ChatGPT-Versionen: Alle 26 GPT-Modelle im Überblick

Erinnerst du dich noch, als ChatGPT im November 2022 die Welt im Sturm eroberte? Die GPT-Modelle von OpenAI haben komplett auf den Kopf gestellt, wie wir arbeiten und Computer nutzen.

OpenAI, die Macher von ChatGPT, haben als kleine, gemeinnützige Organisation angefangen und sind zum Vorreiter einer digitalen Revolution geworden.

Aber wie unterscheiden sich eigentlich ChatGPT-Versionen bzw. GPT-Modelle? Welche Meilensteine haben sie gesetzt? Und wofür kannst du sie nutzen?

In diesem Artikel gebe ich dir einen umfassenden Überblick über alle bisherigen GPT-Modelle. Von den neuesten Entwicklungen wie GPT-5, o4-mini-high, o3-pro und GPT-4.1 bis zu den Anfängen mit GPT-1.

Was sind GPT-Modelle?

GPT-Modelle sind fortschrittliche Sprachmodelle, die auf neuronalen Netzwerken basieren und darauf trainiert wurden, menschenähnlichen Text zu generieren. Das „GPT“ in ihrem Namen steht für „Generative Pre-trained Transformer“, was bereits die Grundprinzipien dieser Modelle beschreibt:

• Generativ: Sie können neuen, originellen Inhalt erzeugen.
• Pre-trained: Sie wurden mit enormen Textmengen vortrainiert.
• Transformer: Sie basieren auf der Transformer-Architektur, einer bahnbrechenden KI-Technologie für Sprachverarbeitung.

Die Modelle werden mit riesigen Textmengen aus dem Internet trainiert, z. B. Wikipedia und dem Common Crawl, und lernen dabei, Muster und Zusammenhänge in Sprache zu erkennen.

So können sie nicht nur Text verstehen, sondern auch selbst Text generieren, der oft kaum von menschlich geschriebenem zu unterscheiden ist.

GPT-5-Familie: Vereinigung von Reasoning und Standard-KI

Veröffentlicht: 7. August 2025

Mit GPT-5 hat OpenAI einen bedeutenden Meilenstein erreicht: die Vereinigung von Reasoning-Fähigkeiten und Standard-Sprachmodell-Funktionalität unter einer einheitlichen Schnittstelle. Die Modellreihe wurde am 7. August 2025 veröffentlicht und markiert das erste Mal, dass auch kostenlose Nutzer Zugang zu einem Reasoning-Modell erhalten.

Die GPT-5-Familie besteht aus drei Hauptvarianten, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind und flexible Trade-offs zwischen Leistung, Kosten und Latenz ermöglichen.

GPT-5 (Hauptmodell)

GPT-5 setzt neue Maßstäbe in mehreren wichtigen Bereichen und erreicht State-of-the-Art-Ergebnisse über verschiedene Benchmarks hinweg.

Technische Spezifikationen:

• Eingabelimit: 272.000 Token
• Ausgabelimit: 128.000 Token (inklusive unsichtbarer Reasoning-Token)
• Wissensstichtag: 30. September 2024
• Multimodale Eingabe: Text und Bilder
• Ausgabe: Nur Text
• API-Preise: 1,25 $ pro Million Input-Token, 10 $ pro Million Output-Token

Benchmark-Ergebnisse:

• Mathematik: 94,6 % auf AIME 2025 (ohne Tools)
• Programmierung: 74,9 % auf SWE-bench Verified, 88 % auf Aider Polyglot
• Multimodales Verständnis: 84,2 % auf MMMU
• Gesundheitswesen: 46,2 % auf HealthBench Hard
• Wissenschaft: 82,1 % auf GPQA Diamond (PhD-Level)

Reasoning-Stufen:

GPT-5 bietet vier konfigurierbare Reasoning-Stufen, die über den API-Parameter reasoning_effort gesteuert werden:

• Minimal: Neue Stufe für schnellste Antworten mit grundlegendem Reasoning
• Niedrig: Schnelle Antworten mit moderatem Reasoning
• Mittel: Ausgewogene Geschwindigkeit und Reasoning-Tiefe
• Hoch: Maximale Reasoning-Fähigkeiten für komplexe Aufgaben

Halluzinationsreduktion:

GPT-5 zeigt signifikante Verbesserungen bei der Faktentreue: Mit aktivierter Websuche sind die Antworten 45 % weniger fehleranfällig als bei GPT-4o und sogar 80 % weniger fehleranfällig als bei OpenAIs o3-Modell.

