Der Markt für Künstliche Intelligenz (KI) hat sich rasant entwickelt. OpenAI sorgte zunächst für Schlagzeilen, doch Googles Gemini hat sich an die Spitze gesetzt, AWS Bedrock bietet leistungsstarke Lösungen für Unternehmen, und wöchentlich erscheinen neue Modelle. Die Frage ist nicht, ob Sie KI einsetzen sollten, sondern welches Modell, wofür und wo.

Mit unserem neuen Google Gemini Connector, Mendix Unterstützt nun alle wichtigen Modellanbieter. Kombiniert mit unserem bestehenden OpenAI, Amazonas Grundgestein, Mistral und Mendix GenAI-KonnektorenHier gibt es das volle Buffet.

At Mendix Wir haben sichergestellt, dass Sie agentenbasierte Software modellunabhängig entwickeln können. Warum? Weil es kein „bestes“ Modell gibt. Es gibt nur das passende Modell für Ihren Anwendungsfall, Ihr Budget und Ihre Infrastruktur.

Beginnen wir mit dem „Warum“: Was genau bauen Sie?

Bevor Sie sich für ein Modell entscheiden, definieren Sie Ihr Interaktionsmuster. Die Art und Weise, wie Sie mit einem LLM interagieren, bestimmt Ihre Anforderungen an Latenz, Schlussfolgerungen und Werkzeugzugriff:

• Einzelanrufe: Einmalige Interaktionen wie einfache Klassifizierungen. Geschwindigkeit und Kosten pro Anruf sind die wichtigsten Kennzahlen.
• Konversationen: Mehrstufige Dialoge, die Kontextbewahrung erfordern. Ein dialogbasiertes System zur Bestandsverwaltung muss sich merken, dass die Frage „Wie viele haben wir auf Lager?“ ​​sich auf das Produkt aus der vorletzten Nachricht bezieht.
• Agenten: Das Modell löst mehrstufige Probleme und verwendet Mendix Mikroflows dienen als „Werkzeuge“ zur Abfrage von Datenbanken oder zum Auslösen von APIs. Dies erfordert fortgeschrittenes logisches Denken und zuverlässige Funktionsaufrufe.
• Stapelverarbeitung: Hohes Arbeitsvolumen (z. B. die Analyse von 10,000 Feedbackformularen). Kosteneffizienz und Durchsatz haben oberste Priorität.

Die „Intelligenzstufen“ verstehen: Logisches Denken vs. leichte Intelligenz

Bevor Sie sich mit Marken befassen, müssen Sie die Modellklasse auswählen. Im Jahr 2026 kategorisieren wir diese danach, wie sie „denken“:

Denkmodelle (die „Denker“)

Diese Modelle (wie OpenAI o4 oder Nova 2 Pro) nutzen „erweitertes Denken“. Sie sagen nicht einfach das nächste Wort voraus, sondern führen interne Simulationen durch und überprüfen ihre eigene Logik, bevor sie sprechen.

• Nachteil: Hohe Latenz und hohe Kosten. Verwenden Sie sie nur, wenn Genauigkeit bei komplexer Logik unerlässlich ist.

Kleine Sprachmodelle (die „Sprinter“)

Dies sind die „Mini“- oder „Flash“-Modelle. Sie sind hinsichtlich Geschwindigkeit und Kosten optimiert.

• Kompromiss: Sie können bei komplexer Logik eher „halluzinieren“, sind aber perfekt für Klassifizierung, Zusammenfassung und einfache Ampelsysteme.

Multimodale Modelle (die „Beobachter“):

Modelle wie Gemini 3 Pro oder Nova 2 Omni sind nativ für die Verarbeitung von Video, Audio und Bildern neben Text ausgelegt. Die Verknüpfung eines Bildverarbeitungsmodells mit einem Textverarbeitungsmodell ist längst überholt; native Multimodalität ist der Geschwindigkeitsstandard von 2026.

Die Modell-Abwägungsmatrix

Jede Modellwahl ist ein Kompromiss. Hier ist der Rahmen für Ihre Bewertung:

• Kosten: Gemessen in Token. Kleinere Modelle (GPT-5 mini, Gemini 3 Flash) sind deutlich günstiger und bewältigen oft 80 % der Aufgaben in Unternehmen.
• Latenz: Kritisch für UI/UX; irrelevant für die Stapelverarbeitung über Nacht.
• Logisches Denken und Genauigkeit: Benchmarks sind ein guter Anfang, aber testen Sie mit Ihren eigenen Daten. „Denkende“ Modelle (wie OpenAI o4) schneiden hier hervorragend ab, haben aber einen höheren Latenzaufwand.
• Kontextfenster: Reicht von 128 bis zu den über 2 Millionen Token von Gemini.

Profi-Tipp: Vorsicht vor dem „Verloren-in-der-Mitte“-Syndrom. Selbst bei großen Datenfenstern können Modelle Daten übersehen, die im Zentrum verborgen sind. Für höchste Genauigkeit ist RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder die Bereitstellung von Kontext durch den Einsatz von Tools (Abrufen nur der benötigten Daten) nach wie vor der Goldstandard.

