Vollständiger LLM-Vergleich: Claude Opus 4.5 vs. ChatGPT 5.1 vs. Google Gemini 3 Pro

Autor: Boxu Li

Einführung

Ende 2025 haben drei KI-Giganten – Anthropic, OpenAI und Google DeepMind – jeweils ihre nächste Generation von großen Sprachmodellen veröffentlicht. Claude Opus 4.5 von Anthropic, ChatGPT 5.1 von OpenAI (basierend auf der GPT-5.1-Serie) und Google Gemini 3 Pro repräsentieren den neuesten Stand der KI. Alle drei versprechen bedeutende Fortschritte in der Leistungsfähigkeit, von der Bewältigung massiver Kontexte bis hin zur Lösung komplexer Codierungs- und Argumentationsaufgaben. Diese detaillierte Analyse bietet einen technischen Vergleich dieser Modelle in zentralen Bereichen – Leistungsbenchmarks, Argumentationsfähigkeiten, Codegenerierung, API-Latenz, Kosten, Token-Kontextfenster, Feinabstimmung und Anpassung – um zu verstehen, wie sie im direkten Vergleich abschneiden.

Modellprofile: Claude Opus 4.5 ist das neueste Flaggschiffmodell von Anthropic (ein Nachfolger von Claude 2 und der Claude 4-Serie), das behauptet, „das beste Modell der Welt für Programmierung, Agenten und Computernutzung“ zu sein[1]. ChatGPT 5.1 von OpenAI ist ein Upgrade der GPT-5-Serie, das in zwei Modi angeboten wird (Instant und Thinking), um Geschwindigkeit und Tiefgründigkeit der Argumentation auszugleichen[2]. Googles Gemini 3 Pro ist die erstklassige Instanz der Gemini-Familie, ein multimodales Modell, das von Google DeepMind entwickelt wurde und als „unser intelligentestes Modell“ mit modernster Argumentation und Werkzeugnutzung angepriesen wird[3][4]. Während die detaillierten Architekturen proprietär sind, sind alle drei große, auf Transformern basierende Systeme, die vermutlich in der Größenordnung von Billionen von Parametern liegen und durch umfassendes Training und Optimierung erweitert wurden (z. B. durch Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback). Im Folgenden vergleichen wir sie im Detail.

Leistung bei Benchmarks

Model

Breites Wissen (MMLU / PiQA)

GPQA Diamond (schwierige QA)

Humanity’s Last Exam (HLE)

ARC‑AGI (Schlussfolgerungen)

Charakterisierung

Gemini 3 Pro

≈„menschlicher Experte“ bei standardmäßigen akademischen Benchmarks; ~90%+

91,9%[5]

37,5% (ohne Tools)[8]

31%, bis zu 45% im „Deep Think“-Modus[9]

Stand der Technik bei den schwierigsten Aufgaben zur Schlussfolgerung; effektiv „PhD-Niveau“ bei fortgeschrittenen Benchmarks[10].

GPT‑5.1

≈91,0% bei MMLU[6], im Wesentlichen auf Augenhöhe mit Gemini[6]

– (nicht öffentlich angegeben; allgemein vergleichbar im Wissen)

≈26,8%[8]

≈18%[9]

Sehr starkes breites Wissen; liegt bei ultra-schwierigen Schlussfolgerungen hinter Gemini 3 Pro, aber immer noch wettbewerbsfähig.

Claude Opus 4.5

Kein offizielles MMLU; Claude Sonnet 4.5 hohe-80er% als Proxy verwendet[7]

–

≈13,7% für vorheriges Claude-Modell[8]

Unter GPT‑5.1 und Gemini 3 Pro bei ARC‑AGI[9]

Solide akademische Leistung; vergleichsweise schwächer bei fortgeschrittenen Schlussfolgerungen, mit Stärken in anderen Bereichen (insbesondere beim Kodieren).

Wissen & Schlussfolgerungen (MMLU, ARC, etc.): Bei umfassenden Wissenstests wie MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding) operieren alle drei Modelle in der Nähe oder oberhalb des menschlichen Expertenniveaus. Google berichtet, dass Gemini 3 Pro etwa 91,9 % bei den schwierigsten Fragen (GPQA Diamond) erreicht und mit einem Elo von 1501 die LMArena-Rangliste anführt[5]. GPT‑5.1 ist ähnlich stark bei MMLU – in einer Analyse erzielte GPT‑5.1 etwa 91,0 % bei MMLU, was ungefähr auf Augenhöhe mit Gemini 3 Pro liegt[6]. Anthropic hat noch keine offizielle MMLU für Opus 4.5 veröffentlicht, aber sein Vorgänger (Claude Sonnet 4.5) lag im Bereich der hohen 80 %[7], was darauf hindeutet, dass Opus 4.5 bei akademischen Wissenstests auf einem ähnlichen Niveau liegt. Bei äußerst anspruchsvollen Schlussfolgerungsprüfungen treten Unterschiede zutage.

Die letzte Prüfung der Menschheit (ein brutaler Logiktest) zeigte, dass Gemini 3 Pro 37,5% erreichte (ohne Hilfsmittel) – deutlich höher als GPT-5.1 (ca. 26,8%) oder das frühere Modell von Anthropic (ca. 13,7%)[8]. Ebenso erreichte Gemini 3 Pro bei der ARC-AGI-Logikherausforderung 31% (und bis zu 45% im speziellen „Deep Think“-Modus), weit über GPT-5.1 (ca. 18%) und früheren Claude-Modellen[9]. Diese Ergebnisse zeigen, dass Googles Modell derzeit bei den schwierigsten Logik-Benchmarks führend ist, was wahrscheinlich auf das fortschrittliche Planungs- und Problemlösungstraining von Gemini zurückzuführen ist. OpenAIs GPT-5.1 liegt in Bezug auf Wissen und Logik nicht weit dahinter, während die Stärke von Anthropic anderswo liegt (wie wir im Bereich Coding sehen werden). Insgesamt sind bei Standard-Benchmarks wie MMLU und PiQA alle drei mit etwa 90% Genauigkeit eng beieinander[5], aber bei *„Grenz“-*Logiktests (komplexe Mathematik, Logikrätsel) hat Gemini 3 Pro mit seiner „Promotionsebene“-Leistung einen Vorteil[10].

Code-Generierung & Software-Benchmarks: Anthropic Claude Opus 4.5 hat sich explizit auf Codierungs- und „agentische“ Computeraufgaben spezialisiert und beansprucht derzeit die Krone bei Code-Benchmarks. In Anthropics interner Bewertung auf SWE-Bench (Software Engineering Bench) Verified erreichte Opus 4.5 80,9 % Erfolg – die höchste aller führenden Modelle[11]. Dies übertrifft leicht OpenAIs Modell GPT‑5.1-Codex-Max (77,9 %) und Googles Gemini 3 Pro (76,2 %) im selben Test[11]. Die untenstehende Grafik aus der Ankündigung von Anthropic veranschaulicht die Differenz, mit der Claude 4.5 bei realen Codierungsaufgaben führt:

Claude Opus 4.5 erzielt die höchste Punktzahl auf SWE-Bench Verified (realistische Codierungsprobleme) und übertrifft leicht OpenAIs GPT‑5.1 Codex und Googles Gemini 3 Pro[11].

