--- title: GPT vs Claude vs Gemini vs Llama: ein echter Vergleich description: Ehrliche Einordnung der vier großen KI-Modellfamilien. Worin jede wirklich stark ist, verifizierte Nutzererfahrungen und wann Sie zwischen ihnen wechseln sollten. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- Vier Namen dominieren die KI-Debatte. GPT von OpenAI. Claude von Anthropic. Gemini von Google. Llama von Meta. Sie haben wahrscheinlich mindestens eines davon benutzt, sich über die anderen Gedanken gemacht und sich gefragt, ob Sie richtig gewählt haben. Es gibt keine richtige Antwort für alle. Das ist die frustrierende Realität. Jede Modellfamilie wurde von anderen Unternehmen mit anderen Philosophien gebaut, auf anderen Daten trainiert und für andere Ergebnisse optimiert. Zu fragen, welches „am besten“ ist, ist wie zu fragen, ob ein Hammer besser ist als ein Schraubendreher. Dieser Leitfaden zeigt, was jede Modellfamilie tatsächlich gut kann, enthält echte Zitate von Entwicklerinnen und Entwicklern, die sie täglich nutzen, und hilft Ihnen herauszufinden, welches Werkzeug zu Ihrer tatsächlichen Arbeit passt. ## Die Kurzfassung Wenn Sie die kurze Antwort vor der langen Erklärung wollen: **GPT** ist der Standard. Die meisten starten hier, weil ChatGPT das ist, wovon sie gehört haben. Es kann die meisten Dinge ziemlich gut und hat das größte Ökosystem aus Plugins, Integrationen und Dokumentation. **Claude** ist für Nuancen. Es kommt mit komplexen Anweisungen besser klar, schreibt mit natürlicherer Variation und versteht tendenziell, was Sie meinten, statt nur, was Sie wörtlich gesagt haben. Entwicklerinnen und Entwickler bevorzugen es zunehmend fürs Programmieren. **Gemini** ist für Größenordnung. Google hat es gebaut, um riesige Informationsmengen auf einmal zu verarbeiten. Wenn Sie ein 500-seitiges Dokument oder eine ganze Codebasis analysieren müssen, gibt Ihnen Geminis Kontextfenster Platz, den andere nicht erreichen. **Llama** ist für Kontrolle. Meta hat es als Open Source veröffentlicht, was bedeutet: Sie können es auf eigener Hardware laufen lassen, auf eigenen Daten feinabstimmen und keinen einzigen Byte an den Server von jemand anderem schicken. Jetzt zu den Details. ## GPT: der Name, den jeder kennt OpenAI hat ChatGPT gebaut, und ChatGPT wurde das Wort, das Menschen für KI-Assistenten benutzen – so wie Kleenex zum Wort für Taschentücher wurde. Diese Marktdominanz zählt. Wenn jemand sagt, er habe „die KI gefragt“, meint er meistens, dass er GPT gefragt hat. Das aktuelle Flaggschiff ist GPT-5, und verschiedene Aktualisierungen werden weiter ausgerollt. Das Modell ist schnell. Die Antwortzeiten sind knackig. Die Oberfläche ist poliert. OpenAI hat viel investiert, damit sich das Produkt gut anfühlt. GPT kann Breite gut. Sie brauchen ein Rezept? Funktioniert. Sie müssen Code debuggen? Funktioniert. Sie müssen ein Dokument zusammenfassen? Funktioniert. Kreatives Schreiben? Funktioniert. Das Modell scheitert bei gängigen Aufgaben selten spektakulär, weil OpenAI es gegen die breitestmögliche Palette an Anwendungsfällen getunt hat. Hier zeigt GPT Schwächen: Es driftet in bestimmte Muster. Sie haben wahrscheinlich gemerkt, dass GPT Aufzählungen liebt. Es bevorzugt bestimmte Satzmuster. Sein Wortschatz hängt an bestimmten Buzzwords. Nach längerer Nutzung erkennen Sie die „GPT-Stimme“ in Inhalten: diesen leicht übermotivierten, definitorischen Ton, der Dinge ein Mal mehr erklärt als nötig. Für schnelle Aufgaben und allgemeine Fragen ist GPT allein aus Bequemlichkeit schwer zu schlagen. Die App funktioniert gut. Der Sprachmodus ist nützlich. Das Plugin-Ökosystem ist riesig. Wenn Sie einen KI-Assistenten wollen, der sich ohne Reibung in den Alltag einfügt, liefert GPT. Aber Reibungslosigkeit ist nicht dasselbe wie Tiefe. ## Claude: der Detailbesessene Anthropic hat Claude mit einer anderen Priorität gebaut. Sie