Entwicklungsansatz

Custom Model vs Pretrained Fine-tuning: Entwicklung von KI-Modellen

Vergleichen Sie das Training eines benutzerdefinierten KI-Modells mit dem Fine-Tuning eines vortrainierten Modells. Kosten, Leistung und Anwendungsfälle.

1
Custom Model (from scratch)
vs
4
Pretrained + Fine-tuning
Schnellurteil

Das Fine-Tuning vortrainierter Modelle ist die richtige Wahl für über 95 % der Anwendungsfälle — schneller, günstiger und oft besser in der Leistung. Benutzerdefinierte Modelle sind nur für wirklich neuartige Bereiche sinnvoll oder wenn Sie volle architektonische Kontrolle benötigen.

Detaillierter Vergleich

Eine Gegenüberstellung der wichtigsten Faktoren für Ihre Entscheidung.

Faktor
Custom Model (from scratch)Empfohlen
Pretrained + Fine-tuningGewinner
Trainingskosten
Millionen von Dollar an Rechenleistung
Hunderte bis Tausende von Dollar
Datenanforderungen
Milliarden von benötigten Tokens
Hunderte bis Tausende von Beispielen ausreichend
Zeit bis zur Bereitstellung
Monate bis Jahre
Stunden bis Tage
Architektonische Kontrolle
Vollständige Kontrolle über Architektur und Training
Begrenzt auf unterstützte Architekturen und Methoden
Aufgabenleistung
Kann optimal für hochspezifische Bereiche sein
Ausgezeichnet — nutzt Milliarden von Tokens des Vortrainings
Gesamtpunktzahl1/ 54/ 50 unentschieden
Trainingskosten
Custom Model (from scratch)
Millionen von Dollar an Rechenleistung
Pretrained + Fine-tuning
Hunderte bis Tausende von Dollar
Datenanforderungen
Custom Model (from scratch)
Milliarden von benötigten Tokens
Pretrained + Fine-tuning
Hunderte bis Tausende von Beispielen ausreichend
Zeit bis zur Bereitstellung
Custom Model (from scratch)
Monate bis Jahre
Pretrained + Fine-tuning
Stunden bis Tage
Architektonische Kontrolle
Custom Model (from scratch)
Vollständige Kontrolle über Architektur und Training
Pretrained + Fine-tuning
Begrenzt auf unterstützte Architekturen und Methoden
Aufgabenleistung
Custom Model (from scratch)
Kann optimal für hochspezifische Bereiche sein
Pretrained + Fine-tuning
Ausgezeichnet — nutzt Milliarden von Tokens des Vortrainings

Wichtige Statistiken

Echte Daten aus verifizierten Branchenquellen zur Unterstützung Ihrer Entscheidung.

Training GPT-4-class models costs $50-100M+

Industry estimates

Industry estimates (2025)
Fine-tuning GPT-4o costs as little as $0.003 per 1K training tokens

OpenAI pricing

OpenAI pricing (2025)
Fine-tuned models match custom models on 90%+ of domain tasks

Stanford AI Index

Stanford AI Index (2025)

Alle Statistiken stammen aus seriösen Drittquellen. Links zu Originalquellen auf Anfrage verfügbar.

Wann Sie welche Option wählen sollten

Klare Orientierung basierend auf Ihrer spezifischen Situation und Ihren Bedürfnissen.

Wählen Sie Custom Model (from scratch), wenn...

  • Die meisten Anwendungsfälle erfordern eine schnelle Implementierung.
  • Benötigen Sie kosteneffektive Lösungen.
  • Fokussieren Sie sich auf bewährte Leistung.

Wählen Sie Pretrained + Fine-tuning, wenn...

  • Benötigen Sie hochspezialisierte Modelle für einzigartige Aufgaben.
  • Fokussieren Sie sich auf spezifische Branchenanforderungen.
  • Bereit, Zeit und Ressourcen zu investieren.

Unsere Empfehlung

Das Fine-Tuning vortrainierter Modelle ist die richtige Wahl für über 95 % der Anwendungsfälle — schneller, günstiger und oft besser in der Leistung. Benutzerdefinierte Modelle sind nur für wirklich neuartige Bereiche sinnvoll oder wenn Sie volle architektonische Kontrolle benötigen.

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