KI-Chatbots im Vergleich 2025: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot und Mistral

Letztes Update: 08/2025

Kaum ein technologisches Feld entwickelt sich derzeit so rasant wie die generative KI. 2025 markiert einen weiteren Meilenstein: Sprachmodelle werden kontextstärker, multimodaler und zunehmend in reale Arbeitsabläufe integriert. Während etablierte Anbieter ihre Systeme gezielt ausbauen, setzen neue Akteure und Open-Source-Initiativen frische Impulse.

Dieser Artikel bietet eine strukturierte Vergleichsanalyse der aktuell führenden KI-Chatbots – mit Blick auf Funktionen, Stärken, Schwächen und geeignete Anwendungsfelder. Berücksichtigt werden die jüngsten Entwicklungen des ersten Quartals 2025, darunter o3 und GPT-4.1 von OpenAI, Gemini 2.5 Pro von Google, Claude 3.7 von Anthropic, Perplexity, Microsoft Copilot und Le Chat von Mistral AI.

Die generative KI hat in 2025 einen neuen Reifegrad erreicht. Die neuesten Modelle vereinen deutlich verbesserte Fähigkeiten in Sprachverständnis, Multimodalität und Kontextverarbeitung. Halluzinationen wurden systematisch reduziert, und viele Systeme zeigen ein deutlich stabileres, konsistenteres Antwortverhalten über längere Kontexte hinweg. Gleichzeitig wurde die Token-Kapazität massiv ausgeweitet – von einigen Tausend auf bis zu zwei Millionen Tokens – was eine echte Verarbeitung komplexer, zusammenhängender Dokumente ermöglicht.

Ein prägender Entwicklungsschritt ist der Übergang von reaktiven hin zu proaktiven Systemen. Neben den sogenannten Thinking Models, die Informationen zunächst analysieren, bevor sie eine Antwort generieren, etabliert sich zunehmend der Ansatz agentischer KI. Diese Systeme sind nicht nur dialogorientiert, sondern in der Lage, eigenständig komplexe Aufgaben zu planen, Teilaufgaben zu identifizieren, externe Tools anzusteuern oder mehrstufige Recherchen durchzuführen. Besonders im Bereich der Softwareentwicklung, Automatisierung und Wissensarbeit eröffnet dies neue Anwendungsperspektiven.

Parallel dazu entwickelt sich ein weiterer Trend: Deep Research Capabilities. Modelle wie Perplexity oder neuere Gemini-Versionen zeigen, wie KI nicht nur Antworten liefert, sondern auch fundierte Rechercheprozesse abbildet – inklusive Quellennachweisen, Gegenüberstellungen und Kontextualisierung. Diese Fähigkeit, über die Oberfläche hinauszugehen und strukturierte Informationen aufzubereiten, wird für wissensintensive Bereiche zunehmend entscheidend. Damit gewinnt der Echtzeitbezug an Bedeutung. Während frühere Systeme auf statisch trainierte Wissensbestände angewiesen waren, verfügen moderne Chatbots zunehmend über integrierte Websuche und Zugriff auf aktuelle Daten. Anbieter wie Perplexity haben dies früh als Kernfunktion positioniert; andere ziehen nach, um die Aktualität und Relevanz ihrer Ausgaben zu steigern.

Ein weiterer bedeutsamer Fortschritt zeigt sich in der generativen Bildsynthese. Nachdem Google mit Gemini 2.0 Flash bereits Ende 2024 experimentelle Bildgenerierung testweise einführte, hat OpenAI im März 2025 mit GPT-4o erstmals native Bildgenerierung direkt in ChatGPT integriert. Anders als frühere Ansätze über externe Tools wie DALL·E erfolgt die Bildausgabe nun direkt aus dem Modell heraus – eingebettet in multimodale Interaktionen, erweiterbar durch Spracheingabe und Kontextbezug. Dabei kombiniert OpenAI offenbar autoregressive Elemente mit bildspezifischen Diffusionsverfahren, um eine höhere Bildqualität und flüssigere Steuerung zu ermöglichen.

