Kennst du schon? Die neun wichtigsten KI-Modelle und -Architekturen

LLM, GPT, GAN, RAG… - es klingt fast wie im Song „Mfg - Mit freundlichen Grüßen“ der fantastischen Vier. Doch wir wollen nicht mit Abkürzungen um uns werfen, sondern Licht ins Dunkle bringen. Was verbirgt sich hinter den Abkürzungen und wofür stehen sie? Von unseren Techies und KI-Nerds für alle, die es werden wollen – oder die gerne besser verstehen möchten, worüber diese sprechen: In diesem Artikel beleuchten wir die neun wichtigsten KI-Modelle und -Architekturen 2025 – von Klassikern bis zu den neuesten Sternen im KI-Kosmos.

1. LLM – Large Language Models

Large Language Models sind Modelle, die natürliche Sprache verarbeiten. Sie werden anhand riesiger Textmengen entwickelt und trainiert und sind deshalb in der Lage, menschenähnlichen Text zu erzeugen, Kontext zu verstehen und Fragen zu beantworten. Sie können auf konkrete Szenarien spezialisiert werden, bpsw. auf Übersetzungen, Zusammenfassungen oder Stimmungsanalyse. Die bekannteste Anwendung basierend auf einem LLM ist wohl ChatGPT. Aber 2025 ist das Feld größer denn je – mit Open-Source-Modellen wie Llama 3 (405 B Parameter) oder DeepSeek R1, die in puncto Qualität inzwischen mit GPT-4o mithalten können.

Einsatzgebiete: Chatbots, Wissensmanagement, Customer Support, Codegenerierung.

2. Transformer (z.B. BERT, T5)

Der Transformer – sozusagen der Urvater moderner Sprachmodelle. Eine Deep-Learning-Architektur, die die Grundlage für Sprachmodelle bildet. Diese steckt nicht nur hinter dem bekannten ChatGPT, sondern auch hinter anderen Sprachmodellen wie BERT, XLNet oder T5. Transformers nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um kontextabhängige Beziehungen in Sequenzdaten wie Texten effizient zu lernen. Sie werden für Aufgaben wie Textklassifikation, Frage-Antwort-Systeme und maschinelle Übersetzung eingesetzt. Neben dem klassischen Transformer kommen heute auch Mixed-Architekturen zum Einsatz, die Effizienz und Multimodalität steigern.

Ein Beispiel: "Die Katze überquerte die Straße nicht, denn sie war zu müde/breit." Hier erkennen die Attention-Mechanismen anhand des Adjektivs, worauf sich das "sie" im Satz bezieht.

Einsatzgebiete: Textklassifikation, Übersetzungen, Suchmaschinen, Frage-Antwort-Systeme.

3. GPT - Generative Pre-trained Transformer

Generative Pre-trained Transformers sind ein spezieller Typ der Large Language Models. Sie bilden einen wichtigen Baustein für generative künstliche Intelligenz. Wie LLMs auch basieren GPTs auf der Transformer-Architektur. ChatGPT trägt es im Namen und ist deswegen vielleicht die bekannteste Anwendung eines Generative Pre-trained Transformer. OpenAI hat sein berühmtes GPT anhand riesiger Mengen an Textdaten vortrainiert. Deswegen kann es Sätze und ganze Textabschnitte äußerst natürlich und kohärent generieren. Neuere Modelle bringen hunderte Milliarden bis Billionen Parameter, und die Architektur-Gauss wurde noch größer. Texte generieren, Code erstellen, Aufgaben lösen – all das erledigt ein GPT mit teilweise beeindruckenden Ergebnissen.

Einsatzgebiete: Content-Generierung, Softwareentwicklung, Data Analysis, Forschung.

4. Decoder-Encoder-Architektur

Diese klassische neuronale Architektur ist ein wichtiges Framework für Bereiche wie Natural Language Processing, Bilderkennung oder Sprachsynthese. Häufigstes Einsatzgebiet sind Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben. Das geht so: Ein Encoder codiert die Eingabesequenz zunächst in eine interne Repräsentation. Danach nutzt ein Decoder-Modell diese, um die Zielsequenz zu erzeugen. Diese Architektur liegt vielen Sprach- und Übersetzungsmodellen zugrunde.

Einsatzgebiete: Übersetzung, Sprachsynthese, Bildbeschreibung.