Dieses Ergebnis ist bemerkenswert, da die Codex-Max-Variante von GPT-5.1 selbst eine bedeutende Verbesserung für das Programmieren darstellte (OpenAI hat es auf Software-Engineering-Aufgaben und die Nutzung von Tools trainiert)[12]. Dennoch schaffte es Opus 4.5, um einige Prozentpunkte vorauszuspringen. Googles Gemini 3 Pro ist dicht dahinter; es „übertrifft“ seinen Vorgänger Gemini 2.5 auf diesen Codierungs-Benchmark-Tests[13] deutlich, liegt aber derzeit hinter dem neuen Claude. In praktischen Begriffen sind alle drei Modelle hochfähige Programmierassistenten – in der Lage, korrekten Code für komplexe Aufgaben zu generieren, große Codebasen zu refaktorisieren und sogar Entwicklungsumgebungen zu betreiben. Aber der Fokus von Anthropic auf Codequalität und Effizienz zeigt sich: Entwickler berichteten, dass Claude Opus 4.5 „fortschrittliche Aufgabenplanung und Werkzeugnutzung“ im Bereich Programmierung demonstriert und Probleme mit weniger Token löst[14][15]. Tatsächlich sagt Anthropic, dass Opus 4.5 mehrstufige Programmier-Workflows „effizienter als jedes von uns getestete Modell“ bewältigen kann und höhere Erfolgsraten erzielt, während bis zu 65% weniger Token für die gleichen Aufgaben verwendet werden[16]. Diese Effizienz und Programmierfähigkeit machen Claude 4.5 extrem stark für Anwendungsfälle im Software-Engineering.

Andere Benchmarks: Jedes Modell hat seine spezifischen Stärken. Die multimodale Leistungsfähigkeit von Gemini 3 zeigt sich in Bild+Video-Reasoning-Benchmarks – zum Beispiel MMMU-Pro (Multimodal MMLU) und Video-MMMU, bei denen Gemini 3 Pro 81% bzw. 87,6% erreichte und damit einen neuen Maßstab setzte[17]. Es erreichte auch 72,1% bei SimpleQA Verified, was auf eine verbesserte faktische Genauigkeit in offenen Q&A hinweist[18]. OpenAI’s GPT‑5.1 hingegen überzeugt durch seine Gesprächsqualität und folgt den Anweisungen genauer als seine Vorgänger. Obwohl es nicht an einen einzelnen Benchmark gebunden ist, merkte OpenAI an, dass sowohl die Intelligenz als auch der Kommunikationsstil von GPT‑5.1 „bedeutende“ Verbesserungen erfuhren[19]. Viele Beobachter stellten fest, dass sich GPT‑5.1 bei alltäglichen Aufgaben „wärmer, intelligenter und besser bei der Befolgung von Anweisungen“ anfühlt[2], was sich möglicherweise nicht in reinen Genauigkeitsmetriken zeigt, aber die praktische Anwendbarkeit verbessert. Auch Anthropic’s Opus 4.5 wurde für praktische Aufgaben über das Programmieren hinaus entwickelt – Tester fanden heraus, dass es „den Fehler behebt“ bei komplexen Multi-System-Fehlern und „mit Unklarheiten umgeht und Abwägungen trifft“ ohne ständige Anleitung[20]. Kurz gesagt, Benchmarks erzählen nur einen Teil der Geschichte. Alle drei Modelle übertreffen in vielen akademischen Tests das menschliche Niveau. Gemini 3 erweitert die Grenzen bei schwierigen logischen und multimodalen Herausforderungen, Claude 4.5 führt bei komplexen Programmier- und Werkzeugaufgaben, und GPT‑5.1 bietet eine starke Leistung mit verfeinerter Gesprächsfähigkeit.

Denkfähigkeiten und langfristiges Denken

Ein Thema dieser neuen Modelle ist die verbesserte Langstrecken-Logik – die Fähigkeit, komplexe Probleme durch mehrere Schritte oder über längere Zeiträume hinweg zu bewältigen. OpenAIs GPT‑5.1 führte einen speziellen „Denkmodus“ ein, ein fortschrittliches Denkmodell, das „beharrlicher bei komplexen Aufgaben“ ist[2]. GPT‑5.1 Thinking wird tatsächlich länger „denken“ (d.h. mehr interne Berechnungen oder Schritte zuweisen) für schwierige Anfragen, was es ihm ermöglicht, Probleme zu lösen, die mehrstufige Logik erfordern. Google verfolgte einen ähnlichen Ansatz mit Gemini 3 Deep Think, einem optionalen Modus für Gemini 3 Pro, der „die Grenzen der Intelligenz bei komplexen Problemen noch weiter verschiebt“[21]. In Tests übertraf Gemini 3 Deep Think den normalen Modus bei den schwierigsten Benchmarks (z.B. steigerte er den „Humanity’s Last Exam“-Score von 37,5% auf 41,0% und ARC-AGI auf 45,1%)[22]. Dies zeigt, dass das Modell intern sehr schwierige Aufgaben bewältigen kann, wenn ihm mehr „Denkzeit“ gegeben wird.

Ähnlich betont Anthropic's Claude Opus 4.5 erweitertes Denken. Es bewahrt automatisch seine „Denkblöcke“ aus vorherigen Runden und hält einen Gedankengang über eine lange Sitzung hinweg aufrecht[23] – frühere Claude-Modelle würden diese verwerfen, aber Opus 4.5 kann Zwischenüberlegungen übernehmen, was für konsistente mehrstufige Arbeit entscheidend ist. Anthropic hat auch einen „Aufwand“-Parameter zu Opus 4.5 hinzugefügt, der direkt steuert, wie viele Tokens das Modell für Überlegungen und Erklärungen aufwendet[24]. Bei Hochaufwand liefert Opus sehr gründliche Analysen (nützlich für komplexes Debugging oder tiefgehende Forschung), während Geringer Aufwand kürzere Antworten bietet, die für schnelle, umfangreiche Aufgaben geeignet sind[25]. Dies ist effektiv ein Regler für Tiefe der Überlegungen vs. Geschwindigkeit.

In der Praxis bedeuten diese Funktionen, dass jedes Modell anhaltende Aufgaben der logischen Schlussfolgerung weit besser bewältigen kann als frühere Generationen. Zum Beispiel berichtete OpenAI, dass GPT‑5.1-Codex-Max autonom stundenlang arbeiten kann, indem es iterativ den Code verbessert und Fehler behebt, ohne menschliches Eingreifen[26][27]. Es verwendet eine Technik namens „Verdichtung“, um seinen Kontext während der Arbeit zu kürzen und zu verdichten, was kohärente Arbeit über Millionen von Tokens in einer einzigen Sitzung ermöglicht[28][29]. Simon Willison, ein früher Tester, bemerkte, dass auch die Modelle von Anthropic ähnlich lange Codierungs-Sitzungen aufrechterhalten können – er nutzte Opus 4.5, um ~30 Minuten autonomes Codieren zu steuern, und sogar das kleinere Claude Sonnet 4.5 konnte die Arbeitsbelastung effektiv fortsetzen[30][31]. Gemini 3, mit seinem großen Kontextfenster und integrierter Werkzeugnutzung, ist ausdrücklich dafür konzipiert, „komplexe, End-to-End-Aufgaben zu planen und auszuführen“ über Agenten, die in einer IDE oder sogar einem Linux-Terminal laufen können[32][33]. In Googles eigenen Produkten kann Gemini-basierte KI lange Dokumente oder Videos analysieren und strukturierte Ausgaben wie Karteikarten oder Schritt-für-Schritt-Pläne erzeugen[34][35].