GPT-5 mini

GPT-5 mini ist die effiziente Variante der GPT-5-Familie, die starke Leistung zu deutlich reduzierten Kosten bietet.

Hauptmerkmale:

• API-Preise: 0,25 $ pro Million Input-Token, 2 $ pro Million Output-Token
• Wissensstichtag: 30. Mai 2024
• Gleiche Token-Limits wie GPT-5 (272K Input, 128K Output)
• Unterstützt alle vier Reasoning-Stufen
• Schlägt Gemini 2.5 Flash im Preis-Leistungs-Verhältnis
• Ideal für Anwendungen mit hohem Volumen und moderaten Anforderungen

Leistungsmerkmale:

• Etwa 70-80 % der GPT-5-Leistung bei komplexen Aufgaben
• Höhere Halluzinationsrate als GPT-5, aber immer noch besser als frühere Generationen
• Exzellent für strukturierte Datenverarbeitung und Standard-Programmieraufgaben
• Unterstützt parallele Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben

GPT-5 nano

GPT-5 nano ist das kleinste und kostengünstigste Modell der GPT-5-Familie, optimiert für Hochvolumen-Anwendungen mit einfacheren Aufgaben.

Spezifikationen:

• API-Preise: 0,05 $ pro Million Input-Token, 0,40 $ pro Million Output-Token
• Wissensstichtag: 30. Mai 2024
• Extrem kostengünstig – 25x günstiger als GPT-5 bei der Eingabe
• Gleiche Token-Limits und Reasoning-Stufen-Unterstützung
• Halluzinationsrate: 7,3 % auf FActScore (Trade-off zwischen Größe und Zuverlässigkeit)

Anwendungsfälle:

• Einfache Textgenerierung und -vervollständigung
• Basis-Klassifizierung und Kategorisierung
• Schnelle Prototypenerstellung
• Massenverarbeitung von einfachen Anfragen
• Chatbot-Anwendungen mit grundlegenden Anforderungen

GPT-5 pro

GPT-5 pro ist die Premium-Variante mit erweitertem Reasoning, die speziell für die anspruchsvollsten Aufgaben entwickelt wurde.

Herausragende Leistungen:

• Perfekte Mathematik: 100 % auf AIME 2025 mit Tools, 94,6 % ohne
• Wissenschaft auf PhD-Niveau: 88,4 % auf GPQA Diamond ohne Tools
• Unbegrenzter Zugang für ChatGPT Pro-Nutzer (200 $/Monat)
• Begrenzter Zugang für Plus-Nutzer mit höheren Nutzungslimits
• Erweiterte Reasoning-Zeit für komplexeste Probleme

Besondere Fähigkeiten:

• Mehrstufige mathematische Beweise
• Komplexe wissenschaftliche Analysen
• Fortgeschrittene Codebase-Refaktorierung
• Detaillierte technische Dokumentation
• Forschungsniveau-Problemlösung

Gemeinsame Features der GPT-5-Familie

Alle GPT-5-Modelle teilen sich wichtige Kernfunktionen:

• Tool-Integration: Unterstützung für Websuche, Dateisuche, Bildgenerierung und mehr
• Strukturierte Ausgaben: Native Unterstützung für JSON und andere strukturierte Formate
• Streaming: Echtzeitausgabe für bessere Benutzererfahrung
• Prompt-Caching: Kostenersparnis bei wiederholten Anfragen
• Batch-API: Effiziente Massenverarbeitung
• Verbosity-Parameter: Steuerung der Antwortausführlichkeit (niedrig, mittel, hoch)

o3- und o4-Serie: Spezialisierte Reasoning-Modelle

Veröffentlicht: 31. Januar 2025 (o3-mini), 16. April 2025 (o3/o4-mini), 10. Juni 2025 (o3-pro)

Mit der o3-Serie hat OpenAI seine neueste Generation von Reasoning-Modellen eingeführt, die speziell für komplexe Problemlösungs- und Logikaufgaben entwickelt wurden.