 5. GAN - Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks sind ein Konzept aus dem Maschinellen Lernen. Im Kontext von generativem Lernen bzw. unüberwachtem Lernen beschreiben sie ein Framework für das Training von Netzwerken. GANs bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzwerken: einem Generator, der gefälschte Daten wie Bilder oder Audio erzeugt, und einem Diskriminator, der versucht, zwischen echten und gefälschten Daten zu unterscheiden. Durch diesen andauernden Wettkampf lernen GANs, immer realistischere und überzeugendere Ausgaben zu generieren. GANs sind Grundlage für bekannte Anwendungen zur Bildgenerierung wie DALL-E, Midjourney oder Bildbearbeitung (Adobe Firefly). Aber auch Deep Fakes machen sich dieses Framework zu Nutze.

Einsatzgebiete: Bildgenerierung, Videobearbeitung, Deep Fakes.

6. Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle nehmen im Rahmen der generativen künstlichen Intelligenz eine wichtige Rolle bei der Bilderzeugung ein. Ihre Superpower: Aus Textbeschreibungen Bilder generieren. Diffusionsmodelle ahmen dabei einen Diffusionsprozess nach. Dabei wird dem „Gaußschen Rauschen“ schrittweise Struktur und Kohärenz hinzugefügt wird. Dieser Prozess nennt sich umgekehrtes Lernen. Die Modelle generieren auf diese Weise fotorealistische Bilder aus reinem Rauschen. Anwendungen wie DALL-E 2 und Stable Diffusion basieren auf Diffusionsmodellen und zeigen wie aus Texteingaben Bilder entstehen.

In unserem Video siehst du, wie dieser Prozess abläuft.

7. Multimodale Modelle

Multimodale Modelle verstehen nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video – gleichzeitig. Ihre Stärke: Sie kombinieren verschiedene Datentypen, um komplexe Aufgaben zu lösen. Ein multimodales Modell kann also ein Bild analysieren, dazu eine Erklärung geben und im nächsten Schritt eine passende Tonspur generieren.

Modelle wie GPT-5, Gemini 2.5 Pro oder Claude 4 Opus zeigen, wie weit das schon geht: Sie erkennen Emotionen in Sprache, verstehen Tabellen aus Screenshots oder beantworten Fragen zu Diagrammen. Durch die gemeinsame Verarbeitung mehrerer Modalitäten werden sie zu echten Allroundern – in der Forschung, im Kundensupport oder in der Produktentwicklung.

Ein Beispiel: Du lädst ein Foto einer fehlerhaften Schaltung hoch – das Modell beschreibt den Fehler, schlägt eine Lösung vor und kann den passenden Code-Schnipsel gleich mitliefern.

Einsatzgebiete: Multimodale Chatbots, Forschung, Data Analysis, Produktdesign, Barrierefreiheit.

8. Mixture of Experts (MoE)

Mehr Leistung, weniger Rechenaufwand – das ist die Idee hinter der sogenannten Mixture of Experts-Architektur. Anders als klassische Modelle aktivieren MoE-Netzwerke nur ausgewählte „Expert:innen“ für jede Eingabe. So bleibt das Modell schlank, skaliert aber problemlos auf Hunderte Milliarden Parameter.

Diese Architektur hat sich 2025 zum Standard für große Sprachmodelle entwickelt. Modelle wie Mixtral 8x22B (Open Source), DBRX (Databricks) oder neue Varianten von Llama 4 MoE nutzen spezialisierte Subnetze, um effizienter und präziser zu arbeiten – ohne, dass die Cloud-Kosten explodieren.

Kurz gesagt: MoE ist die smarte Antwort auf die Frage, wie KI immer größer werden kann, ohne dabei immer teurer zu werden.

Einsatzgebiete: Skalierbare LLMs, effiziente Inference, Unternehmens-KIs, energieeffiziente AI-Infrastruktur.

9. Agentic AI & Multi-Agenten-Systeme

Während klassische Modelle Anfragen beantworten, übernehmen Agentic AIs Aufgaben selbstständig. Sie planen, recherchieren, bewerten Ergebnisse – und koordinieren sich mit anderen KI-Agenten. So entstehen ganze Teams aus spezialisierten Modellen, die gemeinsam Projekte bearbeiten.

Ein typisches Setup: Ein Recherche-Agent sucht Daten, ein Analyse-Agent bewertet sie, ein Reporting-Agent fasst alles zusammen. Alles vollautomatisch – mit Rückkopplung, Zielbewertung und optionaler menschlicher Kontrolle.

Modelle wie Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Ultra oder Systeme wie Perplexity Agents zeigen, wohin die Reise geht: hin zu KIs, die nicht nur sprechen, sondern handeln – von der automatisierten Code-Analyse bis zum eigenständigen Report-Generator.

Einsatzgebiete: Workflow-Automatisierung, Research, DevOps, Customer Support, Business Intelligence.

KI-Modelle 2025 im Überblick