Das Knowledge Cutoff Date (Wissensstichtag) ist das Datum, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen. Nach diesem Datum hat das Modell keine Informationen über Ereignisse, Entwicklungen oder neue Erkenntnisse - es ist wie eine Zeitkapsel des Wissens.
💡 Analogie: Stell dir vor, du wärst seit einem bestimmten Datum in einem Raum ohne Internet, Nachrichten oder Kontakt zur Außenwelt. Dein Wissen wäre auf diesem Stand "eingefroren".
Das Training großer Sprachmodelle dauert Wochen bis Monate. Währenddessen können keine neuen Daten hinzugefügt werden.
Die Sammlung und Aufbereitung der Trainingsdaten benötigt Zeit. Es gibt einen Stichtag, ab dem keine neuen Daten mehr aufgenommen werden.
Ein fester Datenstand ermöglicht konsistentes Training und reproduzierbare Ergebnisse.
Knowledge Cutoff: September 2021
Knowledge Cutoff: April 2023
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
Knowledge Cutoff: April 2024
Knowledge Cutoff: April 2024
Knowledge Cutoff: 1. März 2025
Knowledge Cutoff: November 2023
Knowledge Cutoff: November 2024
Knowledge Cutoff: Februar 2025
Knowledge Cutoff: Dezember 2023
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Knowledge Cutoff: Unbekannt
Knowledge Cutoff: Juli 2024
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Knowledge Cutoff: März 2025
Knowledge Cutoff: Oktober 2024
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Knowledge Cutoff: Januar 2025
Knowledge Cutoff: März 2024
Knowledge Cutoff: September 2024
Knowledge Cutoff: August 2024
Knowledge Cutoff: Juli 2024
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Knowledge Cutoff: November 2024
Knowledge Cutoff: April 2024
Knowledge Cutoff: Januar 2025
Knowledge Cutoff: Mai 2024
Knowledge Cutoff: Oktober 2024
Knowledge Cutoff: März 2022
Knowledge Cutoff: Juli 2024
Knowledge Cutoff: März 2024
Knowledge Cutoff: Januar 2024
Knowledge Cutoff: September 2024
Knowledge Cutoff: September 2023
Knowledge Cutoff: Mai 2024
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Knowledge Cutoff: April 2024
Knowledge Cutoff: November 2024
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Knowledge Cutoff: Juli 2023
Knowledge Cutoff: März 2024
Knowledge Cutoff: Februar 2024
Knowledge Cutoff: Januar 2024
Knowledge Cutoff: Mai 2024
* Diese Daten können sich bei neuen Modellversionen ändern
Keine Kenntnis über Ereignisse nach dem Cutoff-Datum
Beispiel: Ein 2023 trainiertes Modell kennt keine Ereignisse von 2024
Neue Software-Versionen und Tech-Entwicklungen fehlen
Beispiel: Keine Infos über das neueste iPhone oder Framework-Updates
Politische Veränderungen und Weltereignisse unbekannt
Beispiel: Wahlergebnisse, neue Gesetze oder internationale Entwicklungen
Neue Forschungsergebnisse und Durchbrüche fehlen
Beispiel: Aktuelle medizinische Studien oder KI-Entwicklungen
Frage das KI-Modell direkt nach seinem Wissensstichtag. Hier sind hilfreiche Fragen:
"Was ist dein Knowledge Cutoff Date?"
"Bis wann reicht dein Trainingswissen?"
"Welche aktuellen Ereignisse kennst du?"
"Was war das letzte große Ereignis, das du kennst?"
Einige KI-Systeme können das Internet durchsuchen
Vorteile:
Nachteile:
Kombination mit externen Datenbanken
Vorteile:
Nachteile:
Nachtraining mit neueren Daten
Vorteile:
Nachteile:
Clever formulierte Anfragen
Vorteile:
Nachteile:
Die Zeitspanne zwischen Cutoff-Datum und Modell-Release wird immer kürzer:
GPT-3 Launch
Cutoff: 2019 Daten
ChatGPT Release
Cutoff: 2021 Daten
GPT-4 & Claude 2
Cutoff: 2023 Daten
Moderne Modelle
Cutoff: Näher am Release
Trend: Moderne Trainingsverfahren und bessere Infrastruktur ermöglichen immer aktuellere Modelle mit kürzeren Cutoff-Abständen.
Informiere Nutzer über das Cutoff-Datum, besonders bei zeitkritischen Themen.
Verifiziere wichtige Informationen mit aktuellen Quellen, besonders bei sich schnell ändernden Themen.
Kombiniere KI-Modelle mit Echtzeit-Datenquellen für beste Ergebnisse.