Diese Serie ist besonders auf STEM-Anwendungen (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik) optimiert.

o3-mini (31. Januar 2025):

• Das neueste verfügbare Reasoning-Modell
• Ausschließlich für Textverarbeitung optimiert (im Gegensatz zu o1, das auch Bilder verarbeiten kann)
• Spezialisiert auf verbesserte Reasoning-Fähigkeiten
• Unterstützt strukturierte Ausgaben und Funktionsaufrufe/Tools
• Enormes Kontextfenster von 200.000 Token mit 100.000 Token Output-Kapazität
• Trainiert mit Daten bis Oktober 2023
• Unterstützt Websuche für Zugriff auf aktuelle Informationen

o3-mini-high (Februar 2025):

• Erweiterte Version des o3-mini mit höherer Reasoning-Intensität
• Drei Stufen der Reasoning-Intensität wählbar (niedrig, mittel, hoch)
• Bei mittlerer Reasoning-Stufe entspricht die Leistung der des o1-Modells bei anspruchsvollen Reasoning-Evaluierungen wie AIME und GPQA
• 24 % schnellere Antwortzeit im Vergleich zu o1-mini (durchschnittlich 7,7 Sekunden gegenüber 10,16 Sekunden)
• In A/B-Tests von Experten wurden die Antworten in 56 % der Fälle gegenüber o1-mini bevorzugt
• 39 % Reduktion schwerwiegender Fehler bei komplexen Fragen aus der Praxis

Die o3-Serie stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Modellen dar, die komplexe Zusammenhänge verstehen und logische Schlussfolgerungen ziehen können. Während o1 für multimodale Anwendungen optimiert ist, konzentriert sich die o3-Serie auf reine Textverarbeitung mit überlegenen Reasoning-Fähigkeiten, besonders in STEM-Bereichen.

o3-pro: Die intelligenteste Reasoning-Variante

Veröffentlicht: 10. Juni 2025

o3-pro ist die Premium-Version des o3-Modells, die für besonders anspruchsvolle Aufgaben optimiert wurde.

Hauptmerkmale:

• Wie o1-pro ist o3-pro eine Version des intelligentesten Modells von OpenAI, entwickelt für längeres Nachdenken und zuverlässigste Antworten
• Nutzer bevorzugen dieses Modell besonders für Bereiche wie Mathematik, Wissenschaft und Programmierung
• 87 % günstiger als o1-pro bei vergleichbarer oder besserer Leistung
• API-Preise: 20 $ pro 1 Million Input-Token, 80 $ pro 1 Million Output-Token
• OpenAI empfiehlt die Nutzung im Hintergrundmodus für langlaufende Aufgaben, um Timeouts zu vermeiden
• Verfügbar für Pro- und Team-Nutzer, ersetzt o1-pro im Modell-Picker
• Enterprise- und Edu-Nutzer erhielten eine Woche später Zugang

o3-pro repräsentiert den Höhepunkt der o3-Serie und bietet die beste Reasoning-Performance für Nutzer, die bereit sind, für maximale Intelligenz und Zuverlässigkeit zu zahlen.

o4-Serie: Schnelles und effizientes Reasoning

Die o4-Serie wurde im April 2025 eingeführt und repräsentiert OpenAIs neueste Generation kleiner, aber leistungsstarker Reasoning-Modelle.

o4-mini (16. April 2025):