Fazit: Alle drei Modelle haben das Denken beharrlicher und autonomer gemacht. Sie können komplexe Arbeitsabläufe bewältigen, die viele Schritte umfassen. OpenAI und Google bieten Schalter (Denkmodus, Tiefes Denken), um das Denken bei Bedarf zu intensivieren. Anthropics Opus arbeitet standardmäßig auf einem hohen Denklevel und gibt Entwicklern manuelle Kontrolle über den Kompromiss zwischen Gründlichkeit und Latenz. Dies spiegelt eine Konvergenz im Design wider: Anstatt immer in einem einzigen Schritt zu antworten, simulieren diese Modelle intern ein „längeres Nachdenken“, um schwierigere Probleme anzugehen und Werkzeuge effektiv zu nutzen, und bewegen sich damit näher an ein echtes agentenähnliches Verhalten heran.

Codegenerierung und Werkzeugnutzung

Codierungsfähigkeiten: Wie bereits erwähnt, übertrifft Claude 4.5 derzeit GPT-5.1 und Gemini 3 bei gemessenen Codierungs-Benchmarks[11]. Aber alle drei sind äußerst fähig in der Code-Generierung, weit über die Modelle von vor ein oder zwei Jahren hinaus. OpenAIs GPT-5.1-Codex-Max wurde beispielsweise „auf realen Software-Engineering-Aufgaben trainiert“ wie Code-Reviews, das Erstellen von Pull-Requests und das Beantworten von Coding-Fragen[12]. Es kann über mehrere Dateien hinweg arbeiten und sogar Windows-Umgebungen handhaben (etwas Neues, das auf ein Training auf betriebssystemspezifischen Aufgaben hinweist)[38][39]. Unterdessen war Claude Opus 4.5 laut Anthropics Kunden für komplexe Refactorings über mehrere Codebasen und Agenten verantwortlich[40]. Entwickler, die Claude in einer IDE (z.B. Claude Code) nutzen, stellten fest, dass es Änderungen über Dutzende von Dateien mit minimalen Fehlern koordinieren konnte[41]. Googles Gemini 3 glänzt ebenfalls in der Softwareentwicklung: Es wird von Google als „das beste Vibe-Coding- und agentische Codierungsmodell, das wir je gebaut haben“ beschrieben und führte einen WebDev-Benchmark (Webentwicklung-Aufgaben) mit einem Elo von 1487 an[13]. In einem Live Terminal-Bench Test (bei dem das Modell ein Linux-Terminal bedient), erzielte Gemini 3 Pro 54,2%, höher als GPT-5.1 (~47%) oder frühere Modelle von Anthropic[42][43]. Dies legt nahe, dass Gemini besonders stark darin ist, Werkzeuge/Befehle zu nutzen, um Codierungsaufgaben autonom zu erledigen.

Tool-Nutzung und Agenten: Jenseits der reinen Code-Generierung ist ein zentraler Bereich das agentische Verhalten – also die Fähigkeit des Modells, Werkzeuge zu nutzen oder als autonomer Agent zu agieren. Alle drei Unternehmen ermöglichen dies auf unterschiedliche Weise. Die Plattform von OpenAI unterstützt Funktionsaufrufe und hat „OpenAI Agents“ eingeführt, die es GPT-5.1 ermöglichen, Werkzeuge (wie Webbrowser, Code-Interpreter usw.) zu verwenden, um Aufgaben zu erledigen. GPT-5.1 kann während langer Werkzeugnutzungssitzungen auch automatisch sein Arbeitsgedächtnis „kompaktieren“, wie beschrieben, damit ihm der Kontext nicht ausgeht[28][29]. Google hat eine gesamte agentenorientierte Umgebung namens Google Antigravity um Gemini 3 herum aufgebaut[32]. In diesem System haben Gemini-Agenten direkten Zugriff auf einen Code-Editor, ein Terminal und einen Browser. Sie können „autonom komplexe, durchgehende Softwareaufgaben planen und ausführen“ – Code schreiben, ihn ausführen, testen und iterieren, alles innerhalb der Entwicklungsplattform[44][33]. Dies wird durch die multimodalen Fähigkeiten von Gemini ergänzt: Zum Beispiel kann ein Gemini-Agent einen Screenshot oder ein Design-Mockup als Eingabe lesen, dann Code generieren und ausführen, um die Benutzeroberfläche zu reproduzieren.

Anthropic hat seinerseits Claudes „Computergebrauch“-Werkzeuge verbessert. Claude Opus 4.5 kann jetzt einen hochauflösenden vergrößerten Screenshot von Bildschirmbereichen für eine detaillierte Inspektion anfordern[45][46]. In den Claude-Apps und dem SDK von Anthropic kann es einen virtuellen Computer bedienen – Tasten klicken, scrollen, tippen – und die neue Zoomfunktion hilft dabei, kleinen Text oder UI-Elemente zu lesen, die zuvor schwer zu erkennen waren[47][48]. In Kombination mit einer Reihe verfügbarer Werkzeuge (Bash-Shell, Codeausführung, Webbrowser usw. in Claudes API[49][50]), ist Claude 4.5 eindeutig darauf ausgelegt, bei „Agenten, die einen Computer benutzen“ zu glänzen. Erste Tester berichten, dass Opus 4.5 „die beste Aufgabenplanung und Werkzeugnutzung, die wir bisher gesehen haben,“ zeigt und mehrstufige Arbeitsabläufe mit weniger Sackgassen ausführt[14][51]. Zum Beispiel verzeichnete Warp (ein Unternehmen für Entwicklerwerkzeuge) eine 15% Verbesserung bei Terminal Bench mit Claude 4.5 im Vergleich zu Claude 4.1 und führte dies auf seine anhaltenden Überlegungen zurück, die eine bessere Langzeitplanung ermöglichen[52].

Zusammenfassend lässt sich sagen, wenn es um Codierung und den Einsatz von Tools geht: - Claude Opus 4.5 liegt leicht vorne in Bezug auf die reine Codierungserfolgsrate und ist äußerst effizient (löst Aufgaben mit deutlich weniger Tokens)[53][54]. Es ist eine Top-Wahl für groß angelegte Refaktorisierungen, Code-Migrationen und alles, wo die Token-Kosten zählen, dank Optimierungen, die den Token-Verbrauch in Tests um 50–76% reduzieren[55][54]. - GPT‑5.1 (Codex-Max) ist ein sehr naher Konkurrent, der sich tief in den Entwickler-Workflow integriert (CLI, IDE-Erweiterungen[56]). Es ist bekannt dafür, ein zuverlässiger Codierungspartner zu sein, der stundenlang laufen kann, und unterstützt jetzt auch nativ mehrere Kontextfenster (was bedeutet, dass es nahtlos Teile eines Projekts in Folge bearbeiten kann)[28]. Das OpenAI-Ökosystem erleichtert auch die Tool-Integration über Funktionsaufrufe. - Gemini 3 Pro bringt Googles Stärke in der Integration von Suche, Daten und multimodalem Input in die Codierung ein. Es schreibt nicht nur Code, sondern kann auch effektiv Software bedienen (das Terminal, den Browser usw.). Googles Vorteil im Multimodalen bedeutet, dass Gemini visuelle Kontexte (Design-Entwürfe, Diagramme) direkt in den Codierungsprozess einbeziehen kann – eine einzigartige Fähigkeit unter diesen Modellen.