Für Konzepte, Methoden und grundlegendes Wissen spielt das Cutoff-Datum oft keine große Rolle.
| Modell | Entwickler | Knowledge Cutoff | Release | Besonderheiten |
|---|---|---|---|---|
| Neueste Modelle (2024-2025) | ||||
| GPT-4.1 | OpenAI | Juni 2024 | Q1 2025 | 1M Context Window |
| Claude 4 Opus | Anthropic | März 2025 | 2025 | 200K Context |
| DeepSeek-V3 | DeepSeek | Juli 2024 | 2024 | 671B MoE, Open Source |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | Jan 2025 | Jan 2025 | Reasoning-Model |
| Gemini 2.5 Pro | Jan 2025 | März 2025 | 1M Context Window | |
| Qwen 3 | Alibaba | März 2025 | April 2025 | Mehrsprachig |
| LLaMA 4 Scout | Meta | Aug 2024 | April 2025 | 10M Context Window |
| Kommerzielle Hauptmodelle | ||||
| GPT-4o | OpenAI | Okt 2023 | Mai 2024 | Multimodal |
| GPT-4 | OpenAI | Apr 2023 | März 2023 | Turbo Version |
| GPT-3.5 | OpenAI | Sep 2021 | Nov 2022 | ChatGPT Basis |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | Apr 2024 | 2024 | Computer Use |
| Claude 3 Opus | Anthropic | Aug 2023 | 2024 | Flagship-Modell |
| Gemini 1.5 Pro | Mai 2024 | 2024 | 2M Context Window | |
| Gemini 1.0 Pro | Feb 2023 | Dez 2023 | Erste Generation | |
| Open Source Modelle | ||||
| LLaMA 3.3 70B | Meta | Dez 2023 | 2024 | 128K Context |
| LLaMA 3.1-405B | Meta | Dez 2023 | 2024 | Größtes Dense-Modell |
| LLaMA 2 70B | Meta | Juli 2023 | Juli 2023 | Pretraining Sep 2022 |
| QwQ-32B | Alibaba | Nov 2024 | Dez 2024 | Reasoning-Modell |
| Qwen 2.5 | Alibaba | Ende 2023 | 2024 | Mehrere Varianten |
| Mistral Large 2 | Mistral AI | 2024 | 2024 | 123B Parameter |
| Mixtral 8x7B | Mistral AI | 2023 | 2023 | MoE Architektur |
| Phi-3.5-mini | Microsoft | Okt 2023 | 2024 | Juni-Aug 2024 trainiert |
| Chinesische Modelle | ||||
| Baichuan 3 | Baichuan AI | Apr 2024 | 2024 | Führendes CN-Modell |
| GLM-4 | Zhipu AI | 2024 | 2024 | Multimodal |
| ChatGLM3 | Zhipu AI | 2024 | 2024 | Bilingual |
| Yi-34B Chat | 01.AI | 2024 | 2024 | Bilingual |
| Doubao 1.5 Pro | ByteDance | 2025 | 2025 | TikTok Hersteller |
| MiniMax M1 | MiniMax | 2025 | 2025 | 1M Context Window |
| Ältere/Historische Modelle | ||||
| GPT-3 | OpenAI | Okt 2020 | 2020 | 175B Parameter |
| GPT-2 | OpenAI | Nov 2019 | 2019 | 1.5B Parameter |
| PaLM 2 | Sep 2022 | 2023 | Bard Basis | |
| BLOOM | BigScience | 2022-2023 | 2022 | 176B, 46 Sprachen |
| Modelle mit Echtzeit-Zugang | ||||
| GPT-4o (Browsing) | OpenAI | Echtzeit | 2024 | Internet-Zugang |
| Perplexity Sonar | Perplexity AI | Echtzeit | 2024 | Web-Search |
| Gemini (Search) | Echtzeit | 2024 | Google Search | |
Trend 2025: Knowledge Cutoffs werden immer aktueller. Während frühe Modelle jahrelang veraltete Daten hatten, haben moderne Modelle Cutoffs von nur 2-6 Monaten. Einige Modelle bieten sogar Echtzeit-Web-Zugang.
KI-Modelle können selbstbewusst über Ereignisse nach ihrem Cutoff-Datum "halluzinieren". Sie erfinden möglicherweise plausibel klingende, aber falsche Informationen über aktuelle Ereignisse. Sei besonders vorsichtig bei:
Die KI-Entwicklung arbeitet an Lösungen für das Cutoff-Problem:
Vision: Zukünftige KI-Systeme könnten ihr Wissen in Echtzeit aktualisieren und dabei trotzdem stabil und zuverlässig bleiben.