Vergleich der ChatGPT-Modelle: Welches Modell für welche Aufgabe?
Wir passen diesen Artikel regelmäßig an und überarbeiten ihn – zuletzt am 9. Februar 2026.
Die KI-Welt entwickelt sich im stetigen Wettlauf neuer und bestehender Marktführer rasant – monatlich oder gar wöchentlich kommen neue Versionen, Features und Spezialmodelle hinzu. Besonders schnell ist der Durchlauf beim ChatGPT-Erfinder OpenAI: Was gestern „das Standardmodell“ war, kann morgen schon aus der Toolbox fliegen. Ab dem 13. Februar 2026 werden ältere ChatGPT-Modelle nicht mehr verfügbar sein – u. a. GPT-4o, GPT-4.1/4.1 mini, o4-mini sowie GPT-5 Instant/Thinking.
Andere Modelle bleiben erhalten – ChatGPT 5.2 natürlich, die derzeit neuste Version, dann die Vorgänger der 5.1-Generation, und auch ein paar weitere.
Insofern ist ChatGPT nicht mehr nur ein KI-Werkzeug, sondern bietet einen ganzen Werkzeugkasten diverser Tools. Sie alle sind mit unterschiedlichen Fähigkeiten ausgestattet und unterscheiden sich in Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Kosten. Und: Nicht jedes neue Modell ist unbedingt besser als der Vorgänger.
In unserer monatlichen W&V-Kolumne „KI für Könner“ ordnen wir regelmäßig den Status quo ein und erklären, welches Modell für welche Aufgabe besonders gut geeignet ist. Hier die Übersicht Paywall-free:
GPT-5.2: Die Default-Allrounderin
Wenn man erleben will, wie sich ChatGPT vom reinen Chatbot zum echten Arbeitswerkzeug entwickelt hat, ist 5.2 das beste Beispiel. Seit Ende 2025 ist es das Modell, auf das OpenAI in ChatGPT spürbar den Schwerpunkt legt: weniger „Show“, mehr Verlässlichkeit – vor allem bei echten, mehrschrittigen Aufgaben.
Was 5.2 so stark macht, ist nicht ein einzelner Wow-Moment, sondern die Mischung: Das Modell ist schnell, multimodal und deutlich stabiler als viele Vorgänger, wenn es darum geht, Informationen aus langen Dokumenten zu ziehen, sauber zu strukturieren und über mehrere Schritte hinweg konsistent zu bleiben. Gerade bei Aufgaben, bei denen man sonst gerne in den „Prompt-Sumpf“ gerät (zu viele Anforderungen, zu viele Rahmenbedingungen, zu viele Iterationen), hält 5.2 die Fäden auffällig gut zusammen.
Praktisch ist auch, dass 5.2 in ChatGPT nicht als „ein Modell“ daherkommt, sondern als Modus-Frage: Für Tempo gibt es Instant, bei komplexeren, mehrstufigen Aufgaben hilft Thinking – und für die ganz harten Brocken noch die Pro-Variante, die im Abo jedoch rund 200 Euro pro Monat kostet. Dazu unten mehr.
Die Grundeinstellung von 5.2 ist der „Auto“-Modus – die KI entscheidet also selbst, welche Variante sie nutzt, um den jeweiligen Prompt zu beantworten. Im Modell-Drop-Down kann man aber manuell wechseln, wenn man möchte, dass ChatGPT schneller oder gründlicher denkt.
Und ja: Es gibt auch eine Kehrseite. 5.2 trifft nicht immer den charmantesten Tonfall – manchmal kommuniziert das Modell einen Tick technischer oder „geschäftsmäßiger“ als etwa die empathischeren Kollegen aus der 4.x-Ära. Daher hatte Sam Altman nach dem Launch der GPT-5-Modelle ja auf vielstimmigen Protest hin sogar das alte ChatGPT-4o zeitweise reaktiviert, weil zahlreiche Menschen das als so einen sympathischen Gesprächspartner empfunden hatten.
Dafür ist 5.2 in der Regel deutlich besser darin, Ergebnisse zu liefern, die durchweg schlüssig und nachweislich korrekt sind: klarer Aufbau, weniger inhaltliche Sprünge, weniger kreativer Murks.
Einsatzgebiete für GPT-5.2
GPT-5.2 ist ideal für alle, die ChatGPT als Arbeitswerkzeug nutzen – nicht nur zum Fragenstellen. Wir setzen es besonders gerne ein für:
- Alltagsaufgaben mit Anspruch: Agenden und Gliederungen, Zusammenfassungen, Konzeptentwürfe und -vorlagen, Entscheidungsvorlagen – schnell in Instant, ausführlich in Thinking
- Lange Dokumente und komplexe Kontexte: Reports, Verträge, Strategiepapiere, Briefings, you name it
- Mehrschrittige Workflows: Struktur → Entwurf → Überarbeitung → Checkliste → fertiges Ergebnis (ohne dass das Modell unterwegs den Fokus verliert)
- Business-Output: Präsentationslogik, Tabellen-/Planungsentwürfe, Projektpläne, wiederverwendbare Templates
- Technische Aufgaben: Code erklären, Code prüfen, Bugs finden und beheben, technische Konzepte sauber dokumentieren – vor allem mit Thinking/Pro
Kurz gesagt: Wenn Sie ein Modell suchen, das breit einsetzbar ist und zuverlässig liefert, ist 5.2 aktuell Ihre Nummer eins – zumindest in ChatGPT.
Daher nutzen wir das Modell 5.1 mit seinen zwei Funktionen Thinking und Instant eigentlich auch gar nicht mehr, denn unserer Erfahrung nach gibt es nichts, wo es sich gegenüber dem Nachfolger hervorhebt.
ChatGPT Pro – die Super-KI, die kaum jemand braucht
ChatGPT Pro ist weniger ein Modus, sondern ein eigenes Abo-Modell von OpenAI. Für 200 Euro pro Monat kann man damit auf die laut dem US-Unternehmen leistungsstärkste Version seiner KI zugreifen.
Wir können den Part kurz halten, denn für vermutlich 99,99 % aller Fälle reichen die Standardmodelle vollkommen aus. Keine Frage, es ist beeindruckend, wie akribisch und differenziert „Pro“ komplexe Aufgaben angeht. Für uns war der erste Test der Moment, wo uns im Team klar wurde, dass KI uns nicht erst überflügeln wird, sondern es in vielerlei Hinsicht bereits getan hat.
Im Alltag aber schmeißen Sie mit einem Pro-Abo nur Geld zum Fenster raus.
Einsatzgebiete für ChatGPT Pro
Genutzt wird ChatGPT Pro vor allem in Consulting und Wissenschaft, wo Komplexität und Iterationstiefe entscheidend sind. Konkrete Anwendungen sind beispielsweise:
- systematische Literaturarbeit wie das Zusammenfassen und Vergleichen Dutzender Papers zum Herausarbeiten von Forschungslücken
- die Unterstützung bei Studiendesign und Methodiken, etwa um Hypothesen zu präzisieren
- interdisziplinäre Analysen (z. B. Technik × Ethik × Recht)
Kurz gesagt: ChatGPT Pro zahlt sich für Forschende aus, wo Denken, Strukturieren und Präzisieren Zeit und damit Geld kosten – und Fehler sehr teuer werden.
OpenAI o3: Der tiefsinnige Denker
o3 ist für ein KI-Modell schon richtig alt: Es wurde in seiner ersten Version im Januar 2025 gelauncht. Weiterhin aber ist es eine gute Alternative zu den 5er-Modellen, wenn es weniger um schnelle Antworten und mehr um echtes Durchdenken geht. OpenAI hat o3 „damals“ als Spezialisten für Situationen, in denen die erste Generation der Sprachmodelle, die „Transformer“, an ihre Grenzen stießen: komplexe Logik, viele Abhängigkeiten, widersprüchliche Informationen oder Aufgaben, bei denen ein falscher Zwischenschritt das gesamte Ergebnis kippt.
Die Stärke von o3 liegt weniger im Tempo als in der Art, wie es Probleme angeht. Es war eines der frühen „Reasoning“-Modelle, die erst denken und dann plappern. Statt superschnell eine plausible Antwort zu liefern, zerlegt es Aufgaben systematisch und arbeitet sich Schritt für Schritt vor. Gerade bei analytischen Fragestellungen – etwa in Mathematik, Programmierung, Forschung oder bei komplexen Entscheidungsbäumen – macht sich dieser Ansatz bemerkbar: weniger Flüchtigkeitsfehler, weniger „kreative Abkürzungen“, mehr belastbare Ergebnisse.