wollten ein Modell, das Anweisungen präzise befolgt, Nuancen in langen Gesprächen verarbeitet und Ausgaben erzeugt, die weniger robotisch klingen. Die aktuellen Modelle laufen über drei Stufen: Haiku (schnell und günstig), Sonnet (ausgewogen) und Opus (maximale Leistungsfähigkeit). Die meisten nutzen Sonnet für die normale Arbeit und Opus, wenn eine Aufgabe wirklich schweres Denken erfordert. Claudes Ruf beim Programmieren ist deutlich gewachsen. Ein Hacker News Nutzer namens thomasahle sagte es direkt: > "My personal experience is that 80% of the time Opus is better than GPT-4 on coding." Das deckt sich mit dem, was viele Entwickler berichten. Claude geht mit größeren Codebasen kohärenter um. Es hält Kontext über lange Gespräche besser. Wenn Sie 3.000 Zeilen Code einfügen und um Änderungen bitten, ist Claude eher in der Lage, in der Antwort durchgehend konsistent zu bleiben. Ein anderer Nutzer, mrbishalsaha, machte eine ähnliche Beobachtung: > "I use claude sonnet for coding and it's better than GPT4 most of the time." Der Unterschied zeigt sich darin, wie Claude mehrdeutige Anfragen interpretiert. Wenn Sie einen etwas unklaren Prompt schreiben, versucht Claude eher Ihre Absicht zu treffen, statt Ihre Worte als wörtliche Spezifikation zu behandeln, die es nur abarbeiten muss. Claude schreibt auch anders. Die Prosa wirkt weniger nach Schablone. Weniger Buzzwords. Mehr Variation in der Satzlänge. Wenn Sie Inhalte brauchen, die nicht sofort nach KI klingen, gibt Claude Ihnen einen besseren Startpunkt. Sie müssen trotzdem editieren, aber Sie starten von einer stärkeren Grundlage. Nachteile gibt es auch. Claude kann langsamer sein, besonders Opus. Die Antwortzeiten hinken manchmal spürbar hinter GPT her. Und Claude hat stärkere Inhalts-Leitplanken, was nerven kann, wenn Sie aus legitimen Gründen mit heiklem Material arbeiten müssen. Ein Hacker News Nutzer namens suby nannte eine konkrete Schwäche: "Claude is more likely to suggest things which simply won't compile...Claude 3's knowledge of C++ is lacking." Kein Modell ist in allem perfekt. ## Gemini: das Kontext-Monster Googles Gemini geht einen völlig anderen Weg. Wo GPT und Claude bei Denkqualität und Schreibstil konkurrieren, konkurriert Gemini über Größenordnung. Das Modell kann auf einmal enorme Mengen an Information verarbeiten. Aktuelle Gemini-Modelle unterstützen Kontextfenster bis zu einer Million Tokens. Das sind grob 700.000 Wörter. Sie können einen ganzen Roman einfügen. Sie können Stunden an Video hochladen. Sie können eine komplette Codebasis einschließen. Das Modell hält all das im Arbeitsgedächtnis und beantwortet Fragen zu jedem Teil. Das ist keine Spielerei. Wenn Sie mit großen Dokumenten, langen Transkripten oder umfassenden Analyseaufgaben arbeiten, verändert Geminis Kontextfenster, was überhaupt möglich ist. RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) umgehen Kontextgrenzen, indem sie dem Modell nur die relevanten Ausschnitte geben – aber Gemini lässt Sie diese Komplexität bei vielen Anwendungsfällen überspringen und einfach alles direkt laden. Ein Entwickler auf Hacker News, samyok, verglich Gemini Flash positiv mit teureren Modellen: > "It's so fast and it has such a vast world knowledge that it's more performant than Claude Opus 4.5 or GPT 5.2...a fraction (basically order of magnitude less!!) of the inference time." Geschwindigkeit zählt im Ablauf. Wenn Sie in zwei Sekunden gute Ergebnisse bekommen statt in zehn, iterieren Sie schneller. Ihre Produktivität potenziert sich. Gemini ist außerdem eng mit Googles Ökosystem verzahnt. Wenn Sie Google Workspace, Drive, Docs und Sheets nutzen, kann Gemini direkt auf Ihre Dateien zugreifen. Diese Integration spart Zeit, verglichen mit dem manuellen Kopieren von Inhalten in Chat-Fenster. Der Haken: Geminis Marketing-Versprechen und die praktische Realität gehen manchmal