Generell hat sich Multimodalität von einem innovativen Zusatz zu einem Grundbaustein moderner KI-Systeme gewandelt. Die führenden Modelle verarbeiten mittlerweile Bilder, Audio, Videos und strukturierte Daten nahtlos – oft sogar in Kombination. Damit entstehen neue Möglichkeiten für Analyse, Kreativarbeit und barrierefreie Kommunikation.

OpenAI hat am 7. August 2025 mit GPT-5 einen grundlegenden Paradigmenwechsel vollzogen. Das neue Modell ist seit diesem Datum das Standard-Modell für alle ChatGPT-Nutzer und ersetzt die bisherigen Versionen GPT-4o, GPT-4.5 und die Reasoning-Modelle der o-Serie als primäres Interface.

GPT-5 vereint erstmals fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten mit schnellen Antworten in einem einheitlichen System. Ein intelligenter Real-Time-Router entscheidet automatisch, ob eine Anfrage sofort beantwortet wird oder einen tieferen Thinking-Modus erfordert. Diese Dual-Architektur eliminiert die Notwendigkeit für Nutzer, zwischen verschiedenen Modellen zu wählen.

Das Modell verfügt über ein 256.000-Token-Kontextfenster (über API erweitert auf 400.000 Tokens) und zeigt deutlich reduzierte Halluzinationen im Vergleich zu seinen Vorgängern. GPT-5 unterstützt native Multimodalität mit Text, Bild, Audio und Dateieingaben sowie erweiterte Agent-Fähigkeiten für komplexe, mehrstufige Aufgaben.

Nach Nutzerprotesten sind die älteren Modelle GPT-4o und o3/o4-mini für zahlende Nutzer weiterhin verfügbar, GPT-5 bleibt jedoch das neue Standardmodell.

ChatGPT bleibt eines der vielseitigsten KI‑Systeme. Durch GPT‑5 können Nutzer Sprachverarbeitung, fortschrittliche Code‑Generierung, native Bild‑ und Audio‑Eingabe bzw. ‑Ausgabe sowie komplexe agentische Fähigkeiten in einer Anwendung nutzen. Dank automatischer Modellwahl entfällt die manuelle Auswahl zwischen einzelnen Modellen; für Spezialfälle stehen neben GPT‑5‑mini und ‑nano weiterhin ältere Modelle zur Verfügung. Das wachsende Ökosystem aus Plugins und Integrationen (z. B. Anbindung von Google‑Konten) macht ChatGPT zur universellen Plattform für kreative, geschäftliche und wissenschaftliche Anwendungen.

Direkt nach dem Rollout haben sich viele Nutzer über die Antwortqualität sowie die neu ausgerichtete Query-Limitierung beim Plus-Modell beschwert. Wie gewohnt wird OpenAI auf Basis des Nutzerfeedbacks an den Modellen arbeiten: Für zahlende Kunden wurden ältere Modelle wieder verfügbar gemacht und das Query-Limit wurde erweitert.

Auch die Vielfalt an Funktionen bringt neue Herausforderungen: Die verschiedenen GPT‑5‑Abstufungen und die automatische Modellwahl machen die Kostenstruktur unübersichtlicher und erschweren die Vorhersagbarkeit der Antworten. Je nach Abo‑Stufe variiert der Funktionsumfang erheblich, und die Nutzung der agentischen Fähigkeiten kann teuer werden. Zudem bleiben Datenschutz‑ und Urheberrechtsfragen relevant, da die Speicherung von Nutzereingaben und der Einsatz urheberrechtlich geschützter Trainingsdaten weiterhin in der Diskussion stehen.

Gemini 2.5 Pro, seit Frühjahr 2025 das leistungsfähigste Modell von Google DeepMind, bleibt das Kernmodell der Gemini‑Reihe. Es ist als Thinking‑Model konzipiert und führt vor der Antwort eine vertiefte Analyse des Kontextes durch. Das Modell unterstützt native Multimodalität (Text, Audio, Bild, Video und Code) und bietet ein Kontextfenster von 1 Million Tokens – eine deutliche Erweiterung gegenüber der Vorgängergeneration.

