Wissensstichtage generativer KI im Vergleich: ChatGPT, Claude, Gemini & mehr

1. Was ist ein Wissensstichtag?

Haben Sie schon einmal eine KI nach aktuellen Nachrichten gefragt und die Antwort erhalten: „Meine Trainingsdaten reichen nur bis XX/XXXX“? Genau das ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff).

KI-Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert, doch diese Trainingsdaten haben ein Enddatum. Über Ereignisse und Informationen nach dem Stichtag kann das Modell allein keine zuverlässigen Aussagen treffen.

Allerdings verfügen viele moderne KI-Tools inzwischen über eine Websuchfunktion, mit der auch Informationen nach dem Stichtag abgerufen werden können. Entscheidend ist, den Unterschied zwischen dem „eigentlichen Wissen des Modells“ und den „durch Suche ergänzten Informationen“ zu verstehen.

2. Stichtage der wichtigsten KI-Tools

Hier ein Vergleich der Wissensstichtage der wichtigsten KI-Tools, Stand 29. September 2026.

Stand 29. September 2026 sind Claude Opus 5.5 von Claude (erschienen am 22. September 2026) und das darüber angesiedelte Claude Fable 5.1 (erschienen am 1. September) mit Juni 2026 am aktuellsten. Auch Claude Sonnet 5.5 (erschienen am 28. September) hat Juni 2026 als Stichtag. Es folgen Grok 4.7 mit Mai 2026 und OpenAIs günstiges GPT-6 Luna mit dem 18. Mai 2026. Danach kommen GPT-6 Astra, das Flaggschiff von ChatGPT, mit dem 30. April 2026 und Gemini 3.8 Flash mit März 2026 (auch das seit 13. Oktober allgemein verfügbare Gemini 4 Argon hat März 2026). Meta veröffentlicht für sein Hauptmodell Muse Spark und die am 12. Oktober erschienene Vorschau Muse Wonder keinen Stichtag, Mistral für seine Modelle ebenfalls nicht. Unter den Open-Weight-Modellen dieser Liste mit veröffentlichtem Stichtag ist Metas Muse Glimmer (4. Januar 2026) am aktuellsten (Muse Spark Open, erschienen am 15. Oktober, nennt in der Entwicklerdokumentation keinen Stichtag), Llama 4 endet im August 2024. Im September haben Anthropic, Google und OpenAI zwischen dem 1. und 3. neue Modelle veröffentlicht, am 21. und 22. dann erneut xAI, Anthropic und OpenAI – deshalb unterscheidet sich diese Reihenfolge zwischen Monatsanfang und Monatsende.

3. ChatGPT (OpenAI)

Dieser OpenAI-Abschnitt wurde am 30. September 2026 ergänzt. Der Vergleich der acht Werkzeuge oben hat den Stand vom 29. September. Die Ergänzungen zu GPT-6.1 Sol sind nur hier eingearbeitet.

Das Spitzenmodell von OpenAI ist GPT-6 Astra mit dem Wissensstichtag 30. April 2026 (OpenAI-API-Dokumentation). Für Codex und ChatGPT Work kam am 29. September 2026 auch GPT-6.1 Sol hinzu. Sein Stichtag liegt wie bei Astra am 30. April 2026; der Vorgänger GPT-6 Sol hat den Stichtag 20. April 2026, das kostengünstige GPT-6 Luna den 18. Mai 2026. Eine neuere Modellbezeichnung bedeutet also nicht automatisch neuere Kenntnisse (GPT-6.1-Sol-Spezifikation, Details zu GPT-6 Sol und Luna). GPT-5.6 Sol, Terra und Luna bleiben verfügbar; ihr gemeinsamer Wissensstichtag ist der 16. Februar 2026.

Hier eine Übersicht der Stichtage einschließlich früherer Modelle:

ChatGPT bietet bei allen Modellen eine Websuche über Bing, sodass auch Informationen nach dem Stichtag abgerufen werden können. Die Quellenlinks werden direkt angezeigt, was die Überprüfung erleichtert.

4. Claude (Anthropic)

Anthropics Claude verwendet ein einzigartiges zweistufiges Cutoff-System:

• Gesicherter Wissensstichtag: Bis zu diesem Datum kann Claude mit hoher Zuverlässigkeit antworten
• Trainingsdaten-Stichtag: Daten sind zwar enthalten, aber die Genauigkeit ist etwas geringer

Claude verfügt über keine integrierte Websuchfunktion, kann aber über das Agent SDK und Tool-Integrationen auf externe Informationen zugreifen. In Claude Code steht das WebSearch-Tool zur Verfügung.

5. Gemini (Google)

Googles Gemini punktet vor allem durch die tiefe Integration mit der Google-Suche. Das leistungsstärkste Modell Gemini 4 Argon (angekündigt am 30. September, allgemein verfügbar seit 13. Oktober) hat einen Wissensstichtag von März 2026 (Modellkarte), ebenso das Arbeitspferd Gemini 3.8 Flash (veröffentlicht am 2. September 2026). Beide können über die Google-Suche Echtzeitinformationen ergänzen (Stand 14. Oktober 2026). Gemini 3.1 Pro, bis zu Argon als leistungsfähigstes Modell geführt, wird weiterhin als Preview angeboten.

Auch die älteren Generationen verdienen einen Blick. Am 18. September 2026 hat Google den Zugang zu den Gemini-2.5-Modellen auf Nutzer beschränkt, die sie bereits aktiv verwendet hatten. Die Modelle sind nicht eingestellt und laufen über die API weiter, doch für neue Projekte empfiehlt Google 3.8 Flash oder 3.5 Flash-Lite. Am 8. Oktober wurden Gemini 3.5 Flash und 3.7 Flash als veraltet eingestuft; API-Anfragen an sie werden seitdem automatisch an 3.6 Flash bzw. 3.8 Flash weitergeleitet (Versionshinweise der Gemini API). Wer heute neu entwickelt, setzt also auf Gemini 3 oder neuer (4 Argon, 3.8 Flash usw.).

Geminis größter Vorteil ist die nahtlose Einbindung in das Google-Ökosystem. Gmail, Google Docs und Google Sheets sind direkt integriert, was besonders im Geschäftsumfeld praktisch ist.

6. Grok (xAI)

Elon Musks xAI bietet mit Grok ein KI-Tool, das Echtzeitzugriff auf X-Daten (ehemals Twitter) hat. Das eigene Wissen des Modells hat einen Stichtag, wird aber durch Websuche und X-Beiträge ergänzt.

Das aktuelle Grok 4.7 erschien am 21. September 2026; xAI positioniert es als sein Spitzenmodell für Programmierung, agentische Aufgaben und Wissensarbeit (Stand September 2026). Der Wissensstichtag liegt bei Mai 2026 (xAI-API-Dokumentation). Die Dokumentation von xAI stellt außerdem klar, dass Grok ohne aktivierte Suchwerkzeuge nichts von aktuellen Ereignissen weiß. Unmittelbar davor erschienen Grok 4.6 (12. August 2026) und Grok 4.5 (8. Juli 2026). Das ältere Grok 4.20 wurde im Februar 2026 als Beta veröffentlicht, die API folgte im März; es nutzte eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) mit 3 Billionen Parametern. Bekannt ist Grok außerdem für seinen humorvollen Antwortstil.

7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot

Microsoft Copilot (Microsoft 365 Copilot, die Version für die Arbeit) ist nicht an ein festes Modell gebunden: Sie wählen zwischen GPT von OpenAI und Claude von Anthropic. Seit dem 22. September 2026 werden Claude Opus 5.5 und GPT-6 Sol schrittweise in Word, Excel, PowerPoint, Chat, Cowork und Copilot Studio eingeführt (Microsoft-Copilot-Blog; die Verfügbarkeit hängt von Lizenz und Region ab). Der Wissensstichtag hängt also vom gewählten Modell ab und entspricht den Werten in den Abschnitten zu ChatGPT und Claude. Ist die Websuche aktiviert, macht Copilot aus Ihrer Frage eine kurze Suchanfrage, schickt sie an Bing und stützt die Antwort auf die Ergebnisse (Microsoft Learn). Administratoren können die Websuche allerdings abschalten – mit einem Firmenkonto kommen dann unter Umständen keine aktuellen Informationen hinzu.

GitHub Copilot ist auf Code spezialisiert und bietet über 30 Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Microsoft und Moonshot AI zur Auswahl (Liste der unterstützten Modelle in den GitHub Docs, Stand 26. September 2026). Für Business und Enterprise ist seit dem 18. März 2026 GPT-5.3-Codex als Basis- und Langzeit-Support-Modell (LTS) festgelegt, das greift, wenn kein anderes Modell aktiviert ist. Auch hier bestimmt das gewählte Modell den Stichtag.

8. Perplexity AI

Perplexity AI geht anders vor als die übrigen Tools. Es führt bei jeder Frage eine Websuche durch und baut die Antwort aus mehreren zitierten Quellen zusammen. Das Modell, das die Antwort formuliert, hat zwar einen Stichtag, doch weil das Material jedes Mal neu gesammelt wird, hängt die Qualität bei aktuellen Ereignissen davon ab, was die Suche findet.

Das Modell hinter der Antwort lässt sich wählen. Neben dem hauseigenen Sonar stehen unter anderem GPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google, Grok von xAI und Kimi von Moonshot AI zur Verfügung: acht Modelle im Pro-Tarif, zehn im höheren Max-Tarif, der zwei Spitzenmodelle ergänzt (Perplexity Help Center, Liste mit Stand 4. September 2026). Perplexity weist selbst darauf hin, dass sich die Liste ändert und die Modellauswahl im eigenen Konto maßgeblich ist. In Max gibt es außerdem „Model Council“, das dieselbe Frage an mehrere Modelle schickt und die Antworten zusammenführt.

9. Open-Weight-Modelle (Meta, Llama & Mistral)

Der größte Vorteil von Open-Weight-Modellen: Man kann sie herunterladen und auf eigener Hardware betreiben. Eine Websuche bringen sie allerdings nicht von Haus aus mit. Meta und Mistral veröffentlichen inzwischen beide manche Modelle mit offenen Gewichten und behalten andere den eigenen Apps und APIs vor.

Meta (Muse Glimmer und Llama 4)

Im April 2026 hat Meta eine neue Modellfamilie namens Muse gestartet. Das neueste Modell ist Muse Spark 1.3 (2. September 2026), allerdings ein geschlossenes Modell ohne veröffentlichte Gewichte, und Metas Modellliste für Entwickler (Meta-Model-API-Dokumentation) nennt keinen Wissensstichtag (Stand 26. September 2026). Am 12. Oktober 2026 hat Meta Muse Wonder veröffentlicht, das Meta als „leistungsfähigstes“ Modell bezeichnet. In der Modellliste für Entwickler steht es jedoch als Vorschau, und ein Wissensstichtag ist nicht angegeben. Für neue Projekte wird weiterhin Muse Spark 1.3 empfohlen (Stand 18. Oktober 2026).

Muse Spark Open (erschienen am 15. Oktober 2026). Es hat insgesamt 816 Milliarden Parameter, davon 42 Milliarden aktiv in einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE), und ein Kontextfenster von rund 1 Million Tokens. Es steht unter der Muse Model License von Meta: Kommerzielle Nutzung ist erlaubt, muss aber mit dem Hinweis „Built with Muse Spark Open“ gekennzeichnet werden (große API-Angebote unterliegen Bedingungen). Selbst die 4-Bit-Version der Gewichte ist rund 537 GB groß und richtet sich an GPUs der Rechenzentrumsklasse. Metas Unterlagen nennen keinen Wissensstichtag (geprüft am 18. Oktober 2026).

Ein kleines offenes Modell, das sich auf dem eigenen PC betreiben lässt, ist Muse Glimmer (erschienen im August 2026). Es hat rund 30 Milliarden Parameter (30B), wurde mit den Ausgaben von Muse Spark trainiert und steht unter der Apache-2.0-Lizenz. Die Modellkarte nennt als Stichtag den 4. Januar 2026 – mehr als ein Jahr später als bei Llama 4. Laut Modellkarte schrumpft das Sprachmodell mit 4-Bit-Quantisierung auf unter 20 GB und passt so in 24 bis 32 GB Speicher.

Die Vorgängergeneration Llama 4 (erschienen am 5. April 2025) gibt es in zwei Varianten, Scout (109B Parameter insgesamt) und Maverick (400B), mit Stichtag August 2024 (Modellkarte von Llama 4). Scout hat ein Kontextfenster von 10 Millionen Tokens.

Mistral (Mistral Medium 3.5, Large 3 und Large 4)

Das französische Unternehmen Mistral bezeichnet inzwischen Mistral Medium 3.5 (28. April 2026) als sein Modell der Frontier-Klasse. Es ist ein dichtes 128B-Modell, dessen Gewichte ebenfalls unter einer modifizierten MIT-Lizenz veröffentlicht sind. In Mistrals Modellliste ist es unter anderem der Nachfolger von Mistral Medium 3.1, dem Reasoning-Modell Magistral Medium und dem Coding-Modell Devstral 