inhalte erzeugen, steht in Generative KI einfach erklärt: mit Beispielen. Der nächste Schritt im Lernpfad ist das Innere eines Sprachmodells: Wie funktioniert ein LLM? Einfach erklärt. Wie andere Selbstständige ihre Modelle auswählen, besprechen wir in meiner deutschsprachigen Community Claude Practitioners.
