[et_pb_section fb_built=\u201e1\u201c _builder_version=\u201e4.16\u201c custom_padding=\u201e0px||0px||true\u201c da_disable_devices=\u201eoff|off|off\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c da_is_popup=\u201eoff\u201c da_exit_intent=\u201eoff\u201c da_has_close=\u201eon\u201c da_alt_close=\u201eoff\u201c da_dark_close=\u201eoff\u201c da_not_modal=\u201eon\u201c da_is_singular=\u201eoff\u201c da_with_loader=\u201eoff\u201c da_has_shadow=\u201eon\u201c][et_pb_row _builder_version=\u201e4.27.4\u201c custom_padding=\u201e0px||||false|false\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c][et_pb_column type=\u201e4_4\u201c _builder_version=\u201e4.16\u201c custom_padding=\u201c|||\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c custom_padding__hover=\u201c|||\u201c][et_pb_post_title author=\u201eoff\u201c date=\u201eoff\u201c categories=\u201eoff\u201c comments=\u201eoff\u201c _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c title_font=\u201c|800|||||||\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c][\/et_pb_post_title][et_pb_text _builder_version=\u201e4.27.4\u201c header_font=\u201c|700|||||||\u201c header_4_letter_spacing=\u201e12px\u201c module_alignment=\u201ecenter\u201c saved_tabs=\u201eall\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c]<\/p>\n
Der Markt f\u00fcr Large Language Models (LLMs) bleibt in Bewegung \u2013 schneller, dichter und viel\u00adf\u00e4l\u00adtiger denn je. Mit dem Insiders LLM Bench\u00admar\u00adking f\u00fcr Q4 2025 schaffen wir erneut Klarheit in einem Umfeld, in dem monatlich neue Modelle erscheinen und bestehende Varianten weiter ver\u00adfei\u00adnert werden. <\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c header_font=\u201c|700|||||||\u201c header_4_letter_spacing=\u201e12px\u201c module_alignment=\u201ecenter\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c]<\/p>\n F\u00fcr diese Ausgabe haben wir den Datensatz nahezu ver\u00addop\u00adpelt und die Dokumente deutlich komplexer gestaltet. So bildet das Bench\u00admar\u00adking die Realit\u00e4t pro\u00adduk\u00adtiver IDP-Workflows noch pr\u00e4ziser ab \u2013 auch wenn das h\u00f6here Anspruchs\u00adni\u00adveau die Durch\u00adschnitts Scores leicht senkt.<\/p>\n <\/p>\n Das aktuelle Bench\u00admar\u00adking umfasst 24 Modelle, darunter neue Vertreter wie Claude 4.5 Sonnet, Gemini 3 Pro oder GPT\u20115.1. Modelle, deren Nach\u00adfolger inzwi\u00adschen ver\u00adgleich\u00adbare Leistung zu \u00e4hnlichen Kosten bieten, wurden dagegen entfernt.<\/p>\n Auch diesmal liefern dedi\u00adzierte Reasoning-Modelle starke Ergeb\u00adnisse in Klas\u00adsi\u00adfi\u00adka\u00adtion und Extrak\u00adtion. Gleich\u00adzeitig zeigen sich dieselben struk\u00adtu\u00adrellen Nachteile wie im letzten Benchmark: l\u00e4ngere Ver\u00adar\u00adbei\u00adtungs\u00adzeiten, h\u00f6here Token\u00adkosten und geringere Plan\u00adbar\u00adkeit im Pro\u00adduk\u00adtiv\u00adbe\u00adtrieb. So schneiden GPT\u20115 oder GPT\u20114.1 zum Beispiel bei der Gesamt\u00adper\u00adfor\u00admance mit Werten von 87,3 und 84,7 her\u00adaus\u00adra\u00adgend ab, bringen aber gro\u00dfe Nachteile, wenn es um Daten\u00adschutz oder Ver\u00adar\u00adbei\u00adtungs\u00adge\u00adschwin\u00addig\u00adkeit geht.<\/p>\n Im Vergleich zum letzten Quartal steigt in unserer Auswahl die Anzahl der in der EU gehos\u00adteten Modelle \u2013 bleibt aber auf dem Gesamt\u00admarkt nach wie vor rar.<\/p>\n Den gr\u00f6\u00dften Fort\u00adschritt ver\u00adzeichnet erneut unser eigenes Modell: Das OvAItion Private LLM ver\u00adbes\u00adsert sich trotz anspruchs\u00advol\u00adlerer Testdaten um mehr als zwei Pro\u00adzent\u00adpunkte und n\u00e4hert sich erstmals bekannten Modellen wie Claude 4.5 Haiku an. Dieses Ergebnis kommt nicht von ungef\u00e4hr \u2013 unser bis\u00adhe\u00adriges Private LLM wird mit dem ange\u00adk\u00fcn\u00addigten OvAItion LLM zum \u201eOvAItion Private LLM\u201c ver\u00adschmelzen und bietet so h\u00f6chste Sicher\u00adheit bei immer besser werdender Qualit\u00e4t und Spe\u00adzia\u00adli\u00adsie\u00adrung auf das IDP Umfeld unserer Kunden und Partner.<\/p>\n Damit wird deutlich: Spe\u00adzia\u00adli\u00adsie\u00adrung schl\u00e4gt Gr\u00f6\u00dfe. W\u00e4hrend gro\u00dfe Foun\u00adda\u00adtion-Modelle kaum noch Spr\u00fcnge machen, erzielen dom\u00e4\u00adnen\u00adspe\u00adzi\u00adfi\u00adsche Modelle die rele\u00advanten Qua\u00adli\u00adt\u00e4ts\u00adge\u00adwinne.<\/p>\n Gerade in regu\u00adlierten Bereichen gewinnt der Betrieb eines self-hosted LLM weiter an Bedeutung. Unter\u00adnehmen pro\u00adfi\u00adtieren von voller Daten\u00adho\u00adheit, C5-zer\u00adti\u00adfi\u00adzierter Sicher\u00adheit, planbaren Kosten und maximaler Anpass\u00adbar\u00adkeit. Der Trend best\u00e4tigt sich erneut: hohe Per\u00adfor\u00admance und regu\u00adla\u00adto\u00adri\u00adsche Sicher\u00adheit sind selten in einem globalen Modell vereint \u2013 im Private-Umfeld jedoch erreichbar.