Neben dem Pro‑Modell gibt es Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.5 Flash‑Lite, die speziell auf schnelle, kostengünstige Aufgaben ausgelegt sinden.wikipedia.org. Auf Benchmarks wie SWE‑Bench Verified erreicht Gemini 2.5 Pro 63,8 Prozent und überzeugt besonders bei mathematischen und naturwissenschaftlichen Problemen. Anwender sollten jedoch beachten, dass die Nutzung eng an Googles Ökosystem gebunden ist und rechtliche Fragen zum Trainingsmaterial bestehen bleiben.

Ganz neu ist Gemini 2.5 Deep Think, das am 1. August 2025 für Google AI Ultra-Abonnenten verfügbar wurde. Dieser erweiterte Reasoning-Modus verwendet Parallel Thinking – das Modell generiert mehrere Ideen gleichzeitig, evaluiert sie parallel und kombiniert die besten Ansätze zur optimalen Lösung.

Das Modell ist besonders leistungsstark bei iterativer Entwicklung, wissenschaftlichen Entdeckungen, komplexen Coding-Problemen und kreativer Problemlösung. Google stellt parallel eine Vollversion für ausgewählte Mathematiker und Akademiker zur Verfügung, die stundenlang an komplexen Problemen arbeiten kann.

Gemini 2.5 Pro zeichnet sich durch herausragende Benchmark-Ergebnisse aus. Es führt menschliche Präferenztests auf der LMArena-Leaderboard mit deutlichem Vorsprung an und erreicht Spitzenwerte bei anspruchsvollen Mathe- und Wissenschafts-Benchmarks wie GPQA und AIME 2025.

Im Bereich Code-Generierung und -Bearbeitung hat Google einen großen Sprung gegenüber früheren Versionen erzielt. Das Modell kann nun effektiver Web-Apps erstellen sowie Code transformieren und bearbeiten, was durch einen Wert von 63,8 Prozent auf SWE-Bench Verified mit speziellem Agenten-Setup belegt wird.

Obwohl die Suchergebnisse keine expliziten Schwächen von Gemini 2.5 nennen, lassen sich einige Herausforderungen ableiten. Als experimentelles Modell könnte die Verfügbarkeit zunächst eingeschränkt sein. Zudem teilt Google mit OpenAI die rechtlichen Herausforderungen bezüglich des Trainings mit urheberrechtlich geschütztem Material, was langfristige regulatorische Risiken birgt.

Die Integration in Googles Ökosystem könnte sowohl Vor- als auch Nachteil sein – einerseits ergeben sich Synergien mit anderen Google-Diensten, andererseits könnten Benutzer außerhalb dieses Ökosystems Einschränkungen erfahren.

Seit dem 7. August nutzt Microsoft 365 Copilot automatisch die GPT-5-Architektur mit ihrem intelligenten Routing-System zwischen schnellen und Reasoning-Modi.

Neben der tiefen Integration in die Office‑Anwendungen gibt es nun Team Copilot, der als virtuelles Teammitglied in Microsoft Teams, Outlook, Word und Excel agiert. Team Copilot erstellt und verschickt Meeting‑Agenden, protokolliert Besprechungen, fasst Unterhaltungen zusammen, erinnert an offene Aufgaben und hilft bei der Verwaltung von Zeitplänen.

In Copilot Studio können Unternehmen und Entwickler seit 2025 autonome Agents erstellen, die anhand von Triggern eigenständig Prozesse ausführen – etwa das Überwachen von Postfächern zum automatisierten Antworten, das Nachverfolgen von SharePoint‑Änderungen zur Genehmigungsfreigabe oder das Synchronisieren von Datenbanken.

Das neue Azure AI Foundry erlaubt es, eigene KI‑Modelle zu trainieren, alternative LLMs zu integrieren und verschiedene Modellversionen hinsichtlich Kosten und Leistung zu testen. Microsoft Fabric verbindet Copilot mit OneLake und Purview, ergänzt SQL‑Datenbanken und Lakehouse‑Konzepte und verbessert so die Datenanbindung. Über die neue Azure AI Model Inference API können Entwickler flexibel zwischen Modellen wie GPT‑4, GPT‑5 und spezialisierten Sprach‑ oder Vision‑Modellen wechseln, ohne ihre Anwendungen anpassen zu müssen.