Alle drei streben nach KI, die nicht nur Code schreibt, sondern als autonomer Ingenieur agiert. Dies zeigt sich in Berichten über KI-Agenten, die „aus Erfahrung lernen und ihre eigenen Fähigkeiten verfeinern“ in einem iterativen Kreislauf[57][58]. Ein Kunde beschrieb Claude 4.5-Agenten, die sich über 4 Iterationen hinweg selbst verbesserten, um Höchstleistung bei einer Aufgabe zu erreichen, während andere Modelle 10 Iterationen benötigten und immer noch nicht mithalten konnten[59][60]. Diese Art von adaptivem, werkzeugnutzendem Verhalten entwickelt sich schnell weiter, und jedes dieser Modelle ist an der Spitze der Innovation.

Kontextfenster und Gedächtnis

Große Kontextfenster waren ein Markenzeichen von Anthropics Claude, und Opus 4.5 setzt diesen Trend mit einem 200.000-Token-Kontextfenster für Eingaben (und bis zu 64k Token im Output) fort[61]. Dies reicht aus, um hunderte Seiten Text oder mehrere umfangreiche Dokumente auf einmal einzugeben. Praktisch gesehen ermöglichen 200k Tokens (~150.000 Wörter) zum Beispiel das Einfügen eines gesamten Codebases oder eines Buches in Claude zur Analyse. Anthropic nutzt dies, um „unendliche“ Chatsitzungen ohne Einschränkungen zu ermöglichen – tatsächlich unterstützt Claude 4.5 sehr lange Gespräche und kann sich an wesentlich mehr Verlauf erinnern als die meisten Modelle[62][63].

Google hat nun mit dem Gemini 3 Pro und seinem Kontextfenster von 1.048.576 Tokens (etwa 1 Million Tokens) einen Sprung nach vorn gemacht [64][65]. Dies ist ein Sprung um eine Größenordnung. Gemini 3 kann „umfangreiche Datensätze verstehen… einschließlich Text, Audio, Bilder, Videos, PDFs und sogar ganze Code-Repositories mit seinem 1M-Token-Kontextfenster“ [64][65]. Im Grunde kann es Bücher oder Stunden von Audio/Video als Eingabe verarbeiten. Tatsächlich unterstützt das Modell wirklich multimodale Eingaben – man könnte ihm ein umfangreiches PDF, mehrere Bilder und Audio-Clips in einem einzigen Prompt geben, solange die Gesamtanzahl der Tokens (nach der Kodierung) unter dem Limit bleibt [64][66]. Die Dokumentation von Google listet auf, dass es bis zu 900 Bilder in einem Prompt verarbeiten kann, oder große Videos (mit als Tokens kodierten Frames) [67]. Dieser massive Kontext ist ein Wendepunkt für Aufgaben wie das Überprüfen großer Code-Basen, das Analysieren umfangreicher Verträge oder das Zusammenfassen stundenlanger Transkripte.

OpenAIs GPT‑5.1 hat nicht explizit einen festen Kontext von bis zu 1M beworben, aber es wurden Techniken eingeführt, um über die bisherigen Grenzen hinauszugehen. GPT‑4 bot eine 128k-Kontextvariante (in ChatGPT Enterprise und GPT‑4 32k-Modellen) an, und es gibt Hinweise darauf, dass GPT‑5 in bestimmten Einstellungen bis zu 400k oder mehr Tokens verarbeiten kann[68][69]. Konkreter ermöglicht der „Kompaktionsmechanismus“ von OpenAIs GPT‑5.1-Codex-Max dem Modell, ältere Teile des Gesprächs oder der Aufgabenhistorie kontinuierlich zusammenzufassen, was ihm effektiv unbegrenzten Arbeitsgedächtnis über lange Sitzungen hinweg verleiht[28][29]. Beispielsweise kann GPT‑5.1 über 24+ Stunden arbeiten, indem es regelmäßig den Kontext komprimiert, um Speicherplatz freizugeben und „diesen Prozess zu wiederholen, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.“[70][71]. Während das rohe Fenster von GPT‑5.1 also etwa 128k Tokens pro Eingabe betragen mag, ermöglicht sein Design, diese durch Verkettung von Kontexten zu übertreffen. OpenAI hat zudem Kontext-Caching-Funktionen und Langzeitgesprächsspeicher in ChatGPT eingeführt, die darauf hinweisen, dass das Modell sich an frühere Teile eines Dialogs erinnern kann, selbst wenn diese das nominale Token-Limit überschreiten.

Um die Kontextkapazitäten zusammenzufassen: - Claude Opus 4.5: ~200K Token-Fenster (Eingabe) nativ[61]. Dies ist extrem hoch und für die meisten Langdokumentaufgaben geeignet. Anthropic berücksichtigt dies sogar in ihrem Preismodell: Wenn Sie in einer einzigen Anfrage 200k überschreiten, werden Sie zu einem höheren „1M Kontext“-Tarif abgerechnet[72][73] (was darauf hindeutet, dass sie möglicherweise auch einen experimentellen 1M-Modus haben). - GPT‑5.1: Offiziell bis zu 128K in aktuellen Bereitstellungen für ChatGPT Pro[74], aber mit automatischer Kontextkomprimierung, die effektiv Millionen von Tokens über eine Sitzung ermöglicht[28][29]. Wir können es als dynamische Langkontext-Unterstützung betrachten, anstatt als festes großes Fenster. - Gemini 3 Pro: 1M-Token-Fenster – das größte aller bedeutenden Modelle – und explizit für multimodalen Kontext (Text+Bild+Audio+Video in einem) ausgelegt[64][75]. Dies ermöglicht Analysen wie „Füttern Sie das Modell mit einem ganzen Videovortrag und mehreren Forschungspapieren und lassen Sie es eine Zusammenfassung synthetisieren oder Fragen beantworten“, was in kleineren Kontexten undurchführbar wäre.

All das bedeutet, dass Speicherbeschränkungen mit diesen Modellen weniger ein Hindernis sind als je zuvor. Während frühere Modelle Schwierigkeiten hatten, Details vom Anfang eines langen Dokuments zu erinnern, können diese eine große Menge an Informationen auf einmal erfassen. Dies kommt insbesondere Aufgaben wie der langfristigen Schlussfolgerung zugute (z. B. eine Lösung zu finden, die das Referenzieren vieler Teile eines Inputs erfordert) und offenen Dialogen, die sich über Dutzende von Runden erstrecken.

Geschwindigkeit und Latenz

Bei solch großen Kontexten und intensiver Argumentation könnte man erwarten, dass diese Modelle langsam sind, aber jeder Anbieter hat Wege eingeführt, um die Latenz zu verwalten. OpenAIs Ansatz ist Modellunterscheidung: GPT‑5.1 Instant vs GPT‑5.1 Thinking[76]. Das Instant-Modell ist für schnelle, gesprächige Antworten optimiert – es ist das Modell, das „die Menschen oft mit seiner Verspieltheit überrascht, während es dennoch klar und nützlich bleibt.“[77] Es ist effektiv die Option mit geringer Latenz für alltägliche Chats. Das Thinking-Modell hingegen ist das Arbeitstier für komplexe Anfragen, und während es für einfache Aufgaben schneller optimiert ist, benötigt es bei schwierigen Aufgaben länger, da es tiefere Überlegungen anstellt[78]. Dieses zweistufige Modellsystem ermöglicht es den Nutzern, je nach Bedarf Geschwindigkeit gegen Genauigkeit einzutauschen. In der Praxis fühlt sich GPT‑5.1 Instant sehr reaktionsschnell an (ähnlich wie GPT‑4 Turbo oder schneller), während GPT‑5.1 Thinking bei der Lösung eines schwierigen Problems merklich länger dauern kann, aber bessere Antworten liefert.

