Insiders LLM Benchmarking Dezember 2025
Der Markt für Large Language Models (LLMs) bleibt in Bewegung – schneller, dichter und vielfältiger denn je. Mit dem Insiders LLM Benchmarking für Q4 2025 schaffen wir erneut Klarheit in einem Umfeld, in dem monatlich neue Modelle erscheinen und bestehende Varianten weiter verfeinert werden.
Für diese Ausgabe haben wir den Datensatz nahezu verdoppelt und die Dokumente deutlich komplexer gestaltet. So bildet das Benchmarking die Realität produktiver IDP-Workflows noch präziser ab – auch wenn das höhere Anspruchsniveau die Durchschnitts Scores leicht senkt.
EIN REALISTISCHER VERGLEICH UNTER ERSCHWERTEN BEDINGUNGEN
Das aktuelle Benchmarking umfasst 24 Modelle, darunter neue Vertreter wie Claude 4.5 Sonnet, Gemini 3 Pro oder GPT‑5.1. Modelle, deren Nachfolger inzwischen vergleichbare Leistung zu ähnlichen Kosten bieten, wurden dagegen entfernt.
Auch diesmal liefern dedizierte Reasoning-Modelle starke Ergebnisse in Klassifikation und Extraktion. Gleichzeitig zeigen sich dieselben strukturellen Nachteile wie im letzten Benchmark: längere Verarbeitungszeiten, höhere Tokenkosten und geringere Planbarkeit im Produktivbetrieb. So schneiden GPT‑5 oder GPT‑4.1 zum Beispiel bei der Gesamtperformance mit Werten von 87,3 und 84,7 herausragend ab, bringen aber große Nachteile, wenn es um Datenschutz oder Verarbeitungsgeschwindigkeit geht.
Im Vergleich zum letzten Quartal steigt in unserer Auswahl die Anzahl der in der EU gehosteten Modelle – bleibt aber auf dem Gesamtmarkt nach wie vor rar.
SPEZIALISIERUNG SETZT DIE ECHTEN AKZENTE
Den größten Fortschritt verzeichnet erneut unser eigenes Modell: Das OvAItion Private LLM verbessert sich trotz anspruchsvollerer Testdaten um mehr als zwei Prozentpunkte und nähert sich erstmals bekannten Modellen wie Claude 4.5 Haiku an. Dieses Ergebnis kommt nicht von ungefähr – unser bisheriges Private LLM wird mit dem angekündigten OvAItion LLM zum „OvAItion Private LLM“ verschmelzen und bietet so höchste Sicherheit bei immer besser werdender Qualität und Spezialisierung auf das IDP Umfeld unserer Kunden und Partner.
Damit wird deutlich: Spezialisierung schlägt Größe. Während große Foundation-Modelle kaum noch Sprünge machen, erzielen domänenspezifische Modelle die relevanten Qualitätsgewinne.
DATENSOUVERÄNITÄT ALS STRATEGISCHER VORTEIL
Gerade in regulierten Bereichen gewinnt der Betrieb eines self-hosted LLM weiter an Bedeutung. Unternehmen profitieren von voller Datenhoheit, C5-zertifizierter Sicherheit, planbaren Kosten und maximaler Anpassbarkeit. Der Trend bestätigt sich erneut: hohe Performance und regulatorische Sicherheit sind selten in einem globalen Modell vereint – im Private-Umfeld jedoch erreichbar.
Die wichtigsten erkenntnisse DES Q4-BENCHMARKINGS
- Große Foundation-Modelle bewegen sich auf hohem Niveau, aber Entwicklung verlangsamt sich im IDP Kontext spürbar
- Reasoning-Modelle erzielen gute Scores, sind oft nicht praxiseffizient
- Unter realen IDP-Bedingungen bleibt Vorteil begrenzt: Mehraufwand übersteigt Zusatzqualität
- Hohe Performance und regulatorische Sicherheit fallen nur selten zusammen
BEST-OF-BREED ALS DAUERHAFTE STRATEGIE
Insiders verfolgt konsequent einen Best-of-Breed-Ansatz: Wir testen kontinuierlich alle relevanten Modelle, integrieren sie über die OvAItion Engine und ermöglichen Kunden den flexiblen Einsatz genau der Modelle, die ihre Anforderungen optimal treffen. Ergänzend sichern Mechanismen wie Green Voting die Ergebnisqualität automatisch ab und reduzieren manuelle Nachbearbeitung.
So bleibt das Insiders LLM Benchmarking ein verlässlicher Orientierungspunkt in einem Markt, der sich schneller verändert, als einzelne Anbieter Schritt halten können.
Für individuelle Benchmarkings beraten unsere KI-Experten Sie gerne persönlich: