- kleine Modelle und Reasoning-Modelle unterscheiden und gezielt einsetzen,
- erklären, was „offene“ Modelle sind und warum fobizz sie bevorzugt,
- am Modellnamen unter der Antwort erkennen, welches Modell geantwortet hat,
- für Bilder, Plugins und lange Aufgaben ein geeignetes Modell auswählen.
fobizz bietet nicht nur ein KI-Modell, sondern gut ein Dutzend. Meistens ist die Voreinstellung Auto in Ordnung. Wenn du aber weißt, wann du ein anderes Modell nimmst, bekommst du bessere Ergebnisse – schneller, genauer oder sparsamer.
1. Wo du das Modell wählst
Im KI Chat steht unten im Eingabefeld der Knopf Auto. Ein Klick öffnet die Auswahl:
- Oben stehen die zwei Empfehlungen von fobizz: ein kleines, schnelles Modell und ein Reasoning-Modell.
- Mehr Modelle klappt alle weiteren Modelle auf – getrennt in Offene Modelle und Andere Modelle.
- Entscheidungshilfe Sprachmodelle öffnet die Übersicht mit allen Eigenschaften.
Über jeder Antwort steht, welches Modell geantwortet hat. Bei Auto lohnt sich ein Blick: Im Test hat Auto für eine Mail GPT-6 Luna gewählt – also kein offenes Modell, obwohl Auto im Menü unter „Offene Modelle“ steht.
2. Vier Eigenschaften, die zählen
fobizz beschreibt jedes Textmodell mit vier Merkmalen:
| Merkmal | Was es bedeutet | Wann es wichtig ist |
|---|---|---|
| Offen | Das Modell ist frei verfügbar (offene Gewichte, eigene Lizenz). fobizz bevorzugt offene Modelle. | Wenn du Wert auf Transparenz und Unabhängigkeit von großen Anbietern legst |
| Bildverarbeitung | Das Modell versteht hochgeladene Bilder, Fotos und Screenshots. | Tafelbilder, Diagramme, Fotos von Arbeitsblättern |
| Plugins | Das Modell kann Werkzeuge nutzen: Websuche, Bild Generator, Datenanalyse, YouTube-Transkription u. a. | Aktuelle Recherche, Diagramme aus Tabellen, Bilder |
| Reasoning | Das Modell arbeitet in Denkschritten, bevor es antwortet. | Rechnen, Logik, Planung, Prüfen eigener Ergebnisse |
Die Modelle ändern sich laufend – fobizz bindet neue ein, sobald sie die Datenschutzauflagen erfüllen. Merk dir deshalb nicht die Namen, sondern die vier Merkmale. Die aktuelle Liste findest du immer über Entscheidungshilfe Sprachmodelle. Übrigens: Im Auswahlmenü standen im Test einige Modelle mehr als in der Übersicht (z. B. DeepSeek V4, Mistral Medium).
3. Faustregeln: welches Modell wofür?
| Aufgabe | Empfehlung | Beispiele (Stand 10/2026) |
|---|---|---|
| Mails, Umformulieren, Übersetzen, Zusammenfassen | Kleines Modell – schnell und sparsam | GPT-OSS 20B, Mistral Small, Claude Haiku 5.5, Gemini 3.5 Flash Lite |
| Unterrichtsreihe planen, Erwartungshorizont, Rechenwege, Logik | Reasoning-Modell | GPT-OSS 120B, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 2.5 Pro |
| Bild, Foto oder Screenshot im Prompt | Modell mit Bildverarbeitung | z. B. Claude, Gemini, GPT-5/GPT-6, Mistral Small |
| Texte mit eigenem Stil, Rollenspiele, kreative Aufgaben | Zwei Modelle vergleichen – Stil ist Geschmackssache | z. B. Claude Sonnet 5.5 vs. GPT-6.1 Sol |
| Unklar | Auto – und schauen, welches Modell gewählt wurde | – |
Große Modelle brauchen mehr Rechenleistung und damit mehr Energie. Für Alltagsaufgaben reicht ein kleines Modell fast immer.
„Das neueste Modell ist immer das beste.“ – Nicht unbedingt. Reasoning-Modelle sind bei einfachen Aufgaben langsamer und schreiben manchmal umständlicher. Und: Ein besseres Modell ersetzt keinen besseren Prompt.
4. Ausprobieren
1 · Ein Prompt, drei Modelle
10 minNimm einen Prompt aus Modul E3 oder E4. Stelle ihn nacheinander in drei neuen Chats an: einem kleinen Modell, einem Reasoning-Modell und einem Modell eines anderen Anbieters.
- Ich habe drei Antworten verglichen (Qualität, Länge, Geschwindigkeit).
- Ich weiß, welches Modell ich für diese Art Aufgabe künftig nehme.
2 · Rechnen lassen
10 minGib eine Rechenaufgabe aus deinem Fach ein (z. B. Kalkulation, Zinsrechnung, Dosierung, Ohmsches Gesetz) – einmal mit einem kleinen Modell ohne Reasoning (z. B. Mistral Small) und einmal mit einem Reasoning-Modell. Prüfe beide Ergebnisse.
Worauf du achtest
Reasoning-Modelle rechnen meist zuverlässiger, weil sie Zwischenschritte ausführen. Fehlerfrei sind sie trotzdem nicht. Für Tabellen und Berechnungen gibt es außerdem das Plugin Datenanalyse (Regler-Symbol im Eingabefeld, Stand 10/2026 noch „Preview“).
3 · Deine Modell-Spickliste
10 minLege dir eine kleine Tabelle an: Welche drei Aufgaben machst du am häufigsten – und welches Modell nimmst du jeweils? Vergleiche sie mit der Modell-Übersicht in den Extras.
Du lädst ein Foto eines Tafelbilds hoch und willst daraus ein Arbeitsblatt. Welches Modell eignet sich NICHT?
- Claude Sonnet 5.5
- GPT-OSS 120B
- Gemini 3.6 Flash
Wofür lohnt sich ein Reasoning-Modell am ehesten?
- Eine Mail freundlicher formulieren.
- Eine mehrstufige Rechenaufgabe mit Lösungsweg prüfen oder eine Unterrichtsreihe logisch aufbauen.
- Einen Text in einfache Sprache übersetzen.
Wie findest du heraus, welches Modell „Auto“ gewählt hat?
- Gar nicht, das bleibt geheim.
- Der Modellname steht über der Antwort im Chat.
- Nur über den Support.