Das beste LLM für Content-Erstellung finden: Getestet und bewertet

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Large Language Models (LLMs) sind modernste KI-Tools, die die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen und konsumieren, grundlegend verändern. Bevor wir uns näher mit den Unterschieden der einzelnen LLMs beschäftigen, sollten Sie verstehen, was diese Modelle befähigt, so mühelos menschenähnlichen Text zu generieren.

LLMs werden mit riesigen Datensätzen trainiert, was ihnen hilft, Kontext, Semantik und Syntax zu erfassen. Durch die Menge an Daten können sie das nächste Wort in einem Satz korrekt vorhersagen und die Wörter zu verständlichen Texten zusammensetzen. Ein Grund für ihre Effektivität ist die Transformer-Architektur. Dieser Self-Attention-Mechanismus nutzt neuronale Netze zur Verarbeitung von Syntax und Semantik. Dadurch können LLMs mühelos eine Vielzahl komplexer Aufgaben bewältigen.

Bedeutung von LLMs bei der Content-Erstellung

Large Language Models (LLMs) haben die Herangehensweise von Unternehmen an die Content-Erstellung grundlegend verändert. Dank ihrer Fähigkeit, personalisierte und optimierte Texte zu erzeugen, generieren LLMs Inhalte wie E-Mails, Landingpages und Social-Media-Posts anhand von menschlichen Spracheingaben.

Damit helfen LLMs Content-Erstellern bei:

• Geschwindigkeit und Qualität: LLMs ermöglichen eine schnelle und hochwertige Content-Produktion. So können auch kleinere Unternehmen ohne eigene Redaktion wettbewerbsfähig bleiben.
• Innovation: Mit Tausenden effektiven Beispielen vortrainiert, unterstützen LLMs beim Brainstorming für Marketing und bei Strategien zur Kundenbindung.
• Vielfältige Inhalte: LLMs können verschiedenste Content-Typen erstellen – von Blogartikeln bis zu Whitepapers.
• Kreatives Schreiben: LLMs unterstützen die Entwicklung von Narrativen, indem sie bestehende Geschichten analysieren und Plot-Ideen vorschlagen.

Auch die Zukunft von LLMs ist vielversprechend: Technologische Fortschritte werden ihre Genauigkeit und multimodalen Fähigkeiten weiter verbessern. Die Ausweitung der Einsatzmöglichkeiten wird viele Branchen beeinflussen.

Überblick über beliebte LLMs für Schreibaufgaben

Hier ein kurzer Überblick über die populären LLMs, die wir testen werden:

Bei der Auswahl eines LLMs ist es entscheidend, Ihre Anforderungen an die Content-Erstellung zu berücksichtigen. Jedes Modell bietet etwas Eigenes – von der Bewältigung komplexer Aufgaben bis zur Generierung KI-basierter kreativer Inhalte. Bevor wir sie testen, fassen wir sie kurz zusammen, um zu zeigen, wie sie Ihren Content-Prozess bereichern können.

OpenAI GPT-4: Eigenschaften und Leistungsbewertung

Hauptfunktionen:

• Multimodale Fähigkeiten: GPT-4 kann im Gegensatz zu seinen Vorgängern sowohl Text als auch Bilder verarbeiten und generieren.
• Kontextverständnis: Das Modell versteht komplexe Eingaben und liefert differenzierte Antworten, abgestimmt auf spezifische Kontexte.
• Anpassbare Ausgaben: Nutzer können Ton und Aufgabenanforderungen über Systemnachrichten festlegen, was GPT-4 vielseitig einsetzbar macht.

Leistungsdaten:

• Hochwertige Ausgaben: GPT-4 überzeugt besonders beim kreativen Schreiben, Zusammenfassen und Übersetzen und liefert Ergebnisse, die oft dem menschlichen Standard entsprechen oder ihn übertreffen.
• Praxisbeispiel: Eine Digitalagentur nutzte GPT-4 für personalisierte E-Mail-Kampagnen und erzielte eine Steigerung der Öffnungsrate um 25 % sowie eine Erhöhung der Klickrate um 15 %.