• Kleineres Modell optimiert für schnelles, kosteneffizientes Reasoning
• Erreicht bemerkenswerte Leistung für seine Größe und Kosten, besonders in Mathematik, Programmierung und visuellen Aufgaben
• Bestes Modell in den AIME 2024 und 2025 Benchmarks
• Erstmals können Reasoning-Modelle alle Tools in ChatGPT agentisch nutzen und kombinieren
• Umfasst Websuche, Python-Analyse, visuelle Eingabeverarbeitung und Bildgenerierung
• Unterstützt deutlich höhere Nutzungslimits als o3 dank seiner Effizienz
• 300 Nachrichten pro Tag für reguläre Nutzer
• Starke Option für hohes Volumen und hohen Durchsatz bei Fragen, die von Reasoning profitieren

o4-mini-high:

• Erweiterte Variante von o4-mini mit höherer Reasoning-Intensität
• Auf 100 Nachrichten pro Tag begrenzt aufgrund der intensiveren Verarbeitung
• Bietet bessere Leistung bei komplexeren Aufgaben als o4-mini
• Gleiche Tool-Integration wie o4-mini
• Ideal für Nutzer, die ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Reasoning-Tiefe suchen

Die o4-Serie macht fortgeschrittenes Reasoning für mehr Nutzer zugänglich und bietet eine effiziente Alternative zu den größeren o3-Modellen für viele Anwendungsfälle.

GPT-4.1-Familie: Verbesserte Kontextverarbeitung und Präzision

Veröffentlicht: 14. April 2025

Die GPT-4.1-Familie ist eine neue Modellfamilie mit umfassenden Verbesserungen, einschließlich großer Fortschritte bei Programmierung, Befolgung von Anweisungen und Verständnis langer Kontexte.

Die Familie umfasst drei Varianten:

GPT-4.1 (Hauptmodell):

• Verarbeitet bis zu 1 Million Token Kontext – eine Steigerung von 128.000 bei GPT-4o
• Übertrifft GPT-4o bei Kontextlängen bis zu 128K Token und hält starke Leistung bis zu 1 Million Token
• Trainiert, um Anweisungen genauer und wörtlicher zu befolgen als Vorgänger
• Deutlich zuverlässiger beim Erkennen relevanter Texte und Ignorieren von Ablenkungen
• Erheblich verbesserte Diff-Fähigkeiten im Vergleich zu früheren GPT-Modellen
• Thomson Reuters erreichte 17 % bessere Genauigkeit bei Multi-Dokument-Reviews mit CoCounsel

GPT-4.1 mini:

• Kleinere, effizientere Variante mit denselben Kontextverbesserungen
• Verfügbar in der OpenAI API und als Fallback-Modell für kostenlose Nutzer
• Im Modell-Picker unter „weitere Modelle“ für zahlende Nutzer verfügbar
• Bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Kosten

GPT-4.1 nano:

• Das kleinste und schnellste Modell der Familie
• Erreicht 80,1 % bei MMLU, 50,3 % bei GPQA und 9,8 % bei Aider polyglot coding
• Übertrifft sogar GPT-4o mini in wichtigen Benchmarks
• Ideal für Anwendungen, die Geschwindigkeit und Effizienz priorisieren

Wichtige Unterschiede zu GPT-4o:

• Kontextfenster: GPT-4.1 verarbeitet bis zu 1 Million Token gegenüber 128.000 bei GPT-4o
• Interpretation: GPT-4.1 ist wörtlicher in der Interpretation und erfordert spezifischere Anweisungen
• Zuverlässigkeit: Bessere Leistung beim Erkennen relevanter Informationen in langen Dokumenten
• Programmierung: Überlegene Diff-Fähigkeiten für Code-Änderungen
• Prompt-Migration: Bestehende GPT-4o-Prompts müssen möglicherweise angepasst werden, da GPT-4.1 weniger Nutzerabsichten erschließt

Die GPT-4.1-Familie stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber GPT-4o dar, besonders bei der Verarbeitung langer Kontexte, präziser Befolgung von Anweisungen und komplexen Programmieraufgaben.

GPT-4.5: Natürliche Interaktion mit weniger Halluzinationen

Veröffentlicht: 27. Februar 2025

GPT-4.5 ist OpenAIs allgemeines Large Language Model, das am 27. Februar 2025 zunächst als „Research Preview“ für Entwickler und ChatGPT Pro-Abonnenten veröffentlicht wurde.