auseinander. Ein gut dokumentierter Frustpunkt ist, dass die Weboberfläche das volle Kontextfenster für normale Nutzer nicht freigibt. Sie hören „eine Million Tokens“ und stellen dann fest, dass Sie auf ein deutlich kleineres Fenster begrenzt sind – außer Sie nutzen AI Studio oder direkt die API. Googles Ansatz zur KI-Sicherheit unterscheidet sich auch von Anthropic und OpenAI. Gemini verweigert bestimmte Anfragen, die andere Modelle ohne Probleme erledigen. Die Grenzen sind manchmal unvorhersehbar. Sie können an einer scheinbar harmlosen Sache hängenbleiben und dann mit einer kleinen Umformulierung durchkommen. Für reine Analyse großer Informationsmengen gilt trotzdem: Derzeit kommt nichts an das heran, was Gemini bietet. ## Llama: das Modell, das Ihnen gehört Metas Llama-Modelle brechen grundsätzlich mit den anderen. Sie sind offen. Sie können die Modellgewichte herunterladen. Sie können Llama auf Ihrer eigenen Hardware laufen lassen. Sie können es auf proprietären Daten feinabstimmen. Sie können es in strikt isolierten (air-gapped) Umgebungen betreiben, in denen keine Information Ihr Netzwerk verlässt. Und Sie zahlen Meta dafür keinen Cent. Für Organisationen mit strenger Daten-Governance ist das enorm wichtig. Gesundheitsunternehmen können keine Patientendaten an OpenAIs Server schicken. Kanzleien können keine vertraulichen Dokumente in Googles Cloud hochladen. Finanzinstitute haben regulatorische Vorgaben zur Datenresidenz. Llama erlaubt all ihnen moderne KI-Fähigkeiten, ohne diesen Ärger mit der Regelkonformität. Der Selbstbetrieb hat aber echte Nachteile. Llama gut zu betreiben, erfordert ernsthafte Hardware. Das 70-Milliarden-Parameter-Modell braucht mehrere High-End-GPUs. Die kleineren Versionen laufen auf Consumer-Hardware, liefern aber spürbar schlechtere Ergebnisse. Sie tauschen API-Bequemlichkeit gegen Infrastruktur-Management. Für kleine Unternehmen und Einzelpersonen rechnet sich meistens der API-Zugriff auf Claude oder GPT. Sie würden mehr für Strom und GPU-Abschreibung ausgeben als für API-Aufrufe – außer Ihr Nutzungsvolumen ist extrem hoch. Aber für Unternehmen, die Millionen Anfragen verarbeiten, kippt die Rechnung. Selbst gehostetes Llama kann im Maßstab nur einen Bruchteil von API-Preisen kosten. Und Sie bekommen volle Kontrolle über Verfügbarkeit, Latenz und Ausfallsicherheit. Keine Rate-Limits. Keine Ausfälle, weil der Anbieter gerade überlastet ist. Llama ermöglicht außerdem Anpassung, die API-Modelle nicht mitgehen. Sie können auf den Schreibstil Ihres Unternehmens feinabstimmen, auf die Terminologie Ihrer Branche, auf Ihre konkreten Anwendungsfälle. Das Ergebnis spricht Ihre Sprache, weil Sie es dazu trainiert haben. Open Source zieht eine Gemeinschaft an. Entwickler verbessern Llamas Fähigkeiten ständig, erstellen spezialisierte Versionen und bauen Werkzeuge darum herum. Das Ökosystem entwickelt sich schnell. Wenn Kontrolle wichtiger ist als Bequemlichkeit, verdient Llama ernsthafte Aufmerksamkeit. ## So schneiden sie bei konkreten Aufgaben ab Die ehrliche Antwort ist: Rankings verschieben sich je nachdem, was Sie messen. **Programmieren:** Claude führt derzeit in den meisten Umfragen zur Entwicklerpräferenz. Das Schlussfolgern bleibt über komplexe Codebasen hinweg kohärenter. GPT bleibt aber stark für schnelle Schnipsel und Debugging, und Geminis großer Kontext hilft, wenn Sie ganze Projekte auf einmal bearbeiten müssen. **Schreiben:** Claude erzeugt abwechslungsreichere Prosa. GPT ist schneller für Content in großen Mengen. Gemini ist gut bei recherchelastigem Schreiben, weil Sie all Ihr Ausgangsmaterial laden können. Llama lässt sich feinabstimmen, um genau Ihre Stimme zu treffen. **Analyse:** Gemini gewinnt bei schierer Menge. Einen 200-seitigen Bericht analysieren Sie in einer einzigen Anfrage. Claude und GPT zwingen Sie eher zu Aufteilungs-Tricks, die zusätzliche Komplexität