Glossar

Agentic-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): misst, wie gut ein Modell mehrstufige, werkzeugnutzende Aufgaben eigenständig löst.

Coding-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Programmier-Benchmarks zu einem Wert für die Code-Fähigkeit eines Modells.

Zusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.

Human-Präferenz-Wertung aus der LMArena: Menschen vergleichen blind zwei Modellantworten, daraus entsteht – wie beim Schach – eine Elo-Zahl. Höher = häufiger bevorzugt. Misst Präferenz, nicht Korrektheit.

Der laufende Betrieb eines fertig trainierten Modells – das Erzeugen von Antworten auf Anfragen. Anders als das einmalige Training fällt Inferenz bei jeder Nutzung an.

Die maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.

Architektur, bei der je Anfrage nur ein Teil des Modells („Experten“) aktiv wird. So hat das Modell sehr viele Gesamt-Parameter, rechnet aber nur mit wenigen aktiven – das spart Rechenzeit.

Ein Modell ist multimodal, wenn es mehr als nur Text verarbeitet – etwa Bilder, Audio oder Video als Eingabe versteht (manche erzeugen sie auch als Ausgabe).

Modell, dessen trainierte Gewichte öffentlich herunterladbar sind, sodass man es selbst (lokal oder auf eigener Hardware) betreiben kann. Nicht zwingend vollständig quelloffen – die Lizenz bestimmt die erlaubte Nutzung.

Die im Training gelernten „Stellschrauben“ eines Modells (gezählt in Milliarden). Mehr Parameter heißt grob mehr Kapazität, aber auch mehr Rechen- und Speicherbedarf – und sagt allein wenig über die Qualität.

Ein Modell „dominiert“ ein anderes, wenn es in allen verglichenen Maßen mindestens gleich gut ist und dabei nicht teurer – dann gibt es keinen Grund, das unterlegene zu wählen. Grundlage der „stärker bei gleichem oder geringerem Preis“-Einordnung.

Hier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.

Modell, das nur über die API oder das Produkt des Anbieters nutzbar ist; die Gewichte werden nicht veröffentlicht. Gegenstück zu open-weight.

Verfahren, das die Gewichte eines Modells mit weniger Bits speichert (z. B. 4 statt 16). Das senkt Speicher- und Hardwarebedarf deutlich, kostet aber etwas Genauigkeit – wichtig fürs lokale Betreiben.

Retrieval-Augmented Generation: dem Modell werden zur Anfrage passende Textstellen aus einer eigenen Wissensquelle beigelegt, damit es daraus antwortet statt nur aus dem Training. Reduziert Halluzinationen und hält Wissen aktuell.

Ein (meist open-weight) Modell auf eigener Hardware oder in der eigenen Cloud betreiben, statt die API eines Anbieters zu nutzen. Bringt Datenhoheit und Kostenkontrolle, erfordert aber eigene Infrastruktur.

Anbieter-Einstufung des Risikoniveaus eines Modells (z. B. Anthropics ASL-Stufen oder „Cyber: High“). Höhere Stufen lösen strengere Schutzmaßnahmen aus. Stammt aus der System-Card – Eigenangabe des Anbieters.

Das offizielle Begleitdokument eines Anbieters zu einem Modell (auch „Model Card“): Fähigkeiten, Grenzen, Sicherheitsbewertung. Primärquelle – die Fähigkeitsangaben darin sind aber Eigenangaben, nicht unabhängig gemessen.

Ausführungsbasierter Benchmark (0–100 %): das Modell löst echte Shell-/Terminal-Aufgaben in einer Sandbox, gewertet wird, ob das Ergebnis wirklich funktioniert. Dadurch kontaminationsärmer als reine Wissensquizze.

Modus, in dem ein Modell vor der Antwort sichtbare Zwischenschritte „durchdenkt“. Das hebt die Qualität bei schweren Aufgaben, kostet aber mehr Tokens und Zeit – oft über einen Aufwand-Regler steuerbar.

Verlässlichkeits-Stufe einer Quelle in der KI-Depesche: A = Primärquelle (z. B. offizielle Doku), B = solide Sekundärquelle, C = subjektiv/Einzelstimme. Steuert, wie stark eine Aussage gewichtet wird.

Die kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.

Fähigkeit eines Modells, strukturiert externe Werkzeuge oder Funktionen aufzurufen (Suche, Code ausführen, APIs) und deren Ergebnisse weiterzuverwenden. Die Grundlage für Agenten.

Der Zeitpunkt, bis zu dem die Trainingsdaten eines Modells reichen („knowledge cutoff“). Über spätere Ereignisse weiß das Modell von sich aus nichts – es sei denn, sie werden ihm in der Anfrage mitgegeben.

Benchmark für die Verlässlichkeit beim Werkzeug-Einsatz: dieselbe Aufgabe wird viele Male wiederholt, gemessen wird, wie konstant das Modell die Tools korrekt bedient (0–100 %).