KI-Modelle im Vergleich: Meta Muse, ChatGPT, Claude, Gemini und Mistral

Im September und Oktober 2026 haben fast alle großen Anbieter neue Sprachmodelle vorgestellt: OpenAI die GPT-6-Familie, Anthropic Claude 5.5, Google Gemini 3.8 Flash und Mistral eine Vorschau auf Large 4.[1][2][3][4] Meta hat Muse Wonder vorgestellt, nach eigenen Angaben sein bisher stärkstes Modell.[5] Für Unternehmen stellt sich vor allem eine Frage: Welches Modell eignet sich wofür, und wo landen dabei die Daten?

Dieser Überblick beschreibt alle fünf Anbieter nach demselben Muster: welche Modelle es gibt, wo ihre Stärken liegen und wo ihre Grenzen. Danach folgen Ranglisten, Preise und die Fragen, die Sie vor einer Entscheidung klären sollten. Die Reihenfolge der Abschnitte ist keine Wertung. Eine Empfehlung geben wir hier bewusst nicht, denn sie hängt von Ihren Aufgaben ab. Stand ist der 13. Oktober 2026. In diesem Markt kann sich das innerhalb von Wochen ändern.

Meta: Muse

Muse ist die neue Modellreihe von Meta. Sie stammt von Meta Superintelligence Labs, der KI-Forschung des Konzerns. Hinter dem Namen steht eine ganze Familie. Muse Spark kam am 8. April 2026 als erstes Modell der Reihe und treibt die Meta-AI-App an.[6] Inzwischen ist Muse Spark 1.3 die empfohlene Version in der Meta Model API.[7] Muse Wonder und Muse Wonder Full sind laut Meta die bisher stärksten Modelle, gebaut für Agenten. Wonder ist seit dem 12. Oktober 2026 über die Meta Model API und das Programmierwerkzeug Muse Code verfügbar.[5] Muse Glimmer ist das einzige Muse-Modell mit offenen Gewichten.[8] Unter dem Namen Muse startet außerdem ein persönlicher KI-Agent für Verbraucher in den USA.[9]

Stärken: Muse Glimmer hat 30 Milliarden Parameter, steht unter der freien Lizenz Apache 2.0 und läuft laut Meta auf einem Rechner mit einer einzelnen handelsüblichen Grafikkarte.[8] Es lässt sich also selbst betreiben. In der Meta Model API nutzt Meta Ihre Inhalte im Standard-Modus nicht zum Training.[10]

Grenzen: Zu einer Verarbeitung in der EU haben wir bei Meta keine Angaben gefunden. Meta schreibt nur, die Verfügbarkeit der Modelle hänge vom Land ab.[7] Neben dem Standard-Modus gibt es einen deutlich günstigeren Contributor-Modus. Darin erlauben Sie das Training mit Ihren Inhalten. In Muse Code ist dieser Modus bei Abonnements voreingestellt.[10] Den freiwilligen Verhaltenskodex der EU für Anbieter großer KI-Modelle hat Meta nicht unterzeichnet.[11] Für die multimodalen Llama-4-Modelle der Vorgängerreihe gewährt Meta Unternehmen mit Hauptsitz in der EU keine Nutzungsrechte nach der Lizenz.[12]

OpenAI: GPT-6 und ChatGPT

OpenAI bietet drei Stufen an. GPT-6 Astra ist das stärkste Modell der Reihe, GPT-6.1 Sol soll fast so leistungsfähig und deutlich günstiger sein, GPT-6 Luna ist für große Mengen einfacher Aufgaben gedacht.[13] In ChatGPT läuft seit dem 7. Oktober 2026 in den bezahlten Tarifen GPT-6 auf Basis von Sol.[14]

Stärken: Daten aus ChatGPT Business, Enterprise und der API nutzt OpenAI standardmäßig nicht zum Training. Einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung gibt es für diese Angebote.[15] In der API können berechtigte Kunden Daten in Europa speichern und verarbeiten lassen, im Europäischen Wirtschaftsraum und der Schweiz.[16] Mit gpt-oss hat OpenAI zwei Modelle mit offenen Gewichten unter Apache 2.0 veröffentlicht, die sich selbst betreiben lassen.[19] Den freiwilligen Verhaltenskodex der EU für Anbieter großer KI-Modelle hat OpenAI unterzeichnet.[11]

Grenzen: Die Verarbeitung in Europa gibt es nur für berechtigte API-Kunden.[16] Für neuere Modelle kostet sie 10 Prozent Aufschlag.[17] Für ChatGPT Business führt OpenAI eine Wahl des Speicherorts gerade schrittweise ein. Sie betrifft aber nur die Speicherung, nicht die Verarbeitung. Eine Kopie jeder Eingabe und Antwort liegt zur Missbrauchskontrolle zeitweise in den USA.[18]

