Technologien: Welches Modell setzen wir wann ein?
Huaris AI ist herstellerunabhängig. Wir bewerten Modellfamilien nach Anwendungsfall, Datensensibilität und Budget und stützen die Entscheidung auf Tests mit Ihren eigenen Beispielen. Diese Seite erklärt, wann wir mit welcher Modellfamilie beginnen und welche Auswahlkriterien wir anlegen.
Zuletzt aktualisiert: September 2026
Modellfamilien
Die Tabelle ist ein allgemeiner Leitfaden. Versionsnummern fehlen bewusst, weil sich Modelle schnell ändern. Welches Modell für eine bestimmte Aufgabe besser funktioniert, lässt sich nur durch eine Evaluation mit Ihren eigenen Daten feststellen.
| Modellfamilie | Bekannt für | Typische Anwendung | Bereitstellung |
|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | Langer Kontext, analytisches Denken, Programmierung | Analyse komplexer Dokumente, Unterstützung der Softwareentwicklung | Anbieter-API und Unternehmenstarife |
| Google Gemini | Großes Kontextfenster, Integration mit Google Workspace | Organisationen, die Workspace nutzen; multimodale Inhalte | Anbieter-API und Unternehmenstarife |
| OpenAI GPT | Umfangreiche API und Assistenten-Ökosystem | Universelle Assistenten, breiter Integrationsbedarf | Anbieter-API und Unternehmenstarife |
| Meta Llama / Mistral | Open-Weight-Modelle, volle Kontrolle | Fälle, in denen Daten die Organisation nicht verlassen dürfen | On-Premise, Private Cloud oder Anbieter-APIs |
Logos und Produktnamen gehören ihren jeweiligen Inhabern. Huaris AI beansprucht nicht, offizieller Partner dieser Unternehmen zu sein.
Unsere Auswahlkriterien
Bei der Modellauswahl betrachten wir diese Themen gemeinsam:
- Datensensibilität und Regulierung: wo Daten verarbeitet werden, die Datennutzungsbedingungen des Anbieters, Anforderungen von KVKK/DSGVO
- Aufgabenqualität: Ergebnisse auf einem Evaluationsset aus Ihren echten Beispielen, einschließlich der Leistung auf Türkisch
- Kosten: Betriebskosten bei Ihrem Nutzungsvolumen und die Annahmen hinter der Schätzung
- Latenz und Volumen: erwartete Antwortzeit und Zahl gleichzeitiger Nutzer
- Integration: Passung zu bestehenden Werkzeugen (zum Beispiel Google Workspace, das Microsoft-Ökosystem)
- Anbieterabhängigkeit: wie einfach der Wechsel zu einem anderen Modell bei Bedarf ist
- Betriebskapazität: ob Ihre Organisation das Modell selbst betreiben kann
Was bewerten wir zuerst, und wann?
Die folgenden Punkte sind Ausgangspunkte, keine endgültigen Empfehlungen. In jedem Szenario testen wir die Kandidaten mit Ihren eigenen Daten.
| Szenario | Ansatz, den wir zuerst bewerten | Warum? |
|---|---|---|
| Analyse langer Verträge und Berichte | Familien, die für langen Kontext und analytisches Denken bekannt sind | Bei langen Texten sind Konsistenz und das Erfassen von Details wichtig |
| Das Team arbeitet überwiegend in Google Workspace | Gemini-Familie | Die Integration mit vorhandenen Werkzeugen erleichtert Einrichtung und Akzeptanz |
| Bedarf an fertigen Assistenten und breiter Integration von Drittanbietern | GPT-Familie | Das API- und Assistenten-Ökosystem ist breit |
| Unterstützung der Softwareentwicklung | Familien, die für ihre Programmierfähigkeit bekannt sind | Die Codequalität wird durch Tests mit Ihren eigenen Repositories und Sprachen überprüft |
| Daten dürfen die Organisation nicht verlassen | On-Premise-Einrichtung mit Open-Weight-Modellen | Daten bleiben auf einer Infrastruktur, die Sie kontrollieren; die Qualitätslücke wird durch Tests gemessen |
Komponenten jenseits des Modells
Die Qualität einer KI-Lösung wird nicht allein vom Modell bestimmt. Besonders bei RAG-Systemen beeinflussen diese Schichten das Ergebnis unmittelbar:
- Dokumentenanalyse und Zerlegung in Abschnitte
- Embedding-Modelle für die semantische Suche
- Such- und Vektordatenbank-Schicht
- Die Orchestrierungsschicht, die Anfragen und das Modell steuert
- Evaluations- und Testwerkzeuge
- Protokollierung, Überwachung und Zugriffskontrolle
Wir wählen diese Komponenten, wie das Modell, passend zu Ihrem Bedarf aus und bauen sie so, dass sie ersetzbar sind.
Warum wir uns nicht an ein Modell binden
Modelle und Preise ändern sich schnell. Das Modell, das heute am besten passt, tut es morgen vielleicht nicht mehr. Deshalb bauen wir die Architektur so, dass ein Modellwechsel das laufende System nicht beeinträchtigt, und wir übergeben Ihnen das Evaluationsset. Einzelheiten zur Methode finden Sie auf der Leistungsseite Modellauswahl und herstellerunabhängige Beratung, allgemeine Fragen auf der Seite FAQ.
Lassen Sie uns zusammenarbeiten
Lassen Sie uns Ihre Prozesse und Ziele kennenlernen und gemeinsam bewerten, wo KI einen Mehrwert schaffen kann.
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