Nicht alles ist ein LLM
8 KI-Modell-Typen, die man kennen sollte
Wenn Sie 2023 „KI“ sagten, dachten die meisten Menschen an ChatGPT. Spulen wir vor ins Jahr 2025: Die Landschaft hat sich drastisch verändert. Wir befinden uns in einer Ära spezialisierter KI-Modelle, von denen jedes eine eigene „Superkraft“ besitzt.
Das Problem? Wir nennen sie immer noch alle „LLMs“. Das ist so, als würde man jedes Fahrzeug „Auto“ nennen – egal ob Fahrrad, LKW oder Flugzeug. Wer heute im KI-Bereich mitreden oder entwickeln will, muss die Unterschiede kennen.
Hier sind die 8 wichtigsten KI-Modell-Typen, die Sie kennen sollten:
1. LLM – Large Language Model (Der Generalist)
Dies ist das Modell, das den Hype ausgelöst hat. Stellen Sie sich vor, Sie texten mit einem super-intelligenten Freund, der Ihre Sätze beenden, Essays schreiben und programmieren kann.
- Was es tut: Es sagt das nächste Wort in einer Sequenz voraus, basierend auf riesigen Mengen an gelerntem Text.
- Einsatzgebiet: Chatbots (ChatGPT, Claude), Content-Erstellung, Übersetzungen und Coding.
- Der Haken: Sie sind rechenintensiv und können halluzinieren (Dinge erfinden).
2. LCM – Latent Consistency Model (Der Sprinter)
Während LLMs Texte schreiben, sind LCMs für Bilder zuständig – und zwar extrem schnell. Sie sind die leichtgewichtigen Cousins von Modellen wie Stable Diffusion.
- Was es tut: Es generiert hochwertige Bilder in Sekundenbruchteilen (oft unter einer Sekunde), indem es den Prozess der Bildentstehung drastisch abkürzt.
- Einsatzgebiet: Echtzeit-Bildgenerierung auf Smartphones, AR/VR-Anwendungen und schnelle Prototyping-Tools.
3. LAM – Language Action Model (Der Macher)
Ein LLM redet, ein LAM handelt. Es ist die Brücke zwischen dem Verstehen von Sprache und dem Ausführen konkreter Aktionen.
- Was es tut: Es versteht Absichten, plant mehrstufige Aufgaben und bedient Software-Tools (z. B. „Buche einen Flug und trag ihn in den Kalender ein“).
- Einsatzgebiet: KI-Agenten, Automatisierung von Workflows und digitale Assistenten, die Apps bedienen können.
4. MoE – Mixture of Experts (Das Spezialisten-Team)
Anstatt einen einzigen riesigen Generalisten zu fragen, leitet ein MoE-Modell Ihre Frage an ein Team von Experten weiter.
- Was es tut: Ein „Router“ entscheidet, welche spezialisierten Untermodelle (Experten) für Ihre spezifische Anfrage aktiviert werden müssen.
- Einsatzgebiet: Hochskalierbare Cloud-Modelle und effiziente Inferenz, da immer nur ein Teil des Gehirns genutzt wird, was Rechenleistung spart.
5. VLM – Vision Language Model (Das Auge)
VLMs verbinden das Sehen mit dem Sprechen. Sie verstehen sowohl Text als auch Bilder gleichzeitig.
- Was es tut: Es nutzt einen gemeinsamen „Embedding Space“, um Bilder und Texte in denselben Kontext zu setzen. So können Sie ein Foto hochladen und der KI Fragen dazu stellen.
- Einsatzgebiet: Multimodale Suche, Bildbeschreibungen, Robotik (die Umgebung sehen und verstehen) und visuelle Frage-Antwort-Systeme.
6. SLM – Small Language Model (Der Effiziente)
Nicht jede Aufgabe benötigt einen Supercomputer. SLMs sind kompakte Modelle, die oft direkt auf Ihrem Gerät laufen.
- Was es tut: Es bietet Sprachintelligenz mit viel weniger Parametern (Millionen statt Milliarden), optimiert für Geschwindigkeit und Privatsphäre.
- Einsatzgebiet: On-Device Chatbots, Smart Home Geräte und Anwendungen, bei denen Daten das Gerät nicht verlassen dürfen (Datenschutz).
7. MLM – Masked Language Model (Der Detektiv)
Lange vor ChatGPT gab es BERT und die MLMs. Sie sagen nicht das nächste Wort voraus, sondern füllen Lücken in einem Satz.
- Was es tut: Es liest einen Satz bidirektional (von links und rechts), um fehlende Wörter („Masken“) basierend auf dem Kontext zu erraten.
- Einsatzgebiet: Suchmaschinen, Sentiment-Analyse und das Klassifizieren von Texten. Sie sind oft das Fundament für das Verständnis von Bedeutung.
8. SAM – Segment Anything Model (Der Chirurg)
SAM klassifiziert nicht einfach nur ein Bild als „Katze“, es schneidet die Katze pixelgenau aus.
- Was es tut: Es erkennt Umrisse und Grenzen von Objekten in einem Bild präzise, selbst wenn es diese Objekte vorher noch nie gesehen hat (Zero-Shot).
- Einsatzgebiet: Medizinische Bildanalyse (z. B. Organe erkennen), Videobearbeitung (Hintergrund entfernen) und Robotik.
Fazit: Das richtige Werkzeug für den Job
Die Zukunft der KI ist nicht monolithisch. Sie ist ein Werkzeugkasten. Wenn Sie Projekte planen, denken Sie nicht nur in „LLMs“. Überlegen Sie: Brauche ich Geschwindigkeit (LCM), Handlungskompetenz (LAM) oder visuelle Präzision (SAM)? Nutzen Sie das richtige Modell für die richtige Aufgabe.
Die Inspiration zu diesem Artikel hat mir der Beitrag „Not Everything Is an LLM“ von Pasindu Rangana auf Medium geliefert: https://medium.com/mr-plan-publication/not-everything-is-an-llm-8-ai-model-types-you-need-to-know-in-2025-6fb026bcdc82
Schlagworte: KI, KI-Modelle, LAM, LCM, LLM, MLM, MoE, SAM, SLM, VLM