Auffällig ist auch, wie gut o3 mit komplexen Eingaben umgehen kann. Lange Aufgabenstellungen, verschachtelte Anforderungen oder visuelle Informationen wie Diagramme, Tabellen oder Screenshots bringen das Modell deutlich weniger aus dem Tritt als klassische Chat-Modelle. Wo andere anfangen zu vereinfachen oder stillschweigend Annahmen zu treffen, bleibt o3 länger präzise – auch wenn das auf Kosten der Antwortgeschwindigkeit geht.
Natürlich hat dieser Ansatz seinen Preis. o3 ist langsamer und rechenintensiver als GPT-5.2 und wirkt im Ton oft nüchterner, manchmal fast spröde. Für schnelle Alltagsfragen oder kreative Texte ist es meist überdimensioniert. Wer aber einmal erlebt hat, wie o3 einen kniffligen Denkfehler aufdeckt oder eine komplexe Argumentation sauber zu Ende führt, versteht schnell, warum es weiterhin im ChatGPT-Werkzeugkasten enthalten ist.
Einsatzgebiete für o3
o3 eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit. Wir setzen es vor allem ein für:
- Analysen & Research: wissenschaftliche Fragestellungen, Marktanalysen, Hypothesenprüfung
- Programmierung & Debugging: knifflige Bugs, Architekturfragen, algorithmische Probleme
- Mathematik & Logik: mehrstufige Berechnungen, Beweise, formale Argumentationen
- Visuelles Denken: Analyse von Diagrammen, Tabellen, technischen Skizzen oder Screenshots
- Kritische Entscheidungsunterstützung: Wenn viele Faktoren sauber gegeneinander abgewogen werden müssen
Kurz gesagt: o3 ist kein Modell für „mal eben schnell“, sondern für die Fälle, in denen man sicher sein will, dass das Ergebnis auch nach dem zweiten und dritten Hinsehen noch trägt.
Mehr KI-Updates gefällig?
In unserem monatlichen Newsletter erhalten Sie alle relevanten Updates zu GenAI – mit Fokus auf Kommunikation, Marketing und HR.
GPT Image 1.5: Die integrierte Bildermacherin
Ein wichtiges Update gab es 2025 bei der Bild-KI von ChatGPT: OpenAI hat eine eigene Modellfamilie für die Bilderstellung gestartet – die aktuelle Version ist GPT Image 1.5. „DALLE“, was lange der Standard in ChatGPT war, können Sie von Ihrer KI-Tool-Liste endgültig streichen.
GPT Image liefert vor allem bei Text im Bild, Layouts und fotorealistischen Motiven nochmals stabilere und konsistentere Ergebnisse.
Wichtig dabei: Das ist kein „Chat-Modell“, sondern eine Bildfunktion – ein Spezialwerkzeug in ChatGPT, das unabhängig vom gewählten Chat-Modus agiert. Starten können Sie es direkt in ChatGPT – am Desktop in der Navigationsleiste auf der linken Seite, am Handy über das Burger-Menü. Sie gehen auf „Bilder“ und können direkt starten.
Mit dem Platzhirsch Midjourney können die Ergebnisse je nach Motiv weiterhin nicht immer mithalten – dafür ist die nahtlose Integration in ChatGPT (Prompt → Bild → Varianten → Bearbeitung) im Arbeitsalltag oft unschlagbar praktisch.
Fazit: Welches Modell für welchen Zweck?
Für die meisten Alltagsaufgaben – E-Mails, Konzepte, Zusammenfassungen, Brainstorming, schnelle Entscheidungen – ist GPT-5.2 Instant die beste Wahl: schnell, stabil und im Arbeitsalltag meist die sinnvollste Mischung aus Qualität und Tempo. Sobald es komplexer wird – harte Logik, anspruchsvolle Analyse, knifflige Programmierung – wechseln wir auf GPT-5.2 Thinking/Pro.
Was wir auf jeden Fall sehen: Es geht nicht mehr darum, immer das leistungsfähigste Modell zur Hand zu haben. Erfolgreich mit KI arbeiten heißt vielmehr, das richtige Spezialwerkzeug für den jeweiligen Zweck zu kennen – und rechtzeitig mitzubekommen, wenn ein Lieblingswerkzeug demnächst aus dem Koffer fliegt.
Bei uns finden Sie für Ihr Team die passenden Seminare
In unseren individuellen KI-Seminaren lernen Einsteiger und Profis den praktischen Einsatz von GenAI, üben den Umgang mit relevanten Tools und erfahren wichtige Hintergründe – auf Deutsch oder Englisch.