Hauptmerkmale:

• Deutlich reduzierte Fehlerquote bei der Ausgabe von Fakten im Vergleich zu GPT-4o und o1
• Natürlicheres Interaktionsgefühl durch verbesserte Fähigkeit, Nutzerabsichten zu verstehen
• Höhere „emotionale Intelligenz“ (EQ) bei der Interaktion
• Besser für Aufgaben wie Schreiben, Programmieren und praktische Problemlösungen geeignet
• Stufenweise Einführung: zuerst für Pro-Abonnenten (200$/Monat), dann für Plus- und Team-Abonnenten und schließlich für Edu- und Enterprise-Nutzer

Laut OpenAI-CEO Sam Altman bietet GPT-4.5 trotz nicht rekordverdächtiger Benchmark-Ergebnisse eine besondere Qualität in der Interaktion, die er bei Twitter als „eine Art Magie, die ich vorher noch nicht gespürt habe" beschrieb. Diese Aussage deutet auf Fortschritte in der gefühlten Natürlichkeit der KI-Interaktion hin, die über rein quantitative Metriken hinausgehen.

o1-Serie: Reasoning-Modelle

Veröffentlicht: August bis Dezember 2024

Mit den o1-Modellen hat OpenAI eine neue Generation von Sprachmodellen eingeführt, die besonders auf „Reasoning" – also logisches Denken und Problemlösung – ausgerichtet sind. Die neuesten Entwicklungen in dieser Serie haben die Fähigkeiten weiter verbessert.

o1 (2024-12-17):

• Das leistungsstärkste Modell der o1-Serie mit herausragenden Reasoning-Fähigkeiten
• Unterstützt sowohl Text- als auch Bildverarbeitung
• Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgabe möglich
• Kontextfenster von 200.000 Token mit 100.000 Token Output-Kapazität
• Ideal für komplexe Problemlösungsaufgaben und fortgeschrittene Programmierung

o1-mini (2024-09-12):

• Kleinere, effizientere Version von o1
• Optimiert für Geschwindigkeit und Kosteneffizienz
• Kontextfenster von 128.000 Token mit 65.536 Token Output-Kapazität
• Besonders effektiv für Programmieraufgaben, die Geschwindigkeit und geringeren Ressourcenverbrauch erfordern
• Trotz geringerer Größe deutlich leistungsfähiger als vergleichbare Vorgängermodelle

Die o1-Modelle repräsentieren OpenAIs Fokus auf tieferes Verstehen und komplexere Problemlösung und ebnen den Weg für KI-Anwendungen in noch anspruchsvolleren Bereichen.

GPT-4o Audio-Modelle

Veröffentlicht: Oktober bis Dezember 2024

Als Erweiterung der GPT-4o-Familie hat OpenAI spezialisierte Audio-Modelle entwickelt, die für Sprachverarbeitung und Audio-Interaktionen optimiert sind.

GPT-4o-audio-preview (2024-12-17):

• Spezialisiert auf Audio- und Textgenerierung
• Unterstützt die Umwandlung von Text in Sprache und Audio
• Kontextfenster von 128.000 Token
• Ideal für Anwendungen, die natürlich klingende Sprachausgaben benötigen

GPT-4o-realtime-preview (2024-12-17 und 2024-10-01):

• Optimiert für Echtzeit-Audioverarbeitung mit niedriger Latenz
• Perfekt für „Sprache rein, Sprache raus"-Konversations-Interaktionen
• Ideal für Support-Agenten, Assistenten, Übersetzer und andere Anwendungen, die eine schnelle Reaktionszeit erfordern
• Unterstützt nahtlose Audio-Konversationen in Echtzeit

Diese Audio-Modelle erweitern die Einsatzmöglichkeiten der GPT-Modelle erheblich und ermöglichen natürlichere, sprachbasierte Interaktionen mit KI-Systemen.

