Kleine oder grosse KI-Modelle passend auswählen

Das Problem

Für einfache Aufgaben möchten Sie nicht unnötig viel Technik und Geld einsetzen. Zugleich hören Sie, dass «grössere Modelle klüger sind». Anbieter bieten oft mehrere Varianten desselben Modells an: eine kleine, schnelle und eine grosse, leistungsfähigere. Welche brauchen Sie wirklich?

Wer immer das grösste Modell nimmt, zahlt häufig mehr, wartet länger auf Antworten und braucht kräftigere Rechner. Wer zu klein wählt, ärgert sich über schwache Ergebnisse und verliert Zeit mit Nacharbeit.

Die beste Wahl hängt von der Aufgabe ab. Mit einem kurzen, fairen Test finden Sie heraus, wo die kleine Variante genügt.

Einfach erklärt

Die «Grösse» eines Modells wird meist an der Zahl der Parameter gemessen (den Zahlen im Modell, siehe Was sind Parameter bei einem KI-Modell?). Mehr Parameter bedeuten in der Regel mehr Wissen und mehr Fähigkeit bei schwierigen Aufgaben, aber auch mehr Rechenaufwand.

Vergleichen Sie es mit Werkzeugen: Für einen Nagel genügt ein kleiner Hammer. Für eine Betonwand braucht es schweres Gerät. Beides hat seinen Platz.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Aufgaben auflisten: Notieren Sie, was die KI tun soll, zum Beispiel E-Mails sortieren, Termine zusammenfassen, Texte kürzen, Verträge vergleichen.
2. Nach Schwierigkeit einteilen: Markieren Sie einfache Aufgaben (klare Regeln, kurze Texte) und anspruchsvolle (viele Zusammenhänge, lange Dokumente, heikle Entscheide).
3. Testaufgaben sammeln: Wählen Sie pro Gruppe fünf typische Beispiele mit anonymisierten Daten. Legen Sie fest, wie ein gutes Ergebnis aussieht.
4. Beide Varianten testen: Lassen Sie dieselben Aufgaben von einem kleinen und einem grossen Modell lösen. Nutzen Sie dazu die Vorlage in KI-Modelle selbst vergleichen: Vorlage für einen fairen Test.
5. Ergebnisse bewerten: Bewerten Sie nach Richtigkeit, Vollständigkeit, Verständlichkeit und Nacharbeit. Messen Sie auch Zeit.
6. Aufgaben zuordnen: Setzen Sie das kleine Modell dort ein, wo es genügt, und das grosse nur für die anspruchsvollen Aufgaben.
7. Kosten und Tempo vergleichen: Rechnen Sie, was die Aufteilung pro Monat kostet, und vergleichen Sie mit «immer gross».
8. Regelmässig überprüfen: Modelle entwickeln sich. Kleine Varianten werden oft besser, wiederholen Sie den Test nach einigen Monaten.

Welche Aufgaben passen typischerweise zu welcher Grösse?

Die folgende Zuordnung ist eine Faustregel. Ihre eigenen Tests haben Vorrang.

Ein praktischer Weg: Beginnen Sie mit der kleinen Variante und wechseln Sie nur dort zur grossen, wo Sie wiederholt Nacharbeit leisten müssen. So lernen Sie, wie viel Leistung Ihre Aufgaben wirklich brauchen. Hilfreich ist auch der Vergleich nach Tempo und Qualität unter Schnelle Antworten oder höhere Qualität: Was ist wichtiger?.

Vorlage zum Kopieren

Ich möchte für folgende Aufgaben entscheiden, ob ein kleines oder ein grosses KI-Modell genügt:
[Aufgabenliste mit Stichworten]
Teile die Aufgaben in: «kleines Modell wahrscheinlich ausreichend», «grosses Modell empfehlenswert»
und «unklar, testen». Begründe kurz.
Schlage für jede unklare Aufgabe einen Testfall mit einem erfundenen Beispiel und einer Bewertungsregel vor.
Nenne keine Produktnamen und keine Preise.

Ersetzen Sie die Aufgabenliste. Die Einteilung ist ein Vorschlag, den Sie mit Ihren Tests überprüfen.

Worauf Sie achten müssen

• Datenschutz: Auch für Tests gilt: keine vertraulichen Daten in Programmen, die Ihr Betrieb nicht freigegeben hat.
• Fehler bei Details: Kleine Modelle verwechseln Zahlen, Namen und Daten häufiger. Prüfen Sie Ergebnisse stichprobenartig.
• Sprache: Die Qualität bei Deutsch kann zwischen Modellen stark schwanken. Testen Sie auf Deutsch mit Schweizer Beispielen.
• Kontext: Kleinere Modelle verarbeiten manchmal weniger Text auf einmal, siehe Wie viel Kontext braucht eine KI für meine Unterlagen?.
• Keine Pauschalaussagen: Qualität hängt von Modell, Aufgabe und Einstellung ab. Verlassen Sie sich auf Ihre Tests.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Reisebüro in Luzern bearbeitet täglich Kundenanfragen. Vorher nutzt es für alles das grösste verfügbare Modell und zahlt entsprechend. Ausserdem warten die Mitarbeitenden bei jeder Anfrage.

Nachher testet das Büro 15 Beispielanfragen mit beiden Varianten. Das Zuordnen der Anfragen nach Thema gelingt mit der kleinen Variante genauso gut, das Verfassen komplexer Reisevorschläge bleibt beim grossen. Das Büro teilt die Aufgaben entsprechend auf und prüft nach einem Quartal, ob die Verteilung noch stimmt.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie klären möchten, welche KI-Lösung zu welchen Aufgaben Ihres Betriebs passt, unterstützt Sie die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana. Beschrieben sind das Aufnehmen von Prozessen, die Analyse von KI-Potenzialen, die Priorisierung von Vorhaben und ein Umsetzungsplan. Projekte werden individuell offeriert.

Häufige Fragen

Laufen kleine Modelle auf meinem normalen Laptop?

Teilweise ja, je nach Grösse und Gerät. Siehe Welches KI-Modell läuft auf einem normalen Laptop?. Die Qualität bei schwierigen Aufgaben kann dabei geringer sein.

Sind kleine Modelle schlechter beim Datenschutz?

Nein, das hat damit nichts zu tun. Entscheidend ist, wo und wie das Modell betrieben wird und welche Vertragsbedingungen gelten.

Reicht ein kleines Modell für Kundenkommunikation?

Für Standardantworten oft ja, sofern ein Mensch prüft. Für heikle oder komplexe Fälle ist ein grösseres Modell meist die bessere Wahl.