Der Vergleich · Die Werkzeuge nebeneinander · Kapitel 3 · 6 Min.
Die Modellfamilien
Fable, Opus, Sonnet, Haiku — Astra, Sol, Terra, Luna — Carbon, Argon, Hydrogen — und was bei dir auf der Platte liegt. Vier Familien, ein Muster.
Beide großen Anbieter bauen dasselbe Sortiment: ein Schwerlastgerät für die seltenen Fälle, ein schweres Gerät, ein Arbeitspferd, einen Flinken. Verschieden sind nur die Namen — und die wechseln alle paar Monate.
Nebeneinander
| Klasse | Claude | ChatGPT | Lokal (bei mir) |
|---|---|---|---|
| Spitze die schwersten Fälle | Fable 5.2 | GPT-6 Astra | gibt es nicht |
| Groß planen, lange Läufe | Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | gibt es nicht |
| Mittel der Alltag | Sonnet 5.5 | GPT-6.1 Terra | gemma3:4b |
| Klein Kleinkram, viel davon | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | gemma3:1b |
Stand 10.11.2026, nach den Herstellerseiten. Welche Zeile zu welcher gehört, ist meine Zuordnung nach Rolle im Alltag; die Hersteller ordnen nicht so. Im ChatGPT-Chat wählst du keine dieser Klassen. Dort stellst du den Thinking-Regler ein. Sol, Terra und Luna sind Modelle für Work und Codex.
In älteren Vergleichen, auch in der ersten Fassung dieses Kapitels, stehen Opus 5, Sonnet 5 und Haiku 4.5, und bei ChatGPT Sol, Terra und Luna als Spitze der Familie GPT-5.6, im Chat zur Auswahl. Das stimmt nicht mehr. Fable steht über Opus, zuerst als 5.1 (seit 01.09.2026), seit dem 09.11.2026 als 5.2; Fable 5.1 ist jetzt „Legacy“. GPT-6 Astra (seit 31.08.2026) über Sol. Die älteren Modelle laufen noch als „Legacy“ oder parallel weiter, sind aber nicht mehr die Spitze. GPT-5.5 ist seit dem 14.10.2026 abgeschaltet.
Die letzte Spalte steht auf einer anderen Skala. „Groß“ heißt lokal ein paar Gigabyte auf deiner Platte — die großen Modelle der beiden Anbieter passen in kein Wohnzimmer. Die Spalten stehen nebeneinander, weil sie dieselbe Rolle im Alltag spielen, nicht dieselbe Klasse.
Gemini: nach Elementen benannt
Google benennt seine Familie nicht nach der Größe. Gemini 4 besteht aus Carbon, Argon und Hydrogen. Dem Namen siehst du nicht an, welches das stärkste ist. Hier steht es, nach Googles Seiten, Stand 13.11.2026:
| Name | Was Google dazu sagt | In der Gemini-App |
|---|---|---|
| Carbon | das stärkste Modell: Programmieren, lange Agentenaufgaben, Wissenschaft | nur mit AI Ultra |
| Argon | Spitzenmodell, sparsamer als Carbon | ab AI Pro |
| Hydrogen | schnell und günstig, für Alltag und Agenten; seit 12.11.2026 | ab AI Plus, gratis über die automatische Wahl |
Dazu läuft die Vorgängerreihe Gemini 3 weiter. Das Gratismodell der App ist laut Googles Hilfe Flash-Lite. Bei der Einstellung „Auto“ springt Hydrogen bei Bedarf ein. Eine Zeile in der großen Tabelle oben bekommt Gemini deshalb nicht. Google ordnet nicht nach Spitze, groß, mittel und klein, und Hydrogen ist erst seit dem 12.11.2026 da. Eine Zuordnung von mir wäre geraten.
Gemma ist nicht dasselbe wie Gemini. Gemini ist Googles Modell in der Cloud. Gemma ist die offene Schwester zum Herunterladen. Die beiden Modelle in der lokalen Spalte oben gehören zu dieser Familie. Gemma 4 gibt es seit dem 31.03.2026, unter der Lizenz Apache 2.0. Mehr dazu im Kurs Lokale KI.
Der zweite Regler
Neben dem Modell gibt es bei beiden Anbietern einen Regler für die Gründlichkeit: niedrig antwortet schnell, hoch denkt länger nach und kostet mehr vom Kontingent.