Die Lösung von Anthropic, wie erwähnt, ist der Aufwandsparameter bei Claude 4.5[24]. Standardmäßig ist er auf „hoch“ eingestellt, was bedeutet, dass das Modell die Gründlichkeit maximiert (was die Latenz erhöhen kann). Entwickler können ihn auf mittel oder niedrig einstellen. Daten von Anthropic zeigen, dass bei mittlerem Aufwand Opus 4.5 Aufgaben mit der gleichen Genauigkeit wie zuvor lösen kann, aber weit weniger Tokens verwendet, wodurch die Antwortzeit schneller wird[53][54]. In einem Beispiel entsprach der mittlere Aufwand der Leistung von Claude Sonnet 4.5 auf SWE-Bench, verwendete jedoch 76 % weniger Ausgabe-Tokens[53][54] – was zu erheblich geringerer Latenz und Kosten führt. Wenn eine Anwendung schnelle Antworten benötigt, führt eine niedrigere Aufwandsstufe zu kürzeren (aber dennoch kompetenten) Antworten. Bei hohem Aufwand kann Claude etwas länger brauchen, produziert aber sehr detaillierte Ergebnisse. Erste Benutzerberichte heben hervor, dass Claudes Antwortzeiten „stabil und vorhersehbar“ sind, selbst bei hohem Aufwand, obwohl längere Antworten offensichtlich mehr Zeit in Anspruch nehmen[79].

Googles Gemini 3 Pro hat ähnlich einen thinking_level-Parameter (mit den Werten „niedrig“ oder „hoch“), der eine frühere „thinking_budget“-Einstellung von Gemini 2 ersetzt[80]. Dieses thinking_level ermöglicht es dem Benutzer zu entscheiden, ob Gemini minimales internes Denken (für Geschwindigkeit) oder maximales Denken (für Qualität) durchführen soll[80]. Google bietet auch eine media_resolution-Einstellung für multimodale Eingaben an, bei der Sie wählen können, ob Bilder/Videos in niedrigerer Auflösung für schnellere Ergebnisse oder in hoher Auflösung für bessere Bildgenauigkeit verarbeitet werden sollen (auf Kosten von mehr Tokens und Latenz)[81]. Diese Einstellungen erkennen an, dass die Verarbeitung von 1M Tokens oder großen Bildern von Natur aus langsam ist – Entwickler können die Geschwindigkeit anpassen, indem sie einstellen, wie viel das Modell „denkt“ und wie genau es Medien analysiert. Es gibt keinen öffentlichen Latenz-Benchmark von GPT‑5.1 vs. Claude vs. Gemini, aber anekdotische Beweise legen nahe: - GPT‑5.1 Instant ist extrem schnell für normale Anfragen (oft in wenigen Sekunden abgeschlossen), und selbst der Thinking-Modus wurde optimiert – OpenAI bemerkte, dass es jetzt „leichter zu verstehen und schneller bei einfachen Aufgaben“ ist als zuvor[78]. - Claude 4.5 bei hohem Aufwand ist sehr gründlich, was längere Ausgaben und etwas mehr Latenz bedeuten kann, aber bei mittel/niedrigem Aufwand beschleunigt es sich erheblich. Ein Reddit-Nutzer, der Codierungsaufgaben testete, stellte fest, dass GPT‑5.1 und Claude nach den Verbesserungen von GPT‑5.1 in etwa vergleichbar in der Geschwindigkeit waren, während das frühere GPT‑5 bei einigen langen Aufgaben langsamer als Claude war[82][83]. - Die Latenz von Gemini 3 Pro wird vom Kontext abhängen – das Füttern mit Hunderten von Bildern oder einer Million Tokens wird naturgemäß langsamer sein. Für typische Eingabegrößen wird Gemini jedoch als flink berichtet, und Googles Cloud-Infrastruktur (TPUs) ist optimiert, um diese Modelle weltweit bereitzustellen. Google hat keine expliziten Latenzzahlen veröffentlicht, aber die Verfügbarkeit eines „Gemini 3 Flash“ (einer schnellen, kostengünstigeren Variante mit kleinerem Kontext) legt nahe, dass das vollständige Pro-Modell für schwere Aufgaben und nicht für schnelle Q&A gedacht ist[84].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass alle drei Modelle nun einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Logik ermöglichen. Sie führen interne Hebel oder Modellvarianten ein, um sicherzustellen, dass Sie nicht warten müssen, wenn Sie keine tiefgehenden Überlegungen benötigen. Für die meisten allgemeinen Anwendungen (kurze Eingaben, mittlere Komplexität) kann jedes Modell nahezu in Echtzeit antworten (einige Sekunden). Bei sehr großen oder komplexen Aufgaben können Sie mit Laufzeiten von mehreren Sekunden oder sogar Minuten rechnen, aber Sie haben die Kontrolle darüber über die Einstellungen. Dies ist eine notwendige Entwicklung, da die Kontextfenster und Aufgaben größer wurden – und es ist ermutigend, dass diese Modelle, auch wenn sie komplexere Probleme angehen, weiterhin in interaktiven Umgebungen nutzbar bleiben.

Kosten und Preise

Der Wettbewerb dreht sich nicht nur um Leistungsfähigkeit – auch die Kosten spielen eine große Rolle, und wir beobachten hier aggressive Schritte. Tatsächlich kam Anthropic's Opus 4.5-Start mit einer drastischen Preissenkung: Opus 4.5 API-Aufrufe kosten 5 $ pro Million Eingabe-Tokens und 25 $ pro Million Ausgabe-Tokens[85][86]. Dies ist ⅓ des Preises des vorherigen Opus 4.1 (das bei 15 $/75 $ pro Million lag)[85]. Anthropic hat die Preise bewusst gesenkt, um Claude für Entwickler attraktiver zu machen und anerkannt, dass frühere Opus-Modelle kostspielig waren[87][88]. Bei der neuen Preisgestaltung ist die Verwendung von Claude für große Aufgaben viel realistischer – es ist jetzt nur noch geringfügig teurer pro Token als Anthropics kleinere Modelle (Claude Sonnet 4.5 kostet 3 $/15 $ pro Million)[89].