Diese Erweiterungen machen Copilot zu einem leistungsfähigen Ökosystem‑Assistenten, bleiben aber eng an die Lizenzmodelle von Microsoft 365 gebunden. Unternehmen außerhalb der Microsoft‑Welt können den vollen Funktionsumfang weiterhin nicht nutzen, und die Abonnements erfordern zusätzliche Investitionen.

Die größte Stärke von Microsoft Copilot liegt in seiner nahtlosen Integration in die weit verbreitete Microsoft 365-Suite. Der Fokus auf praktische Produktivitätssteigerung in alltäglichen Geschäftsanwendungen macht Copilot besonders wertvoll für Unternehmen.

Interessant sind die neuen Admin- und Management-Funktionen, darunter Copilot Analytics, die detaillierte Einblicke in Nutzungstrends bieten. Administratoren können nun die Intensität und Häufigkeit der Copilot-Nutzung analysieren, was die Implementierung und das ROI-Tracking in Unternehmensumgebungen erleichtert.

Die Möglichkeit, mit Copilot in PowerPoint längere Präsentationen zu verarbeiten (bis zu 40.000 Wörter oder etwa 150 Folien), zeigt Microsofts Fokus auf praxisnahe Verbesserungen für reale Arbeitsabläufe.

Während die Microsoft 365-Integration eine Stärke darstellt, ist sie gleichzeitig eine Einschränkung: Copilot bietet seinen vollen Funktionsumfang nur innerhalb des Microsoft-Ökosystems. Dies könnte für Organisationen, die andere Produktivitätssuiten nutzen, ein Hindernis darstellen.

Die Lizenzierung und Preisgestaltung bleibt ein wichtiger Faktor: Für vollen Zugriff auf alle Funktionen ist ein Microsoft 365 Copilot-Lizenzmodell erforderlich, das zusätzliche Kosten verursacht. Unterschiedliche Funktionen stehen verschiedenen Lizenztypen zur Verfügung, was das Lizenzmanagement verkomplizieren kann.

Anthropic hat im August 2025 mit Claude Opus 4.1 und Claude Sonnet 4 die nächste Generation seiner KI-Modelle veröffentlicht. Claude Opus 4.1, seit dem 5. August verfügbar, führt mit 72,5 Prozent auf SWE-bench Verified die Coding-Benchmarks an und etabliert sich als laut Hersteller als "bestes Coding-Modell der Welt".

Beide Modelle sind als Hybrid-Systeme konzipiert, die zwischen sofortigen Antworten und Extended Thinking für komplexere Reasoning-Aufgaben wechseln können. Claude Opus 4 zeigt besondere Stärken bei mehrstündigen, kontinuierlichen Aufgaben und kann eigenständig komplexe Projekte über mehrere Stunden hinweg bearbeiten.

Claude Sonnet 4 bietet mit 72,7 Prozent auf SWE-bench ebenfalls Spitzenleistung im Coding-Bereich, jedoch zu deutlich geringeren Kosten (3 USD statt 15 USD pro Million Tokens und 15 USD statt 75 USD bei Opus 4). Beide Modelle unterstützen einen 200K-Token-Kontext und erweiterte Tool-Integration mit paralleler Ausführung.

Ein wesentlicher Fortschritt ist die Reduzierung von "Shortcut-Verhalten" um 65 Prozent gegenüber Claude 3.7. Die Modelle verwenden nun "Thinking Summaries", um längere Denkprozesse zu kondensieren, was nur bei etwa 5% der Anfragen erforderlich ist.

Claude wird häufig für seine "menschlichere" Kommunikation und sein nuanciertes Verständnis komplexer Konzepte gelobt. Der Fokus auf ethische KI-Entwicklung und Sicherheit hat Anthropic als vertrauenswürdigen Anbieter für Unternehmen etabliert, die bei sensiblen Anwendungen besonderen Wert auf Verantwortungsbewusstsein legen.

Die API-Integration ist flexibel und ermöglicht Entwicklern, Claude in verschiedene Anwendungen und Workflows einzubinden. Anthropic bietet zudem durchdachte Kontrollen für die Tonalität und den Stil der Antworten, was Claude für Marken- und Kundenkommunikation besonders geeignet macht.