Anthropic: Claude

Anthropic hat im September und Oktober 2026 Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Haiku 5.5 vorgestellt. Opus ist für lange, anspruchsvolle Aufgaben gedacht, Sonnet für das Gleichgewicht aus Tempo und Leistung, Haiku für große Mengen wie Sortieren und Auslesen.[2][20]

Stärken: In Geschäftstarifen und der API nutzt Anthropic Daten standardmäßig nicht zum Training.[21] Der Vertrag zur Auftragsverarbeitung enthält die Standardvertragsklauseln der EU.[22] In der EU lässt sich Claude über Amazon Web Services betreiben, etwa in Frankfurt, oder über Google Cloud mit einem EU-Endpunkt.[24][25] Den freiwilligen Verhaltenskodex der EU für Anbieter großer KI-Modelle hat Anthropic unterzeichnet.[11]

Grenzen: Über die eigene Schnittstelle von Anthropic lässt sich die Verarbeitung nur weltweit oder auf die USA festlegen, nicht auf die EU.[23] Der Weg über AWS oder Google Cloud kostet 10 Prozent Aufschlag.[24][25] In Microsofts Copilot-Angeboten sind Claude-Modelle von der EU-Datengrenze ausgenommen und in der EU zunächst abgeschaltet.[26]

Google: Gemini

Google bietet Gemini 3.8 Flash an, verfügbar seit September 2026, und das größere Gemini 3.1 Pro.[3][27] Für Firmen, die Google Workspace nutzen, ist Gemini direkt in Gmail, Docs und Co. eingebunden.[28]

Stärken: Für Workspace sagt Google zu, Inhalte ohne Erlaubnis nicht außerhalb der eigenen Domain zum Training zu verwenden.[28] Über Google Cloud gibt es einen Endpunkt, der die Verarbeitung auf EU-Mitgliedstaaten beschränkt.[29] Den freiwilligen Verhaltenskodex der EU für Anbieter großer KI-Modelle hat Google unterzeichnet.[11]

Grenzen: Gemini 3.1 Pro ist weiterhin eine Vorschau.[3][27] Wer Anwendungen für Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum baut, darf laut Nutzungsbedingungen nur die kostenpflichtigen Dienste der Gemini-API einsetzen.[30] Der aktuelle Preis für Gemini 3.8 Flash gilt nur bis Ende 2026.[27]

Mistral AI: Mistral Large und Vibe

Mistral aus Paris hat am 6. Oktober 2026 Mistral Large 4 vorgestellt.[4] Dazu kommen kleinere Modelle wie Mistral Small 4.[31] Der Chat-Dienst Le Chat heißt inzwischen Vibe.[32]

Stärken: Mistral Large 4 wurde in eigenen Rechenzentren in Europa trainiert.[4] Kleinere Modelle wie Mistral Small 4 stehen unter Apache 2.0 und lassen sich selbst betreiben.[31] Daten liegen bei Mistral standardmäßig in der EU.[33] Im Enterprise-Tarif ist das Training mit Ihren Daten von vornherein aus, im Team-Tarif kann der Administrator es abschalten.[34] Den freiwilligen Verhaltenskodex der EU für Anbieter großer KI-Modelle hat Mistral unterzeichnet.[11]

Grenzen: Mistral Large 4 ist bisher eine öffentliche Vorschau, die offenen Gewichte sollen bis Ende Oktober folgen.[4] Je nach Funktion können Daten vorübergehend an Unterauftragnehmer außerhalb der EU gehen.[33] Einzelnutzer sind nicht automatisch vom Training ausgenommen.[34]

Modelle in deutschen Rechenzentren

Wer Modelle in deutschen Rechenzentren nutzen will, findet Angebote bei deutschen Cloud-Anbietern. Der IONOS AI Model Hub verarbeitet Anfragen nach eigenen Angaben nur in Deutschland, ohne Speicherung und ohne Training.[35] STACKIT gibt an, Daten und Anfragen weder zu speichern noch zum Training zu nutzen.[36] Dort laufen offene Modelle wie gpt-oss.[37] Der deutsche Anbieter Aleph Alpha will mit dem kanadischen Unternehmen Cohere zusammengehen, die Behörden müssen noch zustimmen.[38]

Was sagen Ranglisten?

Unabhängige Ranglisten wie der Intelligence Index von Artificial Analysis vergleichen Modelle anhand von Tests. Die Reihenfolge wechselt häufig, oft mit jedem neuen Modell.[39] Eine Platzierung ist deshalb immer nur eine Momentaufnahme.

