SOTA vs Lokale Grosse Sprachmodelle (LLM)

Eine Gegenüberstellung der Stärken und Schwächen verschiedener KI-Ansätze.

Cloud-Modelle (State-of-the-Art)

Führende Modelle wie GPT-5 , Claude 4 Sonnet oder Gemini 3 werden ausschliesslich von OpenAI, Anthropic und Google betrieben.

Vorteile: Beste Qualität, schnell, einfach zu nutzen

Nachteile: Kosten pro Anfrage, Datenschutz-Bedenken (mit DOBY gelöst)

Lokale Modelle (Open-Source)

Modelle wie Llama , Qwen , Mistral oder Gemma können auf Ihrem Computer, oder meist einem Firmen oder Cloud-Server, betrieben werden.

Vorteile: Maximale Privatsphäre, keine laufenden Kosten

Nachteile: Geringere Qualität, hohe Hardware-Anforderungen

Kurzum

Für die meisten professionellen Anwendungen empfehlen wir State-of-the-Art-Modelle mit Anonymisierung . Sie erhalten die beste Qualität ohne Datenschutz-Kompromisse. Wenn richtig angewendet und für Einsatzgebiet nachtrainiert, sind lokale Modelle eine spannende Alternative, aber noch nicht auf dem Niveau der führenden Cloud-Modelle.

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