Claude steht im direkten Wettbewerb mit OpenAI und Google, verfügt jedoch über weniger umfangreiche Ressourcen. Die Fokussierung auf Sicherheit und ethische Grundsätze kann in einigen kreativen Anwendungsfällen zu Einschränkungen führen, wo andere Modelle weniger restriktiv sind.

Die Verfügbarkeit ist geografisch stärker eingeschränkt als bei einigen Konkurrenten, und die Integration in Drittanbieter-Tools ist noch nicht so umfassend wie etwa bei OpenAIs GPT-Modellen.

Perplexity AI hat sich als spezialisierte Recherche-KI etabliert, die eigenständige Modelle mit leistungsstarker Websuche kombiniert. Neben den bekannten Modellen Perplexity Online und Pro hat der Anbieter am 29. Mai 2025 Perplexity Labs eingeführt. Labs ermöglicht es Pro‑Nutzern, komplexe Projekte durchzuführen: Sie können Berichte und Analysen erstellen, Datensätze auswerten, Code ausführen und sogar kleine Web‑Anwendungen innerhalb einer einzigen Oberfläche bauen. Jede „Lab“ verfügt über einen Assets‑Tab, über den Grafiken, Bilder oder Code‑Dateien heruntergeladen werden können.

Die Hauptstärke von Perplexity bleibt die Echtzeit‑Websuche mit transparenten Quellenangaben. Allerdings ist die Plattform nach wie vor weniger kreativ als ChatGPT oder Claude und kann keine eigenen Bilder generieren; ihre Code‑Fähigkeiten sind begrenzt. Die Antwortqualität hängt weiterhin von der Verfügbarkeit geeigneter Webquellen ab.

Im Laufe des Jahres 2025 rollte das Unternehmen mehrere neue Funktionen aus. Der Perplexity Assistant ist seit April 2025 auf Android/iOS verfügbar und übernimmt Assistentenfunktionen wie Kalendereinträge oder sogar Restaurantbuchungen. Im Juli folgte der Comet Browser für Premium-Nutzer. Dieser ist KI-nativ und bietet kontinuierliche KI-Assistenz, Tab-übergreifende Vergleiche und End-to-End-Automatisierung für Workflows und konkurriert direkt mit Chrome.

Weitere neue Features umfassen einen Shopping Hub mit Amazon- und Nvidia-Unterstützung sowie Zugang zu den neuesten Modellen wie GPT-4.1, o4-mini, Claude 4.0, Grok 4 und Gemini Pro 2.5.

Die größte Stärke von Perplexity liegt in der nahtlosen Integration von KI-Reasoning mit Echtzeit-Websuche. Dies ermöglicht aktuelle und faktenbasierte Antworten, die bei reinen LLMs ohne Internetzugang oft fehlen.

Perplexity bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die auch für technisch weniger versierte Nutzer zugänglich ist. Das System behält den Gesprächskontext bei und ermöglicht natürliche Folgefragen, was ein flüssiges Rechercheerlebnis schafft.

Die Pro-Version bietet zusätzliche Funktionen wie erweiterte Quellensuche, PDF-Upload und Multi-Turn-Unterhaltungen, die komplexere Rechercheszenarien unterstützen.

Perplexity ist primär auf Informationsrecherche ausgerichtet und weniger vielseitig als allgemeine Chatbots wie ChatGPT oder Claude. Kreative Aufgaben und Code-Generierung gehören nicht zu seinen Kernstärken.

Die Qualität der Antworten hängt stark von den verfügbaren Webquellen ab. Bei Nischenthemen oder sehr spezifischen Fragen kann die Leistung variieren, abhängig von der Qualität und Verfügbarkeit relevanter Online-Informationen.

Le Chat basiert seit 2024/2025 auf dem Mistral-Large-2‑Modell. Dieses Modell verfügt über eine Kontextlänge von 128 000 Tokens und unterstützt Dutzende Sprachen, darunter neben Englisch auch Deutsch, Französisch, Spanisch und Niederländisch. Mistral Large 2 ist für fortgeschrittenes Reasoning, Mathematik und Code‑Generierung optimiert und beherrscht über 80 Programmiersprachen. Das Modell bietet native Agentenfunktionen wie Funktionsaufrufe und JSON‑Ausgabe, wodurch es sich gut in Unternehmens‑Workflows integrieren lässt.