Wie vergleicht sich das? Die GPT-5.1-Familie von OpenAI ist tatsächlich günstiger pro Token. GPT-5.1-API-Aufrufe kosten ungefähr 1,25 $ pro Million Eingabetoken und 10 $ pro Million Ausgabetoken für das Basismodell[89]. Googles Gemini 3 Pro liegt dazwischen: etwa 2 $ pro Million Eingaben und 12 $ pro Million Ausgaben bei der Standard-200k-Kontextebene[89]. (Bemerkenswerterweise plant Google, einen Aufpreis zu berechnen, wenn Sie über 200k Token bis zum vollen 1M-Kontext hinaus nutzen – ungefähr 4 $/18 $ pro Million in diesem Bereich[90].) Diese Zahlen bedeuten, dass OpenAI derzeit den niedrigsten Preis pro Token für Spitzenmodelle anbietet. Zum Beispiel könnte das Erzeugen einer 1000-Token-Antwort etwa 0,012 $ mit GPT-5.1 kosten im Vergleich zu ungefähr 0,025 $ mit Claude 4.5 – etwa die Hälfte der Kosten. Googles würde etwa 0,015 $ betragen. Allerdings muss der Preis gegen die Effizienz abgewogen werden: Wenn ein Modell eine Aufgabe mit weniger Token oder Versuchen löst, kann es insgesamt Geld sparen. Anthropic betont, dass Opus 4.5 weit effizienter im Token-Verbrauch ist und den Verbrauch (und die Kosten) bei einigen Aufgaben um 50 % oder mehr reduzieren kann, während die vorherige Genauigkeit beibehalten wird[53][54]. Wie ein früher Benutzer feststellte: „Opus 4.5 mittleres Denken entspricht der Qualität von Sonnet 4.5, während 76 % weniger Token verwendet werden… ~60 % geringere Kosten.”[91]. Ein Entwickler könnte also etwas mehr pro Token für Claude zahlen, aber wenn Claude viel weniger Token benötigt, um die Lösung zu erreichen, verringert sich der Gesamtkostenunterschied.

Es ist auch erwähnenswert, wie die Barrierefreiheit gehandhabt wird: - Claude Opus 4.5 ist über die API (Claude für Pro/Max/Team-Stufen) und auf großen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud verfügbar[92]. Es gibt auch eine Claude Pro Consumer-App, in der Opus interaktiv genutzt werden kann. Die besprochenen Kosten beziehen sich auf die API-Nutzung. - ChatGPT 5.1 ist für Endnutzer über ChatGPT zugänglich (Plus- und Enterprise-Nutzer erhalten GPT‑5.1 ab November 2025) und über die OpenAI API für Entwickler. OpenAI’s Preisgestaltung für die Nutzung von GPT‑5.1 in ChatGPT Plus ist im Wesentlichen ein festes Abonnement, während die API nach dem Prinzip „pay-as-you-go“ pro Token abgerechnet wird (wie oben). Sie bieten auch ChatGPT Enterprise mit kostenfreier Nutzung bis zu bestimmten Grenzen an. - Gemini 3 Pro ist über Googles Vertex AI-Plattform zugänglich (aktuell als Vorschau-Modell)[93], über die Gemini API und in Produkten wie der Gemini Chat-App und AI Studio[94][95]. Google hat die Token-Preise nicht öffentlich auf ihrer Website gelistet, aber laut Berichten liegt die API-Preisgestaltung in dem genannten Bereich (2 $/12 $ pro M Tokens), ähnlich der Preisgestaltung von PaLM 2. Google integriert Gemini auch in Verbraucherfunktionen (z. B. Search Generative Experience, Google Workspace AI-Tools), bei denen Endnutzer nicht direkt pro Token abgerechnet werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OpenAI den niedrigsten Rohpreis für die API-Nutzung eines fortschrittlichen Modells bietet, während Anthropic ihre Preise massiv gesenkt hat, um wettbewerbsfähig zu bleiben (Opus kostet jetzt 1/3 des alten Preises, ist aber immer noch ~2× so hoch wie der von OpenAI)[89]. Googles Preisgestaltung liegt zwischen den beiden, mit zusätzlichen Kosten für umfangreiche Kontextruns[89]. Für Unternehmen, die entscheiden, welches Modell sie verwenden sollen, hängen die Kosten pro Anfrage von der Aufgabe ab: Ein langer Programmierauftrag könnte bei allen drei ähnlich viel kosten, wenn Claudes Effizienzansprüche zutreffen, während kurze Frage-Antwort-Sitzungen mit GPT‑5.1 am günstigsten sein könnten. Es ist großartig zu sehen, dass der Wettbewerb die Preise senkt – was letztendlich fortschrittliche KI zugänglicher macht.

Feinabstimmung und Anpassung

Ein bemerkenswerter Aspekt ist, dass Feinabstimmung (im traditionellen Sinne des Aktualisierens der Gewichte eines Modells mit benutzerdefinierten Daten) für diese neuesten Modelle noch nicht verfügbar ist – zumindest vorerst. Weder Claude Opus 4.5 noch Gemini 3 Pro unterstützen derzeit die Benutzer-Feinabstimmung[96][97]. OpenAI hat auch GPT‑5.1 nicht zur Feinabstimmung freigegeben (ihre API-Dokumentation gibt an „Feinabstimmung: Nicht unterstützt“ für die GPT‑5-Serienmodelle)[97][98]. Das ist verständlich: Diese Modelle sind extrem groß und auch sorgfältig abgestimmt; offene Feinabstimmung könnte Sicherheits- und Kapazitätsprobleme verursachen.

Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der anregungsbasierten Anpassung. OpenAI hat zum Beispiel in der Aktualisierung 5.1 neue Möglichkeiten eingeführt, das Verhalten von ChatGPT zu personalisieren. Sie fügten „Persönlichkeitsvoreinstellungen“ und Tonkontrollen hinzu – damit können Nutzer aus vordefinierten Stilen (wie Entwickler, Tutor, Skeptiker usw.) wählen oder benutzerdefinierte Anweisungen festlegen, um die Antworten des Assistenten zu gestalten[99][100]. Dies ist nicht das Feintuning der Modellgewichte, sondern ein flexibler Mechanismus, um das Modell dazu zu bringen, sich auf bestimmte Weise zu verhalten. Ebenso bietet Anthropic Constitutional AI Stilkontrollen und Systemanweisungen, um Claude zu steuern, und mit Opus 4.5 stellen sie fest, dass es „die Kontinuität des Denkens aufrechterhält“ und komplexe Rollen oder Anweisungen besser über lange Sitzungen hinweg folgen kann[23]. Die Gemini-API von Google ermöglicht es Entwicklern, Systemnachrichten zu liefern, um Kontext oder Rolle festzulegen (ähnlich wie bei OpenAIs Systemaufforderung) und sogar implizites und explizites Kontext-Caching zu integrieren, um das Modell mit relevanten Hintergrundinformationen zu beeinflussen[101][102]. Im Wesentlichen, während man diese Giganten nicht direkt feinabstimmen kann, kann man sie zur Laufzeit mit eigenen Daten füttern – zum Beispiel, indem man Dokumente in das große Kontextfenster einfügt oder anregungsbasierte Abrufe verwendet. Google’s Vertex AI bietet eine RAG-Engine (Retrieval Augmented Generation), die mit Gemini zusammenarbeitet, um bei Bedarf Unternehmensdokumente einzubinden[103] und viele Ziele des Feintunings zu erreichen (beantworten von domänenspezifischen Fragen usw.), ohne den Kern des Modells zu verändern.

