Erinnerst du dich noch an den Moment, als ChatGPT Ende 2022 die Welt im Sturm eroberte? Die GPT-Modelle von OpenAI haben komplett verändert, was wir von Computern erwarten.
Was mit einer kleinen gemeinnützigen Organisation begann, wurde zum Vorreiter einer digitalen Revolution, die heute alles umkrempelt – deinen Job, deine Bildung, deine täglichen Tools.
Aber wie unterscheiden sich eigentlich ChatGPT-Versionen bzw. GPT-Modelle? Welche Meilensteine haben sie gesetzt? Wofür können sie verwendet werden?
In diesem Artikel geben wir dir einen umfassenden Überblick über alle bisherigen GPT-Modelle – von den neuesten Entwicklungen bis zu den Anfängen.
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.
o3-Serie: Die neueste Generation
Veröffentlicht: Januar bis Februar 2025
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-high (2025-02-03):
- 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
o3-mini (2025-01-31):
- 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
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.
GPT-4.5: Natürliche Interaktion mit weniger Halluzinationen
Veröffentlicht: Februar 2025
GPT-4.5 ist OpenAIs neuestes allgemeines Large Language Model, das im 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:
| Modell | Veröffentlichung | Parameter | Kontextfenster | Besondere Fähigkeiten | Anwendungen |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-1 | Juni 2018 | 117 Millionen | Begrenzt (~500 Wörter) | Grundlegende Textgenerierung | Forschung |
| GPT-2 | Februar 2019 | 1,5 Milliarden | ~1.000 Wörter | Verbesserte Kohärenz | Textgenerierung, Zusammenfassungen |
| GPT-3 | Juni 2020 | 175 Milliarden | 2.048 Token (~1.500 Wörter) | Few-Shot Learning, Code-Generierung | Content-Erstellung, Programmierassistenz, Übersetzung |
| GPT-3.5 | November 2022 | ~175 Milliarden | 4.096-16.385 Token | Dialogfähigkeit, RLHF-Training | ChatGPT, Konversations-KI |
| GPT-4 | März 2023 | Nicht bekannt | 8.192-128.000 Token | Multimodale Eingabe, fortgeschrittenes Reasoning | Fortgeschrittene Problemlösung, Bildanalyse, komplexe Aufgaben |
| GPT-4 Turbo | April 2024 | Nicht bekannt | 128.000 Token | Verbesserte Vision-Fähigkeiten, JSON-Mode | Multimodale Anwendungen, strukturierte Datenverarbeitung |
| GPT-4o (2024-11-20) | November 2024 | Nicht bekannt | 128.000 Token | Echtzeit-Reaktion, verbesserte kreative Schreibfähigkeit | Nahtlose Konversationen, kreative Textgenerierung |
| GPT-4o mini | Juli 2024 | ~8 Milliarden (geschätzt) | 128.000 Token | Effizienz, Bild- und Textverarbeitung | Kostengünstige Anwendungen mit guter Leistung |
| GPT-4.5 | Februar 2025 | Nicht bekannt | Nicht spezifiziert | Verbesserte Faktengenauigkeit, höhere „EQ“ | Natürlichere Interaktionen, Schreiben, Programmieren |
| o1 | Dezember 2024 | Nicht bekannt | 200.000 Token | Überlegenes Reasoning, Bild- und Textverarbeitung | Komplexe Problemlösung, fortgeschrittene Programmierung |
| o1-mini | September 2024 | Nicht bekannt | 128.000 Token | Effizientes Reasoning | Schnelle, kosteneffiziente Anwendungen |
| o3-mini | Januar 2025 | Nicht bekannt | 200.000 Token | Spezialisiert auf STEM-Reasoning, nur Text | Wissenschaftliche Aufgaben, Mathematik, Programmierung |
| o3-mini-high | Februar 2025 | Nicht bekannt | 200.000 Token | Höhere Reasoning-Intensität, drei Stufen wählbar | Anspruchsvolle STEM-Aufgaben, komplexe Logikprobleme |
| GPT-4o Audio | Dezember 2024 | Nicht bekannt | 128.000 Token | Audio-Generierung und -Verarbeitung | Sprachassistenten, Echtzeitübersetzung, Audio-Konversationen |
