Was ist ein Knowledge Cutoff Date?
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".
Trainingsprozess
Das Training großer Sprachmodelle dauert Wochen bis Monate. Währenddessen können keine neuen Daten hinzugefügt werden.
Datensammlung
Die Sammlung und Aufbereitung der Trainingsdaten benötigt Zeit. Es gibt einen Stichtag, ab dem keine neuen Daten mehr aufgenommen werden.
Stabilität
Ein fester Datenstand ermöglicht konsistentes Training und reproduzierbare Ergebnisse.
Aktuelle Modelle und ihre Cutoff-Daten
GPT-3.5
Knowledge Cutoff: September 2021
GPT-4
Knowledge Cutoff: April 2023
GPT-4o
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
GPT-4.1
Knowledge Cutoff: Juni 2024
o3
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
o3-mini
Knowledge Cutoff: Oktober 2023
Claude 3
Knowledge Cutoff: April 2024
Claude 3.5 Sonnet
Knowledge Cutoff: April 2024
Claude 4 Opus
Knowledge Cutoff: 1. März 2025
Gemini Pro
Knowledge Cutoff: November 2023
Gemini 2.0 Flash
Knowledge Cutoff: November 2024
Gemini 2.5 Pro
Knowledge Cutoff: Februar 2025
LLaMA 3.1
Knowledge Cutoff: Dezember 2023
LLaMA 3.3 70B
Knowledge Cutoff: Juni 2024
LLaMA 4 Scout
Knowledge Cutoff: Unbekannt
DeepSeek V3
Knowledge Cutoff: Juli 2024
DeepSeek R1
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Qwen 3
Knowledge Cutoff: März 2025
Qwen 2.5-Max
Knowledge Cutoff: Oktober 2024
Mistral Large 2
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Pixtral Large
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Magistral
Knowledge Cutoff: Januar 2025
Mixtral 8x22B
Knowledge Cutoff: März 2024
Doubao Pro
Knowledge Cutoff: September 2024
Ernie Bot
Knowledge Cutoff: August 2024
Hunyuan
Knowledge Cutoff: Juli 2024
Pangu
Knowledge Cutoff: Juni 2024
Phi-4
Knowledge Cutoff: November 2024
Phi-3.x
Knowledge Cutoff: April 2024
Gemma 3
Knowledge Cutoff: Januar 2025
Gemma 2
Knowledge Cutoff: Mai 2024
Amazon Nova
Knowledge Cutoff: Oktober 2024
BLOOM
Knowledge Cutoff: März 2022
Pharia-1-LLM-7B
Knowledge Cutoff: Juli 2024
StarCoder2
Knowledge Cutoff: März 2024
CodeLlama 70B
Knowledge Cutoff: Januar 2024
DeepSeek Coder
Knowledge Cutoff: September 2024
Med-PaLM 2
Knowledge Cutoff: September 2023
BioMistral
Knowledge Cutoff: Mai 2024
OpenBioLLM-70B
Knowledge Cutoff: Juni 2024
MEDITRON-70B
Knowledge Cutoff: April 2024
QwQ-32B
Knowledge Cutoff: November 2024
Falcon 3
Knowledge Cutoff: Dezember 2024
Falcon 180B
Knowledge Cutoff: Juli 2023
MiniCPM
Knowledge Cutoff: März 2024
MobileLLaMA
Knowledge Cutoff: Februar 2024
StableLM-Zephyr
Knowledge Cutoff: Januar 2024
LLaVA-Next
Knowledge Cutoff: Mai 2024
* Diese Daten können sich bei neuen Modellversionen ändern
Auswirkungen des Knowledge Cutoff
Aktuelle Ereignisse
Keine Kenntnis über Ereignisse nach dem Cutoff-Datum
Beispiel: Ein 2023 trainiertes Modell kennt keine Ereignisse von 2024
Technologie-Updates
Neue Software-Versionen und Tech-Entwicklungen fehlen
Beispiel: Keine Infos über das neueste iPhone oder Framework-Updates
Weltgeschehen
Politische Veränderungen und Weltereignisse unbekannt
Beispiel: Wahlergebnisse, neue Gesetze oder internationale Entwicklungen
Wissenschaft
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?"
Umgang mit veralteten Informationen
Web-Suche Integration
Einige KI-Systeme können das Internet durchsuchen
Vorteile:
- • Zugang zu aktuellen Infos
- • Faktenprüfung möglich
Nachteile:
- • Nicht immer verfügbar
- • Kann langsamer sein
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Kombination mit externen Datenbanken
Vorteile:
- • Aktuelle Unternehmensdaten
- • Spezialisiertes Wissen
Nachteile:
- • Aufwändige Implementierung
- • Begrenzte Reichweite
Fine-Tuning
Nachtraining mit neueren Daten
Vorteile:
- • Gezieltes Update
- • Domänenspezifisch
Nachteile:
- • Ressourcenintensiv
- • Nicht für alle Modelle
Prompt Engineering
Clever formulierte Anfragen
Vorteile:
- • Sofort anwendbar
- • Kostenlos
Nachteile:
- • Begrenzte Effektivität
- • Keine echten Updates
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.
1. Transparenz zeigen
Informiere Nutzer über das Cutoff-Datum, besonders bei zeitkritischen Themen.
2. Fakten prüfen
Verifiziere wichtige Informationen mit aktuellen Quellen, besonders bei sich schnell ändernden Themen.
3. Hybrid-Ansätze nutzen
Kombiniere KI-Modelle mit Echtzeit-Datenquellen für beste Ergebnisse.
4. Zeitlose Fragen stellen
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:
- • Aktuellen Nachrichten und Ereignissen
- • Börsenkursen und Finanzdaten
- • Sportergebnissen
- • Neuesten Produktveröffentlichungen
- • Aktuellen politischen Entwicklungen
Die KI-Entwicklung arbeitet an Lösungen für das Cutoff-Problem:
- →Kontinuierliches Lernen: Modelle, die sich ständig aktualisieren
- →Echtzeit-Integration: Nahtlose Verbindung mit Live-Datenquellen
- →Modulare Architekturen: Austauschbare Wissensmodule
- →Föderiertes Lernen: Verteilte Updates ohne Neutraining
Vision: Zukünftige KI-Systeme könnten ihr Wissen in Echtzeit aktualisieren und dabei trotzdem stabil und zuverlässig bleiben.