Es ist erwähnenswert, dass OpenAI kleinere Geschwistermodelle (wie GPT-5 Nano usw.) eingeführt und einige Modelle (wie openai-o3 und o4-mini) als Open Source bereitgestellt hat[104]. Diese kleineren Modelle könnten die Feinabstimmung unterstützen und als komprimierte Versionen von GPT‑5 für spezielle Aufgaben dienen. Doch bei den hier verglichenen Flaggschiffmodellen erlaubt derzeit keines, das vollständige Modell mit benutzerdefinierten Daten neu zu trainieren. Stattdessen lautet die Strategie: Verwenden Sie Prompt-Engineering, Systemanweisungen, Abruf von externem Wissen und eingebaute Parameter (wie Ton, Denkebene), um die Ausgabe des Modells an Ihre Bedürfnisse anzupassen.

Aus Forschungssicht könnte sich dies in Zukunft ändern – Methoden wie LoRA (Low-Rank Adaptation) oder andere parameter-effiziente Feinabstimmungen könnten bei diesen großen Modellen machbar werden. Aber derzeit ist „Feinabstimmung“ effektiv auf die eigene Trainingspipeline des Anbieters beschränkt. Zum Beispiel hat OpenAI GPT‑5.1 aus der GPT‑5-Basis mit zusätzlichem Reinforcement Learning und Instruction Tuning feinabgestimmt (sie erwähnen, dass GPT‑5.1 „auf einem Update unseres grundlegenden Denkmodells basiert“)[105], und Anthropic verwendete Techniken wie konstitutionelle Feinabstimmung, um Claude auszurichten. Als Endnutzer oder Entwickler nutzen Sie diese Modelle weitgehend wie sie sind, indem Sie sie über die API-Schnittstelle anpassen, anstatt Gewichtungen zu aktualisieren.

Modellarchitektur und Design (Spekulation)

Obwohl offizielle Details rar sind, können wir einige Unterschiede in der Designphilosophie erkennen: - Claude Opus 4.5 ist vermutlich ein dichtes Transformer-Modell wie seine Vorgänger. Anthropic hat die Anzahl der Parameter nicht offengelegt, aber frühere Claude-Versionen sollen in ihrer Größe mit GPT‑4 vergleichbar sein. Der Fokus von Anthropic scheint auf Daten/Fähigkeiten zu liegen: Sie haben Claude 4.5 intensiv auf Programmierung, Werkzeugnutzung (Shell, Web) und Dialog trainiert und fortschrittliche Ausrichtungstechniken angewandt (Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback sowie ihre „Constitutional AI“-Methode).

Das Ergebnis ist ein Modell, das „es einfach versteht“ – anekdotisch mit besserem Urteilsvermögen bei realen Aufgaben[20][106]. Ein interessanter architektonischer Aspekt ist, wie Claude mit langem Kontext umgeht: Anthropic verwendet wahrscheinlich Positionskodierungsstrategien oder Aufmerksamkeitstechniken (wie ALiBi oder konzentrierte Aufmerksamkeit), um 200.000 Tokens zu erreichen. Und die Tatsache, dass Denkvorgänge erhalten bleiben, deutet auf eine Architektur hin, die ihre eigene Gedankenkette als Teil der Eingabe für die Zukunft behandelt[23]. Claude 4.5 wird auch auf Cloud-Hardware mit schnellerer Matrixmultiplikation und möglicherweise Modellparallelität angeboten, um den großen Kontext effizient zu bewältigen. - OpenAI GPT‑5.1 (und GPT‑5) wird als Kombination eines Basismodells mit spezialisierten Köpfen/Modi angesehen.

Der Blog von OpenAI deutet darauf hin, dass GPT-5 ein „einheitliches System“ ist, das aus einem schnellen Modell und einem „tieferen Denkmodell (GPT-5 Thinking) für schwierigere Fragen“ besteht[107]. Es ist möglich, dass die Architektur von GPT-5 mehrere Module oder einen Mixture-of-Experts-ähnlichen Schalter umfasst, der einfache Anfragen an ein kleineres Teilmodell und schwierige Anfragen an ein größeres leitet, um Geschwindigkeit und Kosteneffizienz zu verbessern. Die Erwähnung von „zwei aktualisierten Versionen, die jetzt in ChatGPT verfügbar sind (Instant und Thinking)“[99] unterstützt dies. Hinter den Kulissen hat GPT-5 wahrscheinlich Billionen von Parametern oder mehrere Expertenmodelle – ein frühes Gerücht war, dass GPT-4 16 Experten mit jeweils ~111 Milliarden Parametern hatte (obwohl unbestätigt). GPT-5 könnte skalierte Parameter oder effizienteres Training haben (OpenAI hat in neue Optimierungstechniken und größere Cluster investiert). Es hat auch die Eingabemodalitäten etwas erweitert: GPT-5 kann Bilder als Eingabe akzeptieren (in Anlehnung an die Vision von GPT-4) und möglicherweise andere Modalitäten in begrenzter Form[68][108].

Allerdings war OpenAI in der Praxis zurückhaltender mit Multimodalität; sie trennen Dinge wie Sora (ein Modell für Audio und möglicherweise andere Modalitäten) aus, anstatt sie vollständig zu verschmelzen. Daher ist GPT‑5.1 in erster Linie ein textbasiertes Modell mit einigen visuellen Fähigkeiten. - Google Gemini 3 Pro ist von Grund auf multimodal ausgelegt[109][110]. Die Gemini-Familie (Gemini 1, 2, 3) wurde von Google DeepMind entwickelt, um Text, Vision und mehr in einem einheitlichen Modell zu verarbeiten. Es wird wahrscheinlich Vision-Encoder und Audioprozessierung in der Modellarchitektur integrieren.

Der Forschungsbericht von Google oder Hinweise (falls veröffentlicht) könnten detailliert beschreiben, dass Gemini eine Kombination aus Transformer-Backbones verwendet – möglicherweise einen für Sprache, einen für Vision, mit einem gemeinsamen Repräsentationsraum. Die Ergebnisse (wie der Stand der Technik bei multimodalen Benchmarks [17]) deuten auf eine sehr enge Integration hin. Ein weiterer Aspekt ist die Werkzeugnutzung: DeepMind hatte bereits frühere Arbeiten zu adaptiven Agenten (z.B. AlphaGo, Robotik etc.), und Demis Hassabis deutete an, dass Techniken aus diesen Bereichen das Design von Gemini beeinflussen würden. Zum Beispiel könnte Gemini Verstärkungslernen oder Planungsalgorithmen integrieren, um seine „agentischen“ Fähigkeiten zu erhöhen [109][111]. Die Tatsache, dass es einen Computer bedienen und interaktive Aufgaben lösen kann (Terminal-, Verkaufsautomaten-Benchmarks, etc.), deutet auf eine Architektur oder ein Trainingsverfahren hin, das agentenbasierte Simulationen beinhaltete. Wir sahen auch Erwähnungen von „Gedankensignaturen“ und strikterer Validierung für die mehrfache Werkzeugnutzung in den Gemini-Dokumenten [112][113] – dies könnte ein architektonisches Merkmal sein, um das Werkzeugaufrufverhalten des Modells zuverlässig zu halten (vielleicht ein separates Modul, das jeden Gedanken/Aktion überprüft). Schließlich erforderte Geminis 1M Kontext wahrscheinlich architektonische Innovation – möglicherweise durch die Kombination von Abrufmechanismen oder segmentierter Aufmerksamkeit, sodass es nicht quadratisch über eine Million Tokens gleichzeitig berücksichtigt.

