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Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
25. Februar 2025
Die KI entwickelt sich rasant, aber anders als die meisten Menschen denken. Aufsehenerregende Ankündigungen und Marketing-Hype konzentrieren sich meist auf rohe Leistung und Modellgröße, aber die wirklichen Durchbrüche finden in der Art und Weise statt, wie sich die KI in die alltägliche Problemlösung einfügt, wie sie Komplexität versteht und wie sie sich an die menschliche Logik anpasst.
ChatGPT 4.5 kommt genau zu diesem Zeitpunkt des Übergangs. Dieses große Sprachmodell signalisiert einen Wechsel von der KI als Antwortgenerator zur KI als strukturiertem Denker. Aber was bedeutet das in der Praxis? Und was noch wichtiger ist: Wie passt es in die breiteren Trends, die KI, Automatisierung und die Art und Weise prägen, wie Unternehmen Low-Code-Tools wie Latenode verwenden?
ChatGPT 4.5 lässt sich am einfachsten wie folgt beschreiben: Es ist der letzte Schritt, bevor OpenAI die auf Argumentation basierende Intelligenz vollständig in seine Modelle integriert. Große Sprachmodelle waren jahrelang auf rohe Gewalt angewiesen – Milliarden von Parametern, riesige Trainingsdatensätze und statistische Muster. Aber bei echter Intelligenz geht es nicht nur um Volumen; es geht um Struktur.
Eine der größten Einschränkungen der KI war schon immer ihre Tendenz, voreilige Schlüsse zu ziehen. Sie liefert Antworten, ohne ihre Argumentation wirklich zu zeigen, wie ein Schüler, der den Lösungsschlüssel auswendig gelernt hat, aber das Thema nie verstanden hat. ChatGPT 4.5 wird zwar hoch optimiert und effizient bleiben, wird aber nicht so strukturiert argumentieren wie zukünftige Modelle wie ChatGPT-5.
Dieser Fortschritt unterstreicht einen wichtigen Moment: ChatGPT 4.5 ist das letzte Nicht-CoT-Modell, bevor OpenAI vollständig zu strukturierten Argumentationssystemen übergeht.
Derzeit bietet OpenAI mehrere Modelle an: GPT-4, GPT-4o, DALL-E und experimentelle Modelle der O-Serie. Dies hat dazu geführt, dass die Auswahl des richtigen Modells für verschiedene Aufgaben komplizierter geworden ist. Laut der offiziellen Roadmap von OpenAI wird GPT-5 diese Modelle vollständig vereinheitlichen, sodass Benutzer nicht mehr zwischen Tiefe, Geschwindigkeit oder speziellen Funktionen wählen müssen.
ChatGPT 4.5 wird dieses einheitliche System nicht einführen, aber es wird als letzte Iteration vor der Umstellung dienen. Diese Umstellung wird bedeutsam sein: KI wird nicht länger ein Satz verschiedener Tools sein, sondern ein einzelnes System, das sich intelligent an die Bedürfnisse des Benutzers anpasst und bei Bedarf nahtlos zwischen schnellen Antworten und tiefgründigen Überlegungen wechselt.
Im Laufe der Jahre hat OpenAI jede Generation weiterentwickelt, um das Denkvermögen, die Effizienz und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. GPT-3.5 war der erste Schritt hin zu reibungsloseren und menschlicheren Interaktionen, hatte aber Probleme mit der logischen Konsistenz. Zwar konnte es fließend Text generieren, aber es fehlte ihm an strukturiertem Denken, sodass Antworten oft plausibel klangen, aber logisch fehlerhaft waren.
GPT-4 Dies wurde verbessert, indem multimodale Fähigkeiten durch DALL-E-Integration und bessere Kontextspeicherung eingeführt wurden, wodurch es für die Lösung komplexer Probleme besser geeignet wurde. Dennoch blieb es durch die Rechenleistung eingeschränkt und verfügte nicht über robustes schrittweises Denken.