Stärken:

• Kohärenz und Relevanz: Das Modell produziert konsistent kohärente und kontextgerechte Texte und ist damit eine verlässliche Wahl für die Content-Erstellung.
• Umfangreiches Training: Das Training auf vielfältigen Datensätzen ermöglicht Sprachgewandtheit in mehreren Sprachen und ein breites Themenverständnis.

Herausforderungen:

• Hohe Rechenanforderungen: Der hohe Ressourcenbedarf schränkt die Zugänglichkeit für einige Nutzer ein.
• Neigung zur Weitschweifigkeit: Mitunter erzeugt GPT-4 zu ausführliche und vage Antworten.

Insgesamt ist GPT-4 ein leistungsstarkes Tool für Unternehmen, die ihre Content- und Datenanalyse-Strategie verbessern wollen.

Anthropic Claude 3: Eigenschaften und Leistungsbewertung

Hauptfunktionen:

• Kontextverständnis: Claude 3 glänzt mit Kohärenz und Konsistenz in langen Texten und passt seine Sprache an spezifische Kontexte an.
• Emotionale Intelligenz: Das Modell analysiert emotionale Nuancen und erstellt Inhalte, die Leser ansprechen und komplexe menschliche Erfahrungen einfangen.
• Genre-Vielfalt: Claude 3 schreibt mühelos in verschiedenen Genres – von Belletristik über Lyrik bis Drehbücher.

Stärken:

• Kreative Originalität: Claude 3 generiert im Gegensatz zu vielen Sprachmodellen originelle Ideen und Geschichten und erweitert die Grenzen des klassischen Storytellings.
• Fesselnde Dialoge: Das Modell liefert authentische und nachvollziehbare Dialoge und stärkt so die Charakterentwicklung.
• Kollaboratives Werkzeug: Claude 3 ermöglicht die Zusammenarbeit von Autoren.

Herausforderungen:

• Kein Internetzugang: Im Gegensatz zu anderen führenden Modellen kann Claude nicht auf das Internet zugreifen.
• Nur Textgenerierung: Während andere Modelle bereits Bild-, Video- und Sprachausgaben bieten, bleibt Anthropics Modell strikt auf Text beschränkt.

Meta Llama 3: Eigenschaften und Leistungsbewertung

Hauptfunktionen:

• Parameter-Varianten: Verfügbar mit 8, 70 und beeindruckenden 405 Milliarden Parametern.
• Erweiterte Kontextlänge: Unterstützt bis zu 128.000 Tokens und verbessert so die Leistung bei langen und komplexen Texten.

Stärken:

• Open-Source-Zugang: Kostenlos verfügbar und fördert so die breite Nutzung und das Experimentieren in Forschung und Wirtschaft.
• Generierung synthetischer Daten: Das Modell mit 405 Milliarden Parametern ist besonders stark in der Erzeugung synthetischer Daten – hilfreich für das Training kleinerer Modelle und Wissensdestillation.
• Integration in Anwendungen: Treibt KI-Funktionen in Metas Anwendungen an und ist ein praktisches Werkzeug für Unternehmen, die generative KI skalieren möchten.

Herausforderungen:

• Hoher Ressourcenbedarf: Große Modelle benötigen erhebliche Rechenleistung, was die Zugänglichkeit für kleinere Organisationen einschränkt.
• Verzerrung und Ethik: Wie bei jedem KI-Modell besteht das Risiko eingebauter Vorurteile, was laufende Überprüfung und Optimierung erfordert.

Llama 3 überzeugt als robustes und vielseitiges Open-Source-LLM, verspricht Fortschritte in der KI, stellt Nutzer aber auch vor gewisse Herausforderungen.

xAI Grok: Eigenschaften und Leistungsbewertung

Hauptfunktionen:

• Datenquelle: Trainiert mit Inhalten von X (ehemals Twitter).
• Kontextfenster: Verarbeitung von bis zu 128.000 Tokens möglich.