Im Wesentlichen sind Claude, GPT-5.1 und Gemini allesamt massive, auf Transformer basierende KI-Systeme mit verschiedenen Besonderheiten. Die genauen Architekturen sind proprietär, aber jedes wurde für leicht unterschiedliche Prioritäten optimiert: Claude für sehr lange Kontexte und Zuverlässigkeit in der Codierung/Agenten, GPT-5.1 für ein ausgewogenes Chat-Erlebnis mit adaptivem Denken und Gemini für umfassendes multimodales Verständnis und komplexe, werkzeugvermittelte Aufgaben.

Fazit

Wir erleben eine spannende Konvergenz an der Spitze der KI: Claude Opus 4.5, ChatGPT 5.1 und Gemini 3 Pro sind allesamt „Frontier-Modelle“, die die Grenzen dessen, was KI leisten kann, erweitern, jedoch jeweils mit einem einzigartigen Ansatz. Claude 4.5 tritt als Spezialist für Codierung und Agenten hervor – es ist das Modell, das Sie möglicherweise wählen, um Ihren gesamten Code über Nacht zu überarbeiten oder eine Tabelle eine Stunde lang zu steuern. Es ist auf „tiefgehende Arbeit“ abgestimmt und jetzt durch niedrigere Preise zugänglicher [85][86]. ChatGPT 5.1 setzt OpenAIs Erbe der umfassenden Fähigkeiten mit Raffinesse fort – es glänzt in Konversation und Anweisungen und ist dennoch ein beeindruckender allgemeiner Problemlöser und Coder (insbesondere mit der Codex-Max-Variante)[11]. Seine Verbesserungen in der Befolgung von Benutzerabsichten und der Anpassungsfähigkeit machen es zu einem sehr benutzerfreundlichen KI-Partner[19]. Gemini 3 Pro hingegen fühlt sich wie ein Blick in die Zukunft an: Es ist wirklich multimodal und zeigt Fähigkeiten im logischen Denken, die man als „AGI-Prototypen“ bezeichnen könnte (mit dem Deep Think-Modus, der Probleme löst, die zuvor als unlösbar für KI galten)[114][111]. Mit einem 1M-Kontext und der Integration in das Google-Ökosystem kann Gemini das Herzstück von Anwendungen sein, die nahtlos Text, Bilder und Aktionen mischen.

Einige wichtige Erkenntnisse daraus:

Rohe Leistung ist jetzt aufgabenabhängig. Es gibt kein einzelnes Modell, das „in allem das Beste“ ist; stattdessen sehen wir ein Muster des Wechsels. Claude 4.5 führt bei Coding-Benchmarks[11], Gemini 3 führt bei logischem Denken und multimodalen Aufgaben[5][17], und GPT‑5.1 ist im Wesentlichen auf Augenhöhe bei Wissenstests und bietet das verfeinertste Gesprächserlebnis. Die Unterschiede sind in vielen Bereichen relativ gering (oft nur wenige Prozentpunkte), was beeindruckend ist, wenn man bedenkt, wie weit diese Modelle frühere Benchmarks und sogar menschliche Baselines übertroffen haben.

Kontext und Beständigkeit sind genauso wichtig wie reine Genauigkeit. Die Fähigkeit, lange Gespräche zu führen oder umfangreiche Dokumente zu bearbeiten, ohne den Kontext zu verlieren, ist ein großer Vorteil für die Benutzerfreundlichkeit. Hier hat Google einen neuen Maßstab gesetzt (1M Tokens, Multi-Dokumenteneingabe)[64], aber auch Anthropic und OpenAI haben ihre Lösungen (200k Tokens und Kompression [61][29]). Das bedeutet, dass Benutzer mit weitaus weniger „Entschuldigung, Kontextgrenze“-Unterbrechungen rechnen können und diese Modelle für wirklich groß angelegte Datenzusammenfassungen oder Analyseaufgaben nutzen können.

Anpassungsfähigkeit vs. Feinabstimmung: Auch wenn wir diese Giganten noch nicht feinabstimmen können, bieten die verschiedenen Steuerhebel (Aufwandsstufen, Persönlichkeitsvorgaben, Systemtools) Entwicklern und Nutzern viel Einfluss auf die Ausgaben, ohne umschulen zu müssen[24][100]. Dieser Trend könnte sich fortsetzen: Zukünftige Modelle könnten noch mehr modulare Steuerungen haben (zum Beispiel das Umschalten eines „strikt faktischen“ Modus oder eines „kreativen“ Modus, ohne dass separate Modelle benötigt werden). - Kosten entwickeln sich in die richtige Richtung – nach unten. Die Tatsache, dass Anthropic den Bedarf verspürte, die Opus-Preise um 2/3 zu senken, und dass OpenAI und Google bei den Token-Preisen konkurrieren, zeigt, dass der Wettbewerb den Nutzern zugutekommt[85][89]. Das Ausführen großangelegter Aufgaben (Millionen von Tokens) ist immer noch nicht günstig, aber es wird viel vernünftiger. Es ist jetzt möglich, dass ein kleines Startup ein Spitzenmodell auf einem großen Datensatz verwendet, ohne eine astronomische Rechnung zu erhalten, was mehr Innovation fördern könnte.

Letztendlich hängt das „beste“ Modell von Ihren Bedürfnissen ab. Wenn Sie multimodales Verständnis oder die absolut beste Argumentation bei logischen oder mathematischen Problemen benötigen, hat Googles Gemini 3 Pro derzeit die Nase vorn. Benötigen Sie einen KI-Paar-Programmierer oder einen Agenten zur Automatisierung von Softwareaufgaben, könnte Anthropics Claude Opus 4.5 die besten Ergebnisse liefern (mit einem wohl vorhersehbareren Ausgabestil für Code). Wenn Sie eine generalistische KI suchen, die vielseitig, zuverlässig und kosteneffektiv für eine Vielzahl von Aufgaben ist, bleibt ChatGPT 5.1 eine hervorragende Wahl, unterstützt von OpenAIs Ökosystem.

Es ist klar, dass alle drei Modelle einander – und das gesamte Feld – vorantreiben. Wie eine Analyse bemerkte, wird die Bewertung neuer LLMs immer schwieriger, da jede neue Generation nur einen kleinen Schritt voraus ist gegenüber der vorherigen[115][116]. Aber diese kleinen Schritte summieren sich zu etwas Bedeutendem: KI-Modelle, die professionelle Kompetenz im Programmieren erreichen, bei bestimmten Prüfungen menschliche Experten übertreffen[117], mehrere Modalitäten flüssig handhaben und lange Interaktionen aufrechterhalten können. Die Ära der großen, allgemein einsetzbaren KI mit scheinbar endlosem Kontext und Fähigkeiten hat wirklich begonnen, und Claude 4.5, GPT‑5.1 und Gemini 3 Pro führen den Weg an.

Quellen: basierend auf offiziellen Ankündigungen und Dokumentationen von Anthropic[118][11], OpenAI[2][28], und Google DeepMind[17][64], sowie Benchmark-Ergebnisse und Einblicke von renommierten Drittanbietern[11][13]. Die Angaben und Bewertungen der einzelnen Modelle wurden aus diesen Quellen zitiert, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

[1] [14] [15] [16] [20] [40] [51] [52] [59] [60] [62] [63] [87] [88] [92] [118] Einführung von Claude Opus 4.5 \ Anthropic

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5

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https://openai.com/index/gpt-5-1/

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https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

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