Bestes KI-Modell 2025: GPT-5 vs Claude 4 vs Gemini

TL;DR: GPT-5 ist der neue Standard für Coding, Agenten und allgemein starke Ergebnisse. Claude Sonnet 4 glänzt bei langen, sauberen Texten und Analysen; Opus 4 für sehr komplexe Aufgaben. Gemini 1.5 Pro / 2.5 Pro (Preview) punktet mit großem Kontext und Multimodalität. DeepL Voice liefert Live-Übersetzung in Calls.

Dies ist der KI-Denksplitter #5, erschienen am 27.05.2025, mit Update vom 03.09.2025 mit den neuen Modellen.

Was ist jetzt besser? ChatGPT oder Claude? Und sollte man GPT-5 nutzen oder doch Gemini? Diese Fragen höre ich in jedem Training, und seit August 2025 hat sich wieder einiges geändert. Heute gibt's eine Übersicht dazu – natürlich nicht einfach so, sondern mit vielen Inspirationen, was Sie noch alles mit KI machen könnten.

Spoiler vorab: GPT-5 denkt am besten und ersetzt schrittweise alle anderen OpenAI-Modelle.

Überblick: Die besten KI-Modelle 2025

In den letzten Wochen hat sich wieder unglaublich viel in der KI-Modell-Welt getan, denn neue Releases haben die Landschaft komplett verändert. Die KI-Denksplitter wollen sich nicht im Klein-Klein verlieren, sondern zeigen die etwas größeren Linien. Zeit für einen Überblick über die wichtigsten KI-Modelle Ende 2025.

GPT-5 – der neue Standard

Seit dem 7. August 2025 ist GPT-5 das Flaggschiff von OpenAI und löst GPT-4o als Standardmodell in ChatGPT ab. Das bedeutet konkret: OpenAI verabschiedet 4o und o3 schrittweise in der Benutzeroberfläche, weil GPT-5 diese Modelle in fast allen Bereichen übertrifft.

Stärken von GPT-5

GPT-5 brilliert beim Coding, denn es kann längere Tool-Ketten abarbeiten und dabei nachvollziehbare Agenten-Workflows erstellen. Außerdem bietet es bessere Steuerbarkeit durch Features wie verbosity und schnelleres „minimal reasoning". Das macht es besonders wertvoll, wenn Sie komplexe Aufgaben automatisieren wollen.

Anwendungsfelder für GPT-5

Für Produktivarbeit, Prototyping und Automatisierung ist GPT-5 momentan die erste Wahl, weil es zuverlässig von einem Prompt zu einem produktionsreifen Prototyp führt. Teams, die bauen, automatisieren oder schnell liefern müssen, fahren mit GPT-5 am besten.

Praxisbeispiele:

• Entwicklung komplexer Workflow-Automatisierungen
• Tool-Integration zwischen verschiedenen Systemen
• Rapid Prototyping für neue Features
• Code-Reviews und Refactoring-Aufgaben

Claude Sonnet 4 & Opus 4 – Textqualität und Analysen

Am Wochenende hatte ich zwei Trainings in völlig unterschiedlichen Settings, und jedesmal waren Teilnehmende dabei, die Claude nicht kannten. Ohne Claude kann man doch nicht mit langen Texten arbeiten...

Claude Sonnet 4 ist mein persönlicher Favorit für lange, strukturierte Texte und präzise Analysen, weil es außergewöhnlich saubere Ergebnisse liefert. Wenn Sie viel mit Texten arbeiten oder komplexe Datenauswertungen brauchen, dann ist Claude hier unschlagbar.

Unterschiede Sonnet vs. Opus

Claude Opus 4 ist noch leistungsstärker bei großen und komplexen Aufgaben, Programmierung und Simulationen, aber das Nutzungskontingent ist schneller verbraucht. Für sehr komplexe, lang laufende Aufgaben und Forschungsprojekte lohnt sich Opus, während Sonnet 4 für die meisten Textarbeiten völlig ausreicht.

Typische Use-Cases für Claude

Sonnet 4 eignet sich perfekt für:

• Lange Reports und strukturierte Analysen
• Datenauswertung mit komplexen Zusammenhängen
• Redaktionelle Überarbeitung umfangreicher Texte
• Dokumentenanalyse und Exzerpte

Opus 4 bewährt sich bei:

• Forschungsprojekten mit mehreren Variablen
• Komplexen Simulationen und Modellierungen
• Großangelegten Code-Projekten
• Strategischen Langzeitanalysen

Google Gemini 1.5 Pro & 2.5 Pro – großer Kontext und Multimedia

Von Googles Gemini war ich lange sehr skeptisch und eher enttäuscht, denn das Modell hat sehr lange nicht gehalten, was es versprach. Schon der Start war holprig und hat Google viel Spott eingebracht.