GPT-4o: Optimiert für die Konversation

Veröffentlicht: Mai 2024 bis November 2024 (verschiedene Versionen)

GPT-4o („o" steht für „omni") brachte weitere Verbesserungen, insbesondere in der Geschwindigkeit und der multimodalen Verarbeitung. Es wurde seit seiner Einführung mehrfach aktualisiert, mit den neuesten Versionen vom November 2024.

Hauptmerkmale allgemein:

• Nahezu in Echtzeit reagierende Konversationen
• Verbesserte Bild- und Audioverarbeitung
• Kosteneffiziente Nutzung (geringere Kosten im Vergleich zu GPT-4)
• Effizientere Verarbeitung bei gleichbleibender Qualität
• Gleichzeitiges Verstehen von Text, Bild und Audio in einer Konversation

Verschiedene Versionen:

• GPT-4o (2024-11-20): Die neueste Version mit verbesserter kreativer Schreibfähigkeit, strukturierter Ausgabe und Unterstützung für parallele Funktionsaufrufe (parallel function calling)
• GPT-4o (2024-08-06): Eine Zwischenversion mit verbesserten Multimodalitätsfunktionen
• GPT-4o (2024-05-13): Die ursprüngliche Version, die bereits deutliche Verbesserungen gegenüber GPT-4 Turbo zeigte

GPT-4o-mini (2024-07-18):

• Schnelleres, kostengünstigeres Modell als Alternative zu GPT-3.5 Turbo
• Unterstützt Text- und Bildverarbeitung
• Bietet JSON-Mode und parallele Funktionsaufrufe
• Ideal für Anwendungen, die ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten benötigen

GPT-4o stellt einen wichtigen Schritt in Richtung nahtloser und natürlicher Mensch-Maschine-Interaktion dar und macht die Nutzung von KI noch zugänglicher und intuitiver.

GPT-4 Turbo: Effizienter und aktueller

Veröffentlicht: November 2023

GPT-4 Turbo wurde als bedeutendes Update für GPT-4 eingeführt und brachte wesentliche Verbesserungen in Bereichen wie Effizienz, Wissensaktualität und multimodalen Fähigkeiten.

Hauptmerkmale:

• Deutlich effizientere Verarbeitung bei gleichbleibender oder verbesserter Qualität
• Aktuelleres Wissen (Trainingsdaten bis April 2023, später aktualisiert)
• Verbessertes Kontextfenster von 128.000 Token
• Erweiterte Vision-Fähigkeiten mit besserer Bildanalyse
• Einführung des JSON-Mode für strukturierte Ausgaben
• Verbesserte Funktionsaufruf-Fähigkeiten (function calling)
• Optimiert für Entwickler-Workflows und API-Anwendungen

GPT-4 Turbo zeichnete sich besonders durch sein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis aus und machte fortschrittliche KI-Fähigkeiten für ein breiteres Spektrum von Anwendungen zugänglich.

Es diente als wichtige Brücke zwischen dem ursprünglichen GPT-4 und der später eingeführten GPT-4o-Familie und unterstützte komplexere multimodale Anwendungen bei gleichzeitiger Kostenreduzierung.

GPT-4: Ein neues Level

Veröffentlicht: März 2023

GPT-4 stellte einen weiteren großen Sprung nach vorn dar. Obwohl OpenAI keine genauen Angaben zur Parameteranzahl machte, war die Leistungsfähigkeit deutlich gesteigert.

Hauptmerkmale:

• Multimodale Fähigkeiten (kann Bilder verstehen und interpretieren)
• Deutlich verbessertes Reasoning und Problemlösungsvermögen
• Höhere Genauigkeit bei komplexen Aufgaben
• Längerer Kontext (kann bis zu 32.000 Token verarbeiten, später auf 128.000 erweitert)
• Bessere Fähigkeiten in mathematischen Berechnungen und Programmierung

GPT-4 übertraf menschliche Experten in verschiedenen standardisierten Tests und zeigte beeindruckende Fähigkeiten in Bereichen wie Rechtsprüfungen, medizinischen Wissenstests und Programmieraufgaben.