Für den Mittelstand ist der Platz in einer Rangliste selten entscheidend. Wichtiger ist, ob ein Modell Ihre konkrete Aufgabe zuverlässig erledigt, wo es die Daten verarbeitet und was der Vertrag regelt.

Was kostet das?

Über die Schnittstellen rechnen alle Anbieter nach Tokens ab, getrennt nach Eingabe und Ausgabe. Hier eine Auswahl von Listenpreisen in US-Dollar je eine Million Tokens im Standardbetrieb, Stand 13. Oktober 2026. Die Reihenfolge folgt den Abschnitten oben:

Modell	Eingabe	Ausgabe
Muse Wonder	4,00 $	20,00 $
Muse Spark	1,25 $	4,25 $
GPT-6 Astra	10,00 $	50,00 $
GPT-6.1 Sol	2,00 $	10,00 $
Claude Opus 5.5	4,00 $	20,00 $
Claude Sonnet 5.5	2,00 $	10,00 $
Gemini 3.8 Flash	0,75 $	3,75 $

Quellen: die Preisseiten der Anbieter.[10][17][20][27] Bei Gemini 3.8 Flash gilt der Preis bis Ende 2026, ab 2027 verdoppelt er sich.[27] Verarbeitung in der EU kostet bei mehreren Anbietern 10 Prozent mehr. Für Ihr Budget zählt am Ende weniger der Preis je Token als die Frage, wie viele Vorgänge Sie wirklich über ein Modell schicken müssen.

Fünf Fragen vor der Entscheidung

Bevor Sie sich für ein Modell entscheiden, klären Sie mit dem Anbieter diese Punkte:

1. Gibt es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung? Ohne ihn sollten keine personenbezogenen Daten an das Modell gehen.
2. Ist das Training mit Ihren Daten ausgeschlossen? Und zwar im gebuchten Tarif, nicht nur im Enterprise-Angebot.
3. Wo wird verarbeitet und gespeichert? Gibt es einen EU-Endpunkt, und was kostet er?
4. Wie lange bleiben Eingaben und Ergebnisse gespeichert? Das gehört in Ihr Löschkonzept.
5. Lässt sich das Modell später austauschen? Ein Wechsel sollte keine neue Software erfordern.

Worauf es bei der Auswahl ankommt

Welches Modell passt, hängt vor allem von vier Dingen ab:

• Aufgabe: Texte im Büroalltag, Abläufe über eine Schnittstelle, viele kleine Aufgaben wie Sortieren oder Auslesen und mehrstufige Aufgaben mit Agenten stellen unterschiedliche Anforderungen. Alle fünf Anbieter haben dafür größere und kleinere Modelle. Oft spielt auch eine Rolle, welche Software Sie schon nutzen. Manchmal reicht sogar eine einfache Regel ohne KI. Was bei Agenten zu beachten ist, steht im Artikel KI-Agenten und DSGVO.
• Datenschutz: Ob es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung gibt, ob Ihre Daten ins Training gehen und wie lange sie gespeichert bleiben, unterscheidet sich je nach Anbieter und oft auch je nach Tarif.
• Hosting: Verarbeitung in der EU gibt es bei Anthropic über AWS oder Google Cloud, bei Google über Google Cloud, bei Mistral standardmäßig und bei OpenAI für berechtigte API-Kunden. Bei Meta haben wir dazu keine Angaben gefunden. Offene Modelle wie Muse Glimmer, gpt-oss oder die offenen Mistral-Modelle lassen sich auch im eigenen Rechenzentrum oder bei einem deutschen Cloud-Anbieter betreiben.
• Kosten: Listenpreis, Aufschlag für die EU und vor allem die Menge der Vorgänge bestimmen, was ein Modell Sie im Betrieb kostet.

Fazit

Das eine beste Modell gibt es nicht. Jeder Anbieter hat Stärken und Grenzen, und Ranglisten wechseln häufig. Welches Modell passt, hängt von Ihrer Aufgabe ab, von Ihren Anforderungen an den Datenschutz, vom gewünschten Hosting und von den Kosten.

Legen Sie sich dabei nicht zu fest. Bauen Sie Ihre Abläufe so, dass sich das Modell austauschen lässt. Dann können Sie wechseln, wenn sich Angebote, Preise oder Bedingungen ändern. Bei dem Tempo dieses Marktes ist das eher eine Frage von Monaten als von Jahren.

Was für Ihr Unternehmen das Richtige ist, besprechen wir gern im Detail. Im Erstgespräch klären wir, welches Modell für Ihre Aufgaben passt.