Stärken der Gemini-Modelle

Mittlerweile hat Google aber sehr aufgeholt, und Gemini 1.5 Pro bewältigt extrem viel Kontext und arbeitet multimodal stabil. Gemini 2.5 Pro (Preview) ist sogar Googles aktuell fortgeschrittenstes Reasoning-Modell, obwohl es noch in der Testphase läuft.

Die Kontextgröße macht den entscheidenden Unterschied: Während andere Modelle bei sehr langen Dokumenten an ihre Grenzen stoßen, verarbeitet Gemini mühelos ganze Bücher oder stundenlange Videotranskripte.

Praxiseinsatz für Gemini

Wenn Sie sehr lange Quellen verarbeiten oder stark multimodal arbeiten müssen, dann punktet Gemini besonders. Für Dossiers, lange Meeting-Transkripte oder Media-Workflows ist Gemini oft die praktischste Lösung, weil der große Kontext viel Material auf einmal verarbeiten kann.

Konkrete Anwendungen:

• Analyse mehrstündiger Meeting-Aufzeichnungen
• Verarbeitung kompletter PDF-Sammlungen
• Multimedia-Content mit Video, Audio und Text
• Umfangreiche Recherche-Dossiers

DeepL Voice – Live-Übersetzung in Meetings

Verstehen Sie indisches Englisch? Wenn Sie in einem Videocall sitzen und Ihr Gegenüber in Indien redet schnell und ungehemmt... Ich komme da durchaus ins Schwitzen. Gut, dass es ein Tool gibt, das im Call Untertitel zur Verfügung stellt: DeepL Voice. Es kann nicht nur verschiedene Sprachen, sondern auch verschiedene Akzente erkennen und bei der Übersetzung helfen. DeepL ist sowieso das beste und leistungsfähigste Übersetzungstool. Das sage nicht nur ich. Nun hilft es also auch bei Videokonferenzen. 

Nutzen von DeepL Voice

DeepL Voice liefert Realtime-Übersetzung und Untertitel in Meetings, und es funktioniert sogar mit Microsoft Teams-Integration. Es kann nicht nur verschiedene Sprachen, sondern auch verschiedene Akzente erkennen und bei der Übersetzung helfen, was internationale Calls erheblich entspannter macht.

Integration in den Arbeitsalltag

DeepL ist sowieso das beste und leistungsfähigste Übersetzungstool, und nun hilft es auch bei Videokonferenzen. Für internationale Meetings ist DeepL Voice jetzt praxistauglich, weil die Verzögerung minimal ist.

Fun Fact:  Der Supercomputer von DeepL hat eine Rechenleistung von 5 PetaFLOPS. Ich liebe dieses Wort. Übrigens stammt DeepL aus Köln.

Praxistipps: Welches Modell für welchen Zweck?

Falls Sie sich fragen, wie Sie die richtige Wahl treffen, dann helfen Ihnen diese Faustregeln:

Arbeitsmodus festlegen: Standard = GPT-5, Langtext-Endredaktion = Claude 4, XXL-Kontext/Multimedia = Gemini. Das spart Diskussionen und macht Teams produktiver.

Agenten & Automatisierung: Starten Sie mit GPT-5-Workflows für Tool-Aufrufe und Actions, denn hier ist es momentan am stärksten. Bauen Sie erst danach Spezialfälle mit Claude oder Gemini. Oder Sie gehen gleich zu den spezialisierten Tools wie N8N, Zapier oder Make.

Meetings international: DeepL Voice aktivieren, Untertitel mitschreiben lassen, Entscheidungspunkte live markieren. Das verwandelt schwierige Calls in produktive Sessions.

Tippitoppi-Tipp: Simulationen und Tools mit Claude

Falls Sie die Plus-Version von Claude haben, testen Sie mal diesen einfachen Prompt. Vielen, die so etwas noch nie gesehen haben, bleibt der Mund offen stehen:

Gib mir eine interaktive Simulation der Pflegekostenentwicklung in Deutschland von 2000 bis heute.