Die Freigabe GPT-4o brachte ein Gleichgewicht zwischen Tiefe und Geschwindigkeit und machte KI-Modelle reaktionsfähiger. Allerdings war die Argumentation immer noch implizit und nicht strukturiert, d. h. sie stützte sich auf Wahrscheinlichkeitsgenerierung, anstatt Probleme in logische Schritte zu unterteilen. Das jüngste Update 4 brachte eine Änderung am Modell mit sich, die es ermöglichte, menschlichere Antworten zu generieren. und einige Benutzer geben sogar zu, dass es sich wie ein alter Freund anfühlt.
In der Zwischenzeit experimentierte OpenAI mit Chain-of-Think-Modellen (CoT) in o1 und o3, bahnbrechende KI-Systeme, die Probleme in strukturierte Argumentationsketten zerlegen können. Diese Modelle verbesserten die Leistung bei Problemlösungsaufgaben, indem sie komplexe Abfragen intern in logische Schritte zerlegten, bevor sie Antworten generierten.
Schließlich würde die Veröffentlichung von ChatGPT-4.5, dem letzten Nicht-Gedankenkettenmodell, den Grundstein legen für ChatGPT-5, Dabei wird erwartet, dass die auf Argumentation basierende Verarbeitung vollständig integriert wird. ChatGPT-5 wird die bisherigen Modelle von OpenAI zu einem einheitlichen System zusammenführen, sodass die KI bestimmen kann, wann sie tief nachdenken und wann sie schnelle, intuitive Antworten geben soll.
ChatGPT 4.5 und ChatGPT 5 werden auf Latenode als Plug-and-Play-Integrationen veröffentlicht, für die API-Token oder Kontoanmeldeinformationen erforderlich sind. In der Zwischenzeit finden Sie unsere aktuellen OpenAI-Integration.
Nicht nur ChatGPT 4.5, sondern alle Modelle entwickeln sich in Bezug auf Argumentation, Effizienz und multimodale Fähigkeiten rasant weiter. Während OpenAI seinen Ansatz mit strukturierter Intelligenz verfeinert, führen Konkurrenten wie Anthropic, DeepSeek und Google Modelle mit besonderen Stärken ein. So schlägt sich ChatGPT 4.5 im Vergleich zu den neuesten KI-Innovationen.
Claude 3.7 Sonnet ist ein hybrides Denkmodell, das schnelle Intuition mit tief strukturierter Problemlösung verbindet. Eine seiner wichtigsten Innovationen ist das Full-Swing-Denken, das den Denkprozess sichtbar macht und so Transparenz und Vertrauen in die Entscheidungsfindung verbessert. Es hat neue Maßstäbe im komplexen Denken gesetzt, insbesondere in den Bereichen Programmierung, Rechtsanalyse und wissenschaftliche Anwendungen. Dieses Modell wird in Kürze als Plug-and-Play-Integration auf Latenode veröffentlicht.
ChatGPT 4.5 soll seine Leistung bei der Lösung mathematischer Probleme, beim allgemeinen Denken und beim Codieren verbessern und auf den Fortschritten aufbauen, die im o3-Modell von OpenAI gezeigt wurden. Insbesondere erreichte o3 eine Erfolgsquote von 49.3 % beim SWE-Bench-Verified-Benchmark, der reale Softwareentwicklungsprobleme bewertet, und übertraf damit die Erfolgsquote von o1 von 48.9 %.
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DeepSeek R1 hat mit seinen fortgeschrittenen mathematischen und logischen Denkfähigkeiten einen starken Eindruck hinterlassen. Obwohl DeepSeek R1 mit weniger Rechenressourcen als seine westlichen Konkurrenten auskommt, konkurriert es bei der strukturierten Problemlösung direkt mit den O-Serienmodellen von OpenAI, wie beispielsweise ein MMLU-Pro (Reasoning and Knowledge)-Benchmark von Artificial Analysis zeigt.