Bei ChatGPT heißen die Stufen in Work und Codex Light (oder Low), Medium, High, Extra High, Max und Ultra. Bei Ultra setzt das Modell Subagenten ein. Im Chat heißt der Regler Thinking, mit Instant, Medium, High, Extra High und Pro; bei Free und Go gibt es stattdessen den Knopf Think. Welche Stufen dein Tarif hat, steht im ChatGPT-Kurs, Kapitel 2.
Bei Claude heißt der Regler /effort und hat fünf Stufen von low
bis max, für die ganze Sitzung. Für einen einzelnen Zug gibt es im Terminal
ultrathink (Kapitel 6). Dazu kommt der Plan-Modus: erst planen lassen, dann bauen.
Das ist der nächste Verwandte zu „dreh die Gründlichkeit hoch“, und es kostet dreißig
Sekunden.
Bei Gemini gibt es ihn in der API: Hydrogen hat vier Denkstufen, low, medium, high und xhigh, voreingestellt ist high. Ob und wie die Gemini-App einen solchen Regler zeigt, habe ich nicht gefunden.
Meine Erfahrung: Terra auf hoch schlägt bei vielen Aufgaben Sol auf niedrig. Die Dokumentation sagt dazu nichts, es ist meine Beobachtung. Teste es an einer Aufgabe, die du gut kennst.
Lokal gibt es weder das eine noch das andere. Dort ist die Modellgröße der einzige Regler, und er hat zwei Stellungen: schnell und ungenau, oder langsam und brauchbar.
Was lokal wirklich hergibt
Damit die Tabelle oben nicht mehr verspricht, als drinsteht. Gemessen auf einem normalen Bürorechner ohne eigene Grafikkarte:
| Modell | Auf der Platte | Wörter je Sekunde |
|---|---|---|
gemma3:1b | 815 MB | rund 12 |
gemma3:4b | 3,3 GB | rund 5 |
Fünf Wörter je Sekunde ist ungefähr Vorlesetempo. Zum Zusehen reicht das. Für zwanzig Seiten nicht — und genau dort fängt die Cloud an, ihr Geld wert zu sein.
Der Unterschied zwischen klein und mittel ist lokal übrigens kein Komfortthema. Das kleine Modell hat mir im Test still einen halben Satz aus einem Diktat unterschlagen, und das Ergebnis las sich rund. Das ist die gefährlichste Sorte Fehler, und sie hängt an der Größe, nicht am Auftrag.
Der Fehler, der überall derselbe ist
Zum größten Modell greifen, weil es das größte ist. Das passiert in beiden Lagern, und es kostet in beiden dasselbe: Du bist früher am Limit und siehst am Ergebnis meistens keinen Unterschied.
Die Voreinstellung hilft dir dabei nicht. Beide Terminal-Werkzeuge starten heute mit dem
großen Modell: Claude Code mit Opus 5.5 (seit 22.09.2026, auch auf Pro), Codex mit GPT-6.1 Sol
auf mittlerer Gründlichkeit (seit Version 0.161 vom 07.10.2026). Die Mitte musst du selbst
wählen, bei Claude einmal mit /model sonnet.
Merke
Im Zweifel die Mitte. Das große Modell holst du dir zum Planen und dann, wenn das mittlere zweimal danebenlag. Beides sind Ausnahmen, keine Gewohnheit.
Und die Namen?
Die in den Tabellen stimmen im November 2026 (Stand 10.11., bei Gemini 13.11.). Ewig werden sie nicht stimmen — deshalb tragen der Claude- und der ChatGPT-Kurs je ein eigenes Kapitel „Was gerade neu ist“, der Copilot-Kurs und der Gemini-Kurs eine Namens-Landkarte, und deshalb steht in diesem Kurs Kapitel 16. Was bleibt, ist das Muster: Spitze, groß, mittel, klein — und die Mitte ist für mich fast immer richtig.
In einem Satz
Alle bauen vom schwersten bis zum kleinen Modell dasselbe Sortiment. Meine Faustregel: Nimm überall die Mitte — und wo es einen Regler für die Gründlichkeit gibt, dreh lieber den hoch als das Modell.
Großes Modell auf niedriger Gründlichkeit oder mittleres auf hoher — was nimmst du?
Ich nehme das mittlere auf hoch. Das ist meine Erfahrung, in der Dokumentation steht es so nicht. Wer gewohnheitsmäßig das größte nimmt, ist früher am Limit und merkt am Ergebnis oft nichts. Probier es an deinen eigenen Aufgaben aus, bevor du dich darauf verlässt.
Kapitel 3 von 17 · Stand: 13.11.2026