<\/p>\n Insiders verfolgt kon\u00adse\u00adquent einen Best-of-Breed-Ansatz: Wir testen kon\u00adti\u00adnu\u00adier\u00adlich alle rele\u00advanten Modelle, inte\u00adgrieren sie \u00fcber die OvAItion Engine und erm\u00f6g\u00adli\u00adchen Kunden den flexiblen Einsatz genau der Modelle, die ihre Anfor\u00adde\u00adrungen optimal treffen. Erg\u00e4nzend sichern Mecha\u00adnismen wie Green Voting die Ergeb\u00adnis\u00adqua\u00adlit\u00e4t auto\u00adma\u00adtisch ab und redu\u00adzieren manuelle Nach\u00adbe\u00adar\u00adbei\u00adtung.<\/p>\n So bleibt das Insiders LLM Bench\u00admar\u00adking ein ver\u00adl\u00e4ss\u00adli\u00adcher Ori\u00aden\u00adtie\u00adrungs\u00adpunkt in einem Markt, der sich schneller ver\u00e4ndert, als einzelne Anbieter Schritt halten k\u00f6nnen.<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_button button_url=\u201ehttps:\/\/insiders.next-kmu.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/PDF_Benchmarking_Dezember_Q4_2025_DE_4.pdf\u201c url_new_window=\u201eon\u201c button_text=\u201eLLM-Vergleich lesen\u201c button_alignment=\u201eleft\u201c _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c custom_button=\u201eon\u201c button_text_color=\u201egcid-a1ce49c7-18bb-4621\u20138275-487db4ef4ea2\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{%22gcid-e57f936a-e1ef-478a-a91c-6dc2f7bf0652%22:%91%22button_text_color__hover%22%93,%22gcid-a1ce49c7-18bb-4621\u20138275-487db4ef4ea2%22:%91%22button_text_color%22%93}\u201c button_text_color__hover_enabled=\u201eon|hover\u201c button_text_color__hover=\u201e#000000\u201c button_bg_color__hover_enabled=\u201eon|hover\u201c][\/et_pb_button][et_pb_text disabled_on=\u201eoff|off|off\u201c _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c header_font=\u201c|700|||||||\u201c header_4_letter_spacing=\u201e12px\u201c module_alignment=\u201ecenter\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c]<\/p>\n F\u00fcr indi\u00advi\u00addu\u00adelle Bench\u00admar\u00adkings beraten unsere KI-Experten Sie gerne per\u00ads\u00f6n\u00adlich:<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_button button_url=\u201emailto:llm-benchmarking@insiders-technologies.de\u201c url_new_window=\u201eon\u201c button_text=\u201eMeinen Use Case bench\u00admarken\u201c button_alignment=\u201eleft\u201c disabled_on=\u201eoff|off|off\u201c _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c custom_button=\u201eon\u201c button_text_color=\u201egcid-a1ce49c7-18bb-4621\u20138275-487db4ef4ea2\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{%22gcid-e57f936a-e1ef-478a-a91c-6dc2f7bf0652%22:%91%22button_text_color__hover%22%93,%22gcid-a1ce49c7-18bb-4621\u20138275-487db4ef4ea2%22:%91%22button_text_color%22%93}\u201c button_text_color__hover_enabled=\u201eon|hover\u201c button_text_color__hover=\u201e#000000\u201c button_bg_color__hover_enabled=\u201eon|hover\u201c][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Das Insiders LLM Bench\u00admar\u00adking im September 2025 setzt die Reihe fort und baut kon\u00adse\u00adquent auf den Erkennt\u00adnissen aus Q2 auf. Um Ver\u00adgleich\u00adbar\u00adkeit zu sichern, kommen iden\u00adti\u00adsche Dimen\u00adsionen und Testdaten wie im vor\u00adhe\u00adrigen Bench\u00admar\u00adking zum Einsatz.<\/p>\n","protected":false},"author":28,"featured_media":88165,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","wp_typography_post_enhancements_disabled":false,"_mbp_gutenberg_autopost":false,"footnotes":""},"categories":[117,632,616],"tags":[],"class_list":["post-88155","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog-de","category-kuenstliche-intelligenz","category-ovaition-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88155","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=88155"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88155\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/88165"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=88155"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=88155"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/insiders.next-kmu.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=88155"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}EIN REA\u00adLIS\u00adTI\u00adSCHER VERGLEICH UNTER ERSCHWERTEN BEDIN\u00adGUNGEN<\/h3>\n
SPE\u00adZIA\u00adLI\u00adSIE\u00adRUNG SETZT DIE ECHTEN AKZENTE<\/h3>\n
DATEN\u00adSOU\u00adVE\u00adR\u00c4\u00adNIT\u00c4T ALS STRA\u00adTE\u00adGI\u00adSCHER VORTEIL<\/h3>\n
Die wich\u00adtigsten erkennt\u00adnisse DES Q4-BENCH\u00adMAR\u00adKINGS<\/h3>\n
\n
BEST-OF-BREED ALS DAU\u00adER\u00adHAFTE STRATEGIE<\/h3>\n