Auch nach der Veröffentlichung von ChatGPT 4.5 und GPT-5 wird DeepSeek R1 ein ernstzunehmender Konkurrent bleiben. Dieses Modell wurde für kreative, wissenschaftliche und technische Herausforderungen entwickelt und profitiert von einem 128K-Kontextfenster, was es zu einer überzeugenden Alternative für komplexe KI-gesteuerte Denkaufgaben macht. Es ist jedoch eines der langsamsten Modelle auf dem Markt und generiert laut einem AA-Benchmark, der die Ausgabegeschwindigkeit testet, nur 29 Token pro Sekunde.
Im Vergleich dazu waren OpenAI-Modelle schon immer für ihre hohe Geschwindigkeit bekannt. So bietet o3-mini 160 Token pro Sekunde, was im Februar 2025 das zweitbeste Ergebnis ist. GPT-4o bietet 63 Token pro Sekunde, was mehr als doppelt so schnell ist wie DeepSeek. ChatGPT 4.5 dürfte mit einer ungefähren Rate von 3–120 zwischen o140 und seinen Konkurrenten liegen.
Weitere Informationen finden Sie auch in den AI DeepSeek-Integration, einschließlich DeepSeek R1 und DeepSeek V3 in einem einzigen Knoten.
Die Gemini-Reihe von Google zeichnet sich durch ihre multimodalen Fähigkeiten aus, die es ihr ermöglichen, Text, Bilder und Dateien zu verarbeiten. Gemini 1.5 und 2.0 verfügen über ein Kontextfenster mit 1 Million Token, wodurch riesige Datenmengen gespeichert und analysiert werden können. Es ist schwer vorstellbar, dass ChatGPT 4.5 über ein so großes Kontextfenster verfügen wird.
Darüber hinaus ist eines der neuesten Modelle von Google, Gemini 2.0 Flash, eines der schnellsten und günstigsten auf dem Markt. Aufgrund des Generationsunterschieds schlägt es GPT-4o in GPQA Diamond, das sich auf das Testen des Modells anhand komplexer wissenschaftlicher Aufgaben konzentriert, und den meisten anderen Benchmarks. Wenn man bedenkt, dass ChatGPT 4.5 ein Übergangsmodell nach der O-Serie sein wird, sollten wir zumindest nicht schlechtere Ergebnisse als die von Gemini erwarten.
Weitere Informationen finden Sie auch in den Google AI-Integration auf Latenode, einschließlich Gemini 1.5 und Gemini 2.0.
Alle Automatisierungsszenarien stehen vor Herausforderungen – nicht in ihrer Erstellung, sondern in der Art und Weise, wie KI-generierte Inhalte, Entscheidungen und Integrationen in Geschäftsfällen funktionieren. Wenn ChatGPT 4.5 veröffentlicht wird, kann es helfen, wichtige Schwachstellen zu lösen, die die KI-gestützte Automatisierung für viele Benutzer unzuverlässig oder ineffizient gemacht haben. Folgendes können Sie erwarten:
Viele Automatisierungsprozesse sind auf KI angewiesen, um Blogbeiträge, Kunden-E-Mails, Chatbot-Antworten oder Produktbeschreibungen zu generieren. Bestehende Modelle haben jedoch oft Probleme, die sachliche Genauigkeit zu wahren, den Markenton einzuhalten und generische oder inkonsistente Ergebnisse zu vermeiden.
Anwendungsfall: Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem E-Mail-Antworten auf Kundenanfragen mithilfe von Workflows automatisiert werden, die ChatGPT, Gegensprechanlage, oder auch Google Mail. Manchmal müssen KI-generierte Antworten von einem Menschen überprüft werden, weil sie Ungenauigkeiten enthalten oder roboterhaft klingen.