• Multimodal: Kann das Modell „sehen“ oder „hören“? Native multimodale Modelle (wie Gemini 3) können Bilder, Audio und Video direkt im selben Kontextfenster analysieren. Wenn Ihr Mendix Wenn eine App Daten aus einem Foto von Produktschäden extrahieren oder Audioprotokolle kategorisieren muss, ist eine native Lösung schneller und genauer als die Verkettung separater Dienste.

Vergleich der aktuellen Modelle (Anfang 2026)

Die meisten großen Modellanbieter decken verschiedene Modelltypen und -größen ab, allerdings gibt es einen geringen Grad an Spezialisierung zwischen den Anbietern.

Infrastruktur: Wo sollten Ihre Modelle gespeichert werden?

1. Mendix GenAI-Ressourcenpakete (verwaltet)

Der „einfache Knopf“. Mendix Es kümmert sich um die API-Schlüssel, die Skalierung und die Datenschutzgrenzen. Sie nutzen das Modell einfach als Dienst innerhalb der Mendix Cloud. Ideal für schnelles Prototyping und Standard-Unternehmensanwendungen.

2. Hyperscaler-Anschlüsse (Hybrid)

Die „Bring Your Own Cloud“-Option (BYOC). Nutzen Sie unsere Konnektoren für AWS Bedrock, Azure OpenAI oder Google Cloud. Dies ist der gängigste Weg für Unternehmen, die bereits tief in einem bestimmten Ökosystem verankert sind und ihre bestehenden Guthaben und Sicherheitsrichtlinien nutzen möchten.

3. Private Cloud / On-Premise (souverän)

Die „Fort Knox“-Option. Betreiben Sie Open-Weight-Modelle wie Llama 4 oder Mistral auf Ihrer eigenen privaten Infrastruktur. Mendix Die Verbindung zu Ihrem lokalen Endpunkt erfolgt über dieselbe Standardschnittstelle. Dies gewährleistet maximale Datensouveränität und Datenschutz.

Die Anbieterlandschaft

• Mendix GenAI-Ressourcenpakete: Die Komplettlösung. Direkt geliefert über Mendix Diese Cloud-Pakete bieten vorkonfigurierten Zugriff auf Modelle wie Anthropic Claude 4.5 und Cohere Embed. Sie ermöglichen den schnellsten Produktionsstart und machen die Verwaltung eigener Hyperscaler-Konten oder API-Schlüssel überflüssig.
• Google Cloud: Gemini 3 Pro und Flash sind führend in multimodalen Fähigkeiten (native Video-/Audioverarbeitung) und massiven Kontextfenstern.
• Azure / OpenAI: Der „Goldstandard“ für Logik, wenn man tief in die Microsoft-Architektur eingebunden ist und oft einen relativ einfachen Einstiegspunkt bietet.
• AWS Bedrock: Ein „Modellgarten“-Ansatz, der einfachen Zugriff auf Claude, Llama und Mistral über einen einzigen verwalteten Dienst mit Sicherheit auf Unternehmensniveau bietet.
• Anthropic (Claude): Bekannt für chirurgische Präzision beim Codieren und einen besser steuerbaren Schreibstil (Claude 4.5 Sonnet ist ein Favorit der Entwickler).
• Mistral AI: Der Vorreiter in Sachen Effizienz und europäischer Datensouveränität. Ihre Modelle (wie Mistral Large 3) bieten Spitzenleistung bei gleichzeitig hoher Flexibilität hinsichtlich der Gewichtung und eignen sich daher ideal für On-Premise- oder Private-Cloud-Bereitstellungen.

Zusammengesetzt: Lato Fahrräder

Beispiel: Kundendienst-Routing-Agent

Lato Bicycles erkannte, dass nicht jede Entscheidung ein teures Masterstudium erfordert. Sie entwickelten eine Hybridarchitektur:

1. Deterministische Logik: Anfragen zum Bestellstatus werden mittels einfacher regulärer Ausdrücke in einem Mikroflow abgefangen. Kosten: 0 €. Genauigkeit: 100 %.
2. Leichtgewichtige Klassifizierung: Die Unterscheidung zwischen einer „Beschwerde“ und einer „technischen Frage“ übernimmt Gemini 3 Flash.
3. Nuanciertes Routing: Für eine nachfolgende agentenbasierte Bewertung der eingehenden Anfrage werden hochleistungsfähige Modelle wie OpenAI o4 verwendet.

Die Ergebnisse: 60 % der Anfragen berühren nie einen LLM. Die Kosten sinken drastisch, und die Genauigkeit steigt, weil deterministische Logik keine Halluzinationen erzeugt.

Die Freiheit zum Experimentieren

Die wahre Kraft von MendixDer modellunabhängige Ansatz von [Name des Unternehmens] besteht darin, dass man nie an ein bestimmtes Modell gebunden ist. Mit [Name des Unternehmens] MendixSie können Ihre Agentic-Software als „Chassis“ und den LLM als „Motor“ aufbauen. Sollte nächste Woche ein schnellerer, günstigerer Motor auf den Markt kommen, tauschen Sie einfach den Stecker aus und fahren weiter.

Du triffst heute eine Modellwahl, keine ewige Modellverpflichtung.

Bereit zum Start?

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