reinbringen. **Dialog:** Claude hält Kontext über lange Chats besser. GPTs Speicherfunktionen helfen, aber es verliert trotzdem häufiger den Faden. Gemini und Llama hängen stark von Konfiguration und Einsatz ab. **Kosten:** Llama ist auf Modellebene kostenlos (Hardwarekosten außen vor). Gemini Flash bietet in den API-Preisstufen ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis. GPT und Claude sind in den Premium-Stufen teurer, liefern dafür aber schrittweise bessere Qualität. ## Praktischer Ablauf: mehrere Modelle nutzen Die klügsten Nutzer wählen nicht ein Modell exklusiv. Ein Hacker News Kommentator namens MrSkelter beschrieb den Ansatz: > "Claude Opus is generally better for me but takes a long time to reply...most power comes from bouncing between them." Verschiedene Modelle für verschiedene Aufgaben. Claude für den ersten Entwurf. GPT für schnelle Durchläufe und Ideen. Gemini für Recherche-Synthese. Llama für alles, was sensibel ist und Ihre Systeme nicht verlassen darf. Das ist keine ineffiziente Doppelarbeit. Das ist das richtige Werkzeug für den jeweiligen Job. Bauen Sie Abläufe, die Aufgaben automatisch an passende Modelle weiterleiten. Schon eine einfache Einordnung zu Beginn einer Anfrage kann Kosten senken und Qualität erhöhen. Programmieraufgaben gehen zu Claude. Schnellfragen gehen zu GPT Mini. Lange Dokument-Analysen gehen zu Gemini. Die Werkzeuge, die das leicht machen, werden ständig besser. DatBot lässt Sie mitten im Gespräch zwischen Modellen wechseln. Andere Plattformen bieten Ähnliches. Die Zukunft ist polyglott, nicht monolithisch. ## So treffen Sie Ihre Entscheidung Hier ist ein Rahmen für die Entscheidung: **Starten Sie mit GPT, wenn** Sie den einfachsten Einstieg wollen, breite Allgemeinfähigkeiten brauchen und die Integration mit anderen Werkzeugen und Plugins schätzen. **Wechseln Sie zu Claude, wenn** Sie viel programmieren, besseres Befolgen komplexer Anweisungen brauchen oder Inhalte erstellen, bei denen natürliche Schreibqualität zählt. **Nutzen Sie Gemini, wenn** Sie mit großen Dokumenten arbeiten, umfangreiche Informationen schnell analysieren müssen oder ohnehin tief in Googles Ökosystem stecken. **Wählen Sie Llama, wenn** Datenschutz nicht verhandelbar ist, Sie Anpassungen brauchen, die API-Anbieter nicht liefern können, oder Ihr Nutzungsvolumen Selbsthosting wirtschaftlich sinnvoll macht. Die meisten Menschen werden zwei oder mehr davon nutzen. Das ist völlig okay. Die Modelle ergänzen sich mehr, als sie miteinander konkurrieren. Wichtig ist, zu wissen, was jedes davon gut kann, damit Sie Werkzeuge an Aufgaben anpassen – statt ein Werkzeug zu zwingen, alles zu sein. ## Was sich als Nächstes ändert Dieser Vergleich wird bald ein Update brauchen. Modellfähigkeiten entwickeln sich monatlich. Preise verschieben sich quartalsweise. Neue Wettbewerber tauchen jährlich auf. Die Rankings von heute werden nicht ewig halten. OpenAI arbeitet an Verbesserungen beim Schlussfolgern, die Claudes Vorsprung beim Programmieren schließen könnten. Anthropic erweitert ständig Kontextfenster, um mit Gemini zu konkurrieren. Google verbessert Geminis Verlässlichkeit und justiert seine Sicherheitsfilter. Meta erweitert weiterhin Llamas Fähigkeiten und das Ökosystem. Die Richtung ist wichtiger als die Momentaufnahme. Was sich nicht ändern wird: unterschiedliche Philosophien erzeugen unterschiedliche Stärken. OpenAI optimiert für breite Verbraucher-Akzeptanz. Anthropic optimiert für Präzision und Sicherheit. Google optimiert für Größenordnung und Integration. Meta optimiert für Offenheit und Anpassbarkeit. Diese Prioritäten prägen alles, was danach kommt. Entscheiden Sie nach dem, was Ihnen wichtig ist. Probieren Sie Alternativen aus. Bleiben Sie flexibel, während sich die Landschaft verschiebt. Das beste KI-Modell ist das, das Ihnen hilft, Ihre eigentliche Arbeit fertigzubekommen.