Stärken:

• Integrationspotenzial: xAI lässt sich in soziale Medien integrieren und verbessert Nutzerinteraktionen.
• Nutzerbindung: Entwickelt für lockere, gesprächige Anwendungen.

Herausforderungen:

• Unbekannte Parameter: Die Intransparenz bezüglich Modellgröße und Architektur erschwert die Leistungsbewertung.
• Vergleichbare Leistung: Bei Sprachaufgaben und Fähigkeiten nicht durchgehend besser als andere Modelle.

Zusammengefasst bietet xAI Grok interessante Features und profitiert von Medienpräsenz, steht in Popularität und Leistung jedoch vor großen Herausforderungen im Vergleich zu anderen Sprachmodellen.

Die besten LLMs für Blog-Content im Test

Kommen wir direkt zum Test: Wir bewerten die Modelle anhand einer einfachen Blogartikel-Ausgabe. Alle Tests wurden in FlowHunt durchgeführt, lediglich das LLM-Modell wurde gewechselt.

Wichtige Bewertungskriterien:

• Lesbarkeit
• Konsistenz im Ton
• Originalität der Sprache
• Keyword-Nutzung

Test-Prompt:

Schreiben Sie einen Blogpost mit dem Titel “10 einfache Wege, nachhaltig zu leben, ohne das Budget zu sprengen.” Der Ton soll praktisch und zugänglich sein, mit Fokus auf umsetzbare Tipps, die für viel beschäftigte Menschen realistisch sind. Heben Sie “Nachhaltigkeit mit kleinem Budget” als Haupt-Keyword hervor. Fügen Sie Beispiele aus Alltagssituationen wie Lebensmitteleinkauf, Energieverbrauch und persönliche Gewohnheiten ein. Schließen Sie mit einem motivierenden Aufruf, heute mit einem Tipp zu starten.

Hinweis: Der Flow ist so eingestellt, dass die Ausgaben etwa 500 Wörter umfassen. Falls die Ergebnisse gehetzt wirken oder nicht in die Tiefe gehen, ist das beabsichtigt.

OpenAI GPT-4o

Wäre dies ein Blindtest, würde der Einstieg „In der heutigen schnelllebigen Welt …“ sofort verraten, welches Modell es ist. Sie sind mit diesem Schreibstil wahrscheinlich vertraut, denn GPT-4o ist nicht nur die beliebteste Wahl, sondern auch das Herzstück der meisten Drittanbieter-KI-Schreibtools. GPT-4o ist immer eine sichere Wahl für allgemeine Inhalte, aber rechnen Sie mit Unschärfe und Weitschweifigkeit.

Ton und Sprache

Abgesehen vom abgenutzten Einstiegssatz erfüllte GPT-4o exakt die Erwartungen. Es wäre schwer, dies als menschlichen Text auszugeben, aber dennoch ist der Artikel gut strukturiert und folgt eindeutig dem Prompt. Der Ton ist tatsächlich praktisch und zugänglich und konzentriert sich direkt auf umsetzbare Tipps statt auf vage Umschreibungen.

Keyword-Nutzung

Beim Keyword-Test schnitt GPT-4o gut ab. Es wurde nicht nur das Haupt-Keyword korrekt verwendet, sondern auch ähnliche Formulierungen und andere passende Schlüsselwörter.

Lesbarkeit

Auf der Flesch-Kincaid-Skala liegt das Ergebnis bei der 10.-12. Klasse (ziemlich schwierig) mit einem Wert von 51,2. Ein Punkt weniger, und es wäre auf College-Niveau. Bei so kurzem Output hat das Keyword „Nachhaltigkeit“ vermutlich einen spürbaren Einfluss auf die Lesbarkeit. Trotzdem bleibt deutlich Verbesserungspotenzial.