Angesichts der Entwicklung hin zu mehr Tiefe und Genauigkeit der Antworten, die wir in allen neuen Modellen von OpenAI und anderen Unternehmen sehen können, kann man davon ausgehen, dass mit ChatGPT4.5, würde ein solches Szenario auf Latenode eine größere sachliche Genauigkeit wahren, seinen Ton anhand der Richtlinien zur Markenstimme anpassen und sogar auf interne Unternehmensdaten verweisen, wenn diese mit einer Datenbank verbunden sind, um Halluzinationen zu vermeiden.
Eine große Aufgabe bei der Low-Code-Automatisierung besteht darin, dass KI nicht nur Wörter generiert, sondern auch Daten verarbeitet und transformiert. Aktuelle KI-Modelle interpretieren strukturierte Informationen manchmal falsch, führen Ungenauigkeiten bei der Zusammenfassung von Profilen ein oder fabrizieren fehlende Details in beruflichen Aufzeichnungen.
Anwendungsfall: Angenommen, ein HR-Automatisierungssystem bereichert Mitarbeiterdatensätze mithilfe eines LinkedIn Data Scraper kombiniert mit einer Firmendatenbank in Google Blätter. Ziel ist es, Berufsbezeichnungen, Fähigkeiten und berufliche Zusammenfassungen zu aktualisieren und dann unaufgeforderte E-Mails zu versenden. KI könnte LinkedIn-Daten falsch interpretieren, indem sie veraltete Rollen als aktuelle annimmt oder Stellenbeschreibungen falsch mit Mitarbeiterprofilen abgleicht.
Angesichts des Trends zu einer verbesserten Handhabung von Kontext und Eingabeaufforderungen bei der Entwicklung aller KI-Modelle kann davon ausgegangen werden, dass ChatGPT 4.5 vor der Generierung einer Antwort eine mehrstufige Überprüfung der extrahierten Daten durchführt, um sicherzustellen, dass die Beschreibungen sachlich bleiben.
Viele Automatisierungstools nutzen KI, um lange E-Mails, juristische Dokumente oder Kundenfeedback zusammenzufassen. In bestehenden Modellen fehlen oft wichtige Details oder es wird nicht erkannt, was wirklich relevant ist..
Anwendungsfall: Ein Finanz-Startup verarbeitet Rechnungen mithilfe einer Automatisierung auf Latenode, die ChatGPT zur Verarbeitung, Google Sheets als Datenbank und Gmail zum Senden der Rechnungen an Kunden integriert. Einige KI-Modelle fassen Daten möglicherweise falsch zusammen und es fehlen wichtige Details, weshalb sie immer noch einer menschlichen Überprüfung bedürfen.
Obwohl ChatGPT 4.5 nicht über umfassende Denkfähigkeiten verfügt, wird es mit einem besseren Kontextverständnis, sachlicher Genauigkeit und prompter Einhaltung trainiert. Es kann helfen, Antworten besser zu strukturieren und sicherzustellen, dass die Automatisierung das herausfiltert, was in komplexen Dokumenten wirklich wichtig ist.
ChatGPT 4.5 ist die letzte Iteration, bevor KI-Modelle den Sprung zum vollständigen Denken und zur Selbstoptimierung schaffen. Wir steuern auf eine Zeit zu, in der KI die Automatisierung nicht nur unterstützt, sondern proaktiv verbessert. In der sie nicht nur Aufgaben ausführt, sondern bessere Ideen vorschlägt, schneller handelt und bessere Möglichkeiten bietet, Dinge zu erledigen.
Dies ist der Wandel, der sich derzeit in der KI abspielt. Nicht nur größere Modelle. Nicht nur bessere Genauigkeit. Aber KI, die denkt, bevor sie spricht, und plant, bevor sie handelt. Die Frage ist nicht, ob dies die Automatisierung verändern wird. Die Frage ist: Werden Sie der Zeit voraus sein, oder wird die KI-Automatisierung auf Latenode Ihnen helfen, Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, bevor Sie überhaupt merken, dass der Wandel stattgefunden hat? Probieren Sie es jetzt aus und sehen Sie, ob es Ihren Anforderungen entspricht!
Es gibt einen Teil der ...