Hier ist das Ergebnis dieses kleinen Prompts, schauen Sie sich mal die Kosten pro Person an (unter "Metrik"): https://claude.ai/public/artifacts/e2f1277f-ca90-46f6-9194-ffe82d5abe5c

Auf ganz einfache und schnelle Weise können Sie mit KI-Unterstützung nachvollziehbare Entscheidungstools bauen. Zum Beispiel, wenn sie eine Make-or-Buy-Entscheidung treffen wollen. Erzeugt habe ich das Tool mit einem ganz einfachen Prompt.

https://claude.site/artifacts/d2704dd5-1828-4c1c-bdbf-1bfde4d0fa79

Meinungsbildung mit KI: Raus aus der Bubble

Wie bilden Menschen sich ihre Meinung? Durch Denkgewohnheiten, Zeitungen, Social Media oder Gespräche mit Nachbarn. All diese Quellen sind gefärbt und gehen in die eine oder andere Richtung, aber mit KI erhalten Sie eine weitere Möglichkeit zur Meinungsbildung, die ich persönlich sehr schätze.

Mit KI können Sie nämlich leicht aus Ihrer Bubble heraustreten, weil Sie verschiedene Perspektiven simulieren können. Probieren Sie mal einen Prompt wie diesen:

„Antworte als Journalist der Times of India. Was ist da los in Israel und Gaza?"

Wollen Sie ein Thema neutraler betrachten, dann bietet sich auch der provisorische Chat bei ChatGPT an. Er greift nicht auf Ihre vergangenen Chats zu und liefert ungefärbte Ergebnisse.

FAQ: Häufige Fragen zu KI-Modellen 2025

Welches KI-Modell ist 2025 am besten? Das kommt auf den Anwendungsfall an: GPT-5 für die meisten Aufgaben, Claude Sonnet 4 für lange Texte, Gemini für sehr großen Kontext und Multimedia, DeepL Voice für Live-Übersetzung.

Ist GPT-4o oder o3 noch relevant? Für ChatGPT-Nutzer praktisch nicht mehr, weil OpenAI diese Modelle schrittweise durch GPT-5 ersetzt. In der Benutzeroberfläche wird GPT-5 zum neuen Standard.

Was ist der Unterschied zwischen GPT-5 und Claude Sonnet 4? GPT-5 ist stärker bei Coding und Automatisierung, während Claude Sonnet 4 bei langen, stilfesten Texten und sauberen Analysen überlegen ist.

Warum sollte man DeepL Voice nutzen? Weil internationale Videokonferenzen deutlich entspannter werden, wenn Akzente und schwer verständliche Sprecher live untertitelt und übersetzt werden. Die Teams-Integration macht es besonders praktisch.

Was kann Gemini 2.5 Pro (Preview) besonders gut? Es ist Googles bestes Reasoning-Modell und kann sehr große Kontexte mit Multimedia-Inhalten verarbeiten, auch wenn es noch in der Testphase läuft.

Zum Selbst-Testen: In dieser Arena können Sie selber Modelle vergleichen: lmarena.ai

Fazit: Das richtige KI-Modell 2025 wählen

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant weiter, und jedes Modell hat seine besonderen Stärken gefunden. GPT-5 etabliert sich als solider Allrounder für Produktivarbeit und Automatisierung, während Claude die Messlatte für Textqualität und tiefgreifende Analysen hochhält. Gemini punktet mit seinem enormen Kontext und stabiler Multimedia-Verarbeitung.

Mein Rat: Probieren Sie verschiedene Modelle aus und finden Sie heraus, welches am besten zu Ihrem Arbeitsalltag passt. Denn am Ende entscheidet nicht die theoretische Leistung, sondern wie gut das Modell Ihre konkreten Aufgaben löst.

Lust auf KI gelingt

Was mich diese Woche wirklich sehr gefreut hat, war ein völlig unerwartetes Kompliment. Ich habe auf einer Kundenveranstaltung eine Keynote über KI als „dritte Gehirnhälfte" gehalten, und die Resonanz war überwältigend.

Als ich vom Techniker mein Headset zurückbekam, erzählte er mir: Er arbeite bei wirklich vielen Veranstaltungen, und es gäbe keine einzige mehr, bei der KI nicht Thema wäre. Bisher hätte er um KI einen großen Bogen gemacht, weil es ihm zu komplex erschien.

Mein Vortrag wäre der beste gewesen, den er je über KI gehört habe, und jetzt hat er richtig Lust, doch mal ein paar Sachen auszuprobieren. Made my day – hab ich gestrahlt! :)