Anthropic Claude 3

Das getestete Claude-Modell ist die mittlere Sonnet-Variante, die als beste Option für Content gilt. Der Text liest sich gut und wirkt spürbar menschlicher als GPT-4o oder Llama. Claude ist die perfekte Lösung für saubere, einfache Inhalte, die Informationen effizient vermitteln – ohne zu weitschweifig wie GPT oder zu extravagant wie Grok zu sein.

Ton und Sprache

Claude überzeugt durch einfache, nachvollziehbare und menschlich wirkende Antworten. Der Ton ist praktisch und zugänglich und konzentriert sich direkt auf umsetzbare Tipps statt auf vage Umschreibungen.

Keyword-Nutzung

Claude war das einzige Modell, das den Keyword-Teil des Prompts ignorierte – es tauchte nur in 1 von 3 Ausgaben auf. Wenn das Keyword verwendet wurde, dann nur im Fazit – und wirkte dort etwas erzwungen.

Lesbarkeit

Claude Sonnet erreichte auf der Flesch-Kincaid-Skala die 8. bis 9. Klasse (Plain English) – nur wenige Punkte hinter Grok. Während Grok den gesamten Ton und Wortschatz entsprechend anpasste, nutzte Claude eine dem GPT-4o ähnliche Sprache. Was die Lesbarkeit so hoch machte? Kürzere Sätze, Alltagswörter und keine vagen Inhalte.

Meta Llama

Llamas größte Stärke war die Keyword-Nutzung. Der Schreibstil war dagegen wenig inspiriert und etwas weitschweifig – aber immer noch weniger langweilig als GPT-4o. Llama ist wie der Cousin von GPT-4o: eine sichere Content-Wahl mit etwas wortreicherem, vagerem Stil. Ideal, wenn Sie grundsätzlich die Schreibweise von OpenAI mögen, aber auf klassische GPT-Phrasen verzichten wollen.

Ton und Sprache

Llama-Texte ähneln stark denen von GPT-4o. Die Weitschweifigkeit und Unschärfe sind vergleichbar, aber der Ton ist praktisch und zugänglich.

Keyword-Nutzung

Meta ist der Sieger beim Keyword-Test. Llama verwendete das Keyword mehrfach, unter anderem in der Einleitung, und integrierte natürlich ähnliche Begriffe.

Lesbarkeit

Auf der Flesch-Kincaid-Skala liegt das Ergebnis bei der 10.-12. Klasse (ziemlich schwierig), mit 53,4 Punkten – nur leicht besser als GPT-4o (51,2). Das kurze Output und das Keyword „Nachhaltigkeit“ beeinflussen die Lesbarkeit spürbar. Dennoch gibt es Verbesserungspotenzial.

xAI Grok

Grok war eine große Überraschung, vor allem in Ton und Sprache. Mit einem sehr natürlichen, entspannten Ton fühlt es sich an, als bekäme man schnelle Tipps von einem guten Freund. Wenn Ihnen ein lockerer, flotter Schreibstil liegt, ist Grok definitiv die beste Wahl.

Ton und Sprache

Der Output liest sich sehr gut. Die Sprache ist natürlich, die Sätze sind prägnant, und Grok verwendet Redewendungen gekonnt. Das Modell bleibt seinem Haupt-Ton treu und geht beim menschlich wirkenden Text neue Wege. Hinweis: Groks entspannter Ton ist nicht immer die beste Wahl für B2B- und SEO-getriebene Inhalte.

Keyword-Nutzung

Grok nutzte das gewünschte Keyword, allerdings nur im Fazit. Andere Modelle platzierten Keywords besser und ergänzten weitere relevante Begriffe, während Grok mehr Wert auf den Sprachfluss legte.

Lesbarkeit

Mit der lockeren Sprache bestand Grok den Flesch-Kincaid-Test mit Bravour: 61,4 Punkte entsprechen der 7.-8. Klasse (Plain English). Damit werden Themen optimal für die Allgemeinheit zugänglich gemacht. Dieser Lesbarkeits-Sprung ist fast greifbar.