GPT-3.5: Die ChatGPT-Revolution

Veröffentlicht: November 2022 (als ChatGPT)

Streng genommen ist GPT-3.5 kein vollständig neues Modell, sondern eine Weiterentwicklung von GPT-3. Es wurde jedoch zur Grundlage für ChatGPT, das die Art und Weise, wie die breite Öffentlichkeit KI wahrnimmt, grundlegend veränderte.

Hauptmerkmale:

• Auf Dialoge und Konversationen optimiert
• Durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) trainiert
• Bessere Handhabung schädlicher, unethischer oder irreführender Anfragen
• Fähigkeit, Fehler zu erkennen und zuzugeben
• Erinnerungsvermögen innerhalb einer Konversation

ChatGPT war die erste KI-Anwendung, die innerhalb von nur 5 Tagen eine Million Nutzer erreichte und wurde zum Synonym für generative KI. Mit diesem Modell begann der wahre KI-Boom in der breiten Öffentlichkeit.

GPT-3: Der Durchbruch

Veröffentlicht: Juni 2020

Mit GPT-3 kam der große Durchbruch. Das Modell war so viel leistungsfähiger als seine Vorgänger, dass es auch außerhalb der KI-Community für Aufsehen sorgte. GPT-3 war das erste Modell, das wirklich zeigte, dass KI in der Lage sein könnte, menschenähnliche Texte zu verfassen.

Hauptmerkmale:

• 175 Milliarden Parameter (100-mal mehr als GPT-2)
• Training auf noch mehr Daten, darunter Bücher, Wikipedia und diverse Webseiten
• Fähigkeit, Code zu generieren
• Erledigung verschiedener Aufgaben ohne spezifisches Training (Few-Shot-Learning)
• Deutlich verbessertes Verständnis für Kontext und Nuancen

GPT-3 wurde kommerziell über eine API angeboten und bildete die Grundlage für zahlreiche Anwendungen, von Texterstellung bis zur Programmierung. Es machte deutlich, dass wir an einem Wendepunkt in der KI-Entwicklung angekommen waren.

GPT-2: Erste Bedenken

Veröffentlicht: Februar 2019

GPT-2 sorgte für Aufsehen, als OpenAI zunächst beschloss, das vollständige Modell nicht sofort zu veröffentlichen – aus Sorge vor möglichem Missbrauch, wie der Erstellung von Fake News. Diese Entscheidung löste eine Debatte über ethische Fragen in der KI-Forschung aus.

Hauptmerkmale:

• 1,5 Milliarden Parameter (mehr als 10-mal so viele wie GPT-1)
• Training auf 8 Millionen Webseiten
• Deutlich verbesserte Textgenerierung mit besserer Kohärenz
• Konnte plausible Fortsetzungen zu gegebenen Textanfängen generieren

GPT-2 zeigte bereits beeindruckende Fähigkeiten und machte deutlich, dass der eingeschlagene Weg – einfach mehr Parameter und mehr Trainingsdaten – zu immer besseren Ergebnissen führte.

GPT-1: Der Anfang

Veröffentlicht: Juni 2018

GPT-1 war OpenAIs erster Versuch, ein großes Sprachmodell zu entwickeln. Mit 117 Millionen Parametern (die „Einstellschrauben" des Modells) war es für damalige Verhältnisse beeindruckend, wirkt aber im Vergleich zu heutigen Modellen geradezu winzig.

Hauptmerkmale:

• 117 Millionen Parameter
• Training auf einem Datensatz aus Büchern
• Konnte einfache Texte generieren, aber mit deutlichen Schwächen bei Kohärenz und Logik

GPT-1 diente vor allem als Proof-of-Concept und zeigte das Potenzial der Transformer-Architektur für das Generieren von Text. Die praktischen Anwendungsmöglichkeiten waren jedoch noch stark begrenzt.

Vergleich aller GPT-Modelle

Um die Entwicklung und die Unterschiede zwischen den Modellen besser zu verstehen, hier ein aktualisierter tabellarischer Vergleich: