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KI Wissensdatenbank 2026

KI Glossar 2026

Präzise Definitionen für die Ära von Agentic AI und Spatial Intelligence.

Reasoning & Verlässlichkeit

Foundation Model (Basismodell)

Ein Foundation Model ist ein großes KI-Modell, das auf enormen Mengen unstrukturierter Daten vortrainiert wurde und als universelle Basis für eine Vielzahl von Downstream-Aufgaben dient. Der Begriff wurde 2021 von der Stanford University geprägt und beschreibt Modelle wie GPT-4, Claude oder Gemini, die durch ihre schiere Größe und das breite Vortraining emergente Fähigkeiten entwickeln – also Kompetenzen, die nicht explizit trainiert wurden, sondern aus der Skalierung entstehen. Foundation Models werden typischerweise einmal mit enormem Rechenaufwand trainiert und können anschließend durch Fine-Tuning, Prompt Engineering oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden. Sie bilden heute die Grundlage für KI-Assistenten, Code-Generatoren, Bilderkennungssysteme und multimodale Anwendungen. Die Stärke liegt in der Übertragbarkeit: Ein einziges Basismodell kann mit vergleichsweise geringem Aufwand für Kundenservice, Dokumentenanalyse, Softwareentwicklung oder medizinische Diagnose eingesetzt werden.

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Reasoning & Verlässlichkeit

Frontier Model (KI-Grenzmodell)

Ein Frontier Model bezeichnet ein KI-Modell, das an der absoluten Leistungsgrenze des technisch Machbaren operiert – also die fortschrittlichsten und leistungsstärksten Systeme, die derzeit entwickelt werden. Zu den bekanntesten Frontier Models zählen GPT-5, Claude Opus 4.6, Gemini Ultra und vergleichbare Großmodelle, die von führenden KI-Laboren wie Anthropic, OpenAI oder Google DeepMind trainiert werden. Im Gegensatz zu spezialisierten oder kleineren Modellen zeichnen sich Frontier Models durch ihre außergewöhnliche Breite und Tiefe aus: Sie können komplexe Textanalysen, Codeentwicklung, wissenschaftliche Argumentation und multimodale Aufgaben auf menschlichem oder übermenschlichem Niveau bewältigen. Diese Modelle werden typischerweise mit enormen Rechenressourcen trainiert und schieben die Grenze des KI-Möglichen kontinuierlich vor – daher der Begriff 'Frontier'. Für Unternehmen sind Frontier Models besonders relevant, weil sie die Basis für agentenbasierte Anwendungen, autonome Coding-Assistenten und komplexe Entscheidungssysteme bilden. Der Zugang erfolgt in der Regel über APIs oder Cloud-Dienste, da das Training solcher Modelle Milliarden von Dollar erfordert. Regulatorische Rahmwerke wie der EU AI Act stufen Frontier Models oft als Hochrisikomodelle ein und verlangen entsprechende Transparenz- und Sicherheitsnachweise.

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