Ethische Überlegungen beim Einsatz von LLMs

Die Leistungsfähigkeit von LLMs hängt entscheidend von der Qualität der Trainingsdaten ab, die manchmal voreingenommen oder ungenau sein können – was zur Verbreitung von Fehlinformationen führt. Es ist daher essenziell, KI-generierte Inhalte auf Fairness und Inklusivität zu prüfen. Beim Experimentieren mit verschiedenen Modellen sollten Sie bedenken, dass jedes Modell unterschiedlich mit Datenschutz und der Begrenzung schädlicher Ausgaben umgeht.

Um einen ethischen Einsatz zu gewährleisten, sollten Unternehmen Rahmenbedingungen für Datenschutz, Vorurteilsminimierung und Inhaltsmoderation schaffen. Dazu gehört der regelmäßige Austausch zwischen KI-Entwicklern, Autoren und Rechtsexperten. Zu den wichtigsten ethischen Überlegungen zählen:

• Vorurteile in Trainingsdaten: LLMs können bestehende Biases verstärken.
• Faktenprüfung: Menschliche Kontrolle ist zur Überprüfung der KI-Ausgaben notwendig.
• Risiko von Fehlinformationen: KI kann plausibel wirkende Falschinformationen generieren.

Die Auswahl des LLMs sollte ethisch mit den Content-Richtlinien des Unternehmens übereinstimmen. Sowohl Open-Source- als auch proprietäre Modelle sollten auf potenziellen Missbrauch geprüft werden.

Grenzen der aktuellen LLM-Technologie

Verzerrungen, Ungenauigkeiten und Halluzinationen bleiben große Herausforderungen bei KI-generierten Inhalten. Durch eingebaute Richtlinien entstehen oft vage, wenig wertvolle Outputs. Unternehmen benötigen zusätzliche Trainings- und Sicherheitsmaßnahmen, um diese Probleme zu adressieren. Für kleine Unternehmen sind Zeit und Ressourcen für individuelles Training meist nicht verfügbar. Eine Alternative ist der Einsatz allgemeiner Modelle über Drittanbieter-Tools wie FlowHunt.

FlowHunt ermöglicht es, klassischen Basismodellen spezifisches Wissen, Internetzugang und neue Fähigkeiten zu geben. So können Sie das passende Modell für die jeweilige Aufgabe wählen, ohne sich durch Limitierungen oder zahlreiche Abos einschränken zu lassen.

Ein weiteres großes Problem ist die Komplexität der Modelle: Mit Milliarden von Parametern sind sie schwer zu steuern, zu verstehen und zu debuggen. FlowHunt gibt Ihnen wesentlich mehr Kontrolle als reine Chat-Prompts. Sie können einzelne Fähigkeiten als Blöcke hinzufügen und anpassen, um Ihre Bibliothek einsatzbereiter KI-Tools zu erstellen.

Die Zukunft von LLMs in der Content-Erstellung

Die Zukunft von Sprachmodellen (LLMs) in der Content-Erstellung ist vielversprechend und spannend. Mit fortschreitender Entwicklung versprechen diese Modelle größere Genauigkeit und weniger Verzerrung bei der Inhaltserzeugung. Das bedeutet, Autoren können mit KI-Unterstützung zuverlässige, menschenähnliche Texte erstellen.

LLMs werden künftig nicht nur Text, sondern auch multimodale Inhalte meistern: Sie kombinieren Text und Bilder und stärken so die kreative Content-Erstellung in verschiedensten Branchen. Mit größeren, besser gefilterten Datensätzen werden LLMs verlässlichere Inhalte liefern und den Schreibstil weiter verfeinern.

Aber aktuell können LLMs das noch nicht eigenständig – diese Fähigkeiten sind auf verschiedene Unternehmen und Modelle verteilt, die jeweils um Ihre Aufmerksamkeit und Ihr Budget konkurrieren. FlowHunt vereint sie alle und ermöglicht