Die KI-Landschaft wird immer unübersichtlicher. Bereits 2024 war die Geschwindigkeit, in der Technologieunternehmen neue KI-Modelle veröffentlichten oder neue KI-Start-ups gegründet wurden, so hoch, dass eine einzelne Person es kaum noch schaffte, alle Neuigkeiten im Blick zu behalten. Doch dieses Tempo erscheint im Jahr 2025 fast schon moderat – die Innovationsflut nimmt rasant zu.
Nahezu täglich informieren zahlreiche KI-Newsletter über neue Ereignisse im KI-Kosmos. Bei den neuesten Entwicklungen geht es oftmals nicht darum, weitere Anwendungsfälle zu finden, sondern bestehende Möglichkeiten so weit ausreifen zu lassen, dass diese bedenkenlos in produktive Prozesse eingebunden werden können. Besonders dynamisch sind die Bereiche KI Coding Assistenten, Bildbearbeitung und Videogenerierung.
Warum regelmäßige KI-Reviews jetzt entscheidend sind
Sowohl für unsere internen Prozesse als auch in Beratungsgesprächen mit unseren Kunden ist es für uns essenziell, diese Entwicklungen im Blick zu behalten und stetig zu prüfen, ob die von uns genutzten Modelle noch immer dem „State of the Art“ entsprechen. In den folgenden Abschnitten gehen wir daher auf die aus unserer Sicht besten KI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle ein. Wichtig hierbei: In ein paar Wochen kann die Welt schon wieder ganz anders aussehen: Bewerten Sie Tools daher stets im Kontext Ihres konkreten Use Cases.
Textgenerierung
Der Klassiker der generativen KI ist nach wie vor: Die Textgenerierung. Dies ist auch kein Wunder, wenn man die vielfältigen Möglichkeiten betrachtet: Die Erstellung von Beiträgen, Social-Media-Posts, Strategiepapieren und etlichen anderen Anwendungsfällen basiert nun mal auf Text.
Große Hoffnungen wurden im August auf das Release von „GPT-5“ gesetzt, dem neuen Flaggschiffmodell von OpenAI. Diese hohen Erwartungen wurden teilweise erfüllt. In den zahlreichen LLM-Leaderboards schneidet das Modell über viele Anwendungsbereiche hinweg sehr gut ab. Enttäuscht sind einige Nutzende allerdings über den Sprachstil der Antworten. Denn dieser ist im Vergleich zum Vorgänger „GPT-4o“ oftmals sachlicher und kürzer, weswegen das Modell bei der subjektiven Bewertung für diese Personengruppe durchfällt. Eine Alternative ist das „Gemini 2.5 Pro“-Modell von Google, welches ebenfalls mit qualitativ hochwertigem Output und einem angepassten Sprachstil überzeugen kann.
Bildgenerierung und Bildbearbeitung
Während Bildgenerierungsmodelle in der Vergangenheit zumeist nur eine Qualität erreichten, die sich für die Nutzung in Präsentationen oder für die interne Kommunikation eignete, sind die Modelle mittlerweile so leistungsstark geworden, dass selbst geübte Augen nur schwer erkennen können, ob es sich um ein KI-generiertes Bild handelt. Die daraus resultierenden Möglichkeiten haben sich dadurch enorm erweitert.
Auch hier ist Google mit seiner „Imagen 4“-Modellreihe führend. Fotorealistische Aufnahmen, detailgetreue Umsetzungen sowie die präzise Wiedergabe von Schriften zeichnen die Modelle aus. Erfreulich für Deutschland: Auch das deutsche Unternehmen „Black Forest Labs“ kann mit der Konkurrenz aus Übersee mithalten. Besonders hervorzuheben ist hier das „FLUX.1 Kontext“-Modell, welches neben der Generierung von Bildern auch Bildbearbeitungsfeatures anbietet. Letztere Funktion ist zwar sehr leistungsfähig, wurde aber durch das vor einigen Wochen veröffentlichte „Gemini 2.5 Flash Image“-Modell in bestimmten Bereichen übertroffen.
Videogenerierung und Videobearbeitung
Das Thema KI-Videogenerierung ist aktuell vielleicht der spannendste Bereich im Kontext von generativer KI. Da die Modelle mittlerweile so gut geworden sind, sind die Social-Media-Feeds voll mit KI-generierten Inhalten. Aber auch Werbespots, die vollständig oder teilweise mit KI generiert wurden, sind keine Seltenheit mehr.
Im Bereich der Videogenerierung ist abermals ein Google-Modell zu nennen, dieses Mal mit dem Namen „Google Veo 3“. Seit der Veröffentlichung im Juli dieses Jahres, hat das Modell hohe Wellen geschlagen. Die Möglichkeit, nativ passende Audioinhalte zum erstellten Video zu generieren, ist eine Evolution in diesem Bereich. Aber auch die erzeugten Videoinhalte sind qualitativ anderen KI-Modellen überlegen. Bei der KI-Videogenerierung ist es jedoch so, dass eine Orchestrierung verschiedener Tools und Modelle zu den besten Ergebnissen führt. Zum Beispiel werden für die Sprachsynthese für Voiceover andere Modelle benötigt als für die Einbindung eines KI-Avatars. Fragen Sie uns gerne an, was für Ihren Anwendungsfall passend ist.
Fazit
Nach dem Hype der vergangenen zwei Jahre hat die generative KI in den letzten Monaten spürbar zugelegt. Besonders viele Releases kommen derzeit aus dem Google Ökosystem. Die Output Qualität ist inzwischen so hoch, dass Inhalte zuverlässig in Produktivszenarien genutzt werden können. Marketing Teams sollten die neuen Optionen jetzt testen und den gesamten Prozess – von Content Produktion über Bild/Video bis hin zu Distribution – gezielt optimieren.