Mistral verfolgt weiterhin eine Open‑Source‑Philosophie; viele Modelle können kostenlos oder zu günstigen Tarifen genutzt werden. Allerdings verfügt das Unternehmen über weniger Ressourcen als die großen US‑Anbieter, und die multimodalen Fähigkeiten von Le Chat sind noch nicht so ausgereift. Dennoch stellt Mistral Large 2 eine leistungsfähige europäische Alternative dar, die besonders im Hinblick auf Datenschutz und anpassbare Infrastruktur attraktiv ist.

Als europäischer Anbieter legt Mistral AI besonderen Wert auf DSGVO-Konformität und Datenschutz, was Le Chat für europäische Unternehmen und Behörden attraktiv macht. Die Open-Source-Philosophie des Unternehmens ermöglicht zudem eine transparentere Nutzung und Anpassung.

Le Chat zeichnet sich durch sein effizientes Design aus – die Modelle erzielen beeindruckende Ergebnisse mit deutlich geringerem Parameterumfang als viele Konkurrenten, was den Einsatz auf weniger leistungsstarker Hardware ermöglicht. Dies senkt die Betriebskosten und den Energieverbrauch.

Trotz schneller Fortschritte verfügt Mistral AI über deutlich weniger Ressourcen als OpenAI, Google oder Microsoft, was die Entwicklungsgeschwindigkeit beeinflussen kann. Die Funktionalität und Integration ist noch nicht so umfassend wie bei den etablierten Anbietern.

Le Chat bietet derzeit weniger multimodale Fähigkeiten als die Spitzenmodelle der Konkurrenz, wobei der Fokus primär auf Textverarbeitung liegt. Die Ökosystem-Integration und Entwicklertools sind ebenfalls noch im Aufbau.

Microsoft 365-Umgebungen: Für Unternehmen, die bereits tief in das Microsoft-Ökosystem integriert sind, bietet Microsoft 365 Copilot den höchsten Mehrwert durch nahtlose Integration in bestehende Workflows. Die neuen Analytics-Funktionen ermöglichen zudem ein effektives Nutzungsmonitoring.

Hohe Sicherheitsanforderungen: Organisationen mit strengen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen sollten Claude von Anthropic oder europäische Lösungen wie Le Chat von Mistral AI in Betracht ziehen, die Wert auf ethische KI und DSGVO-Konformität legen.

Entwicklung und Engineering: Für technische Teams bietet Gemini 2.5 Pro und Claude 4/4.1 mit ihren herausragenden Code-Fähigkeiten besondere Vorteile. Auch GPT-5 bleibt eine starke Option für Entwicklungsaufgaben, ist aber so kurz nach Launch nach Nutzerangaben in seiner Antwortqualität noch nicht ganz ausgereift.

Alltagsrecherche: Perplexity AI bietet mit seiner Kombination aus KI-Reasoning und Echtzeit-Websuche die aktuellsten Informationen und transparent zitierte Quellen – ideal für Recherchezwecke.

Kreatives Schreiben und Brainstorming: ChatGPT bleibt mit seinem GPT-4o-Modell und dessen hohe Einsatzbreite sowie seiner nativen Bildgeneration eine Top-Wahl für kreative Anwendungen.

Bildung und Lernen: Gemini 2.5 mit seinem Thinking-Model-Ansatz und hervorragenden Ergebnissen bei wissenschaftlichen Benchmarks eignet sich besonders gut für Bildungszwecke und komplexe Erklärungen.

Eigene KI-Anwendungen: Entwickler, die eigene KI-Anwendungen erstellen möchten, profitieren von der Open-Source-Natur von Mistral AI sowie den umfangreichen APIs von OpenAI und Anthropic.

Kosteneffizienz: Für kostensensitive Projekte bieten Open-Source-Modelle die beste Wirtschaftlichkeit, während für höchste Leistung und Zuverlässigkeit die Premium-Dienste von OpenAI, Google und Anthropic empfehlenswert bleiben.

Bild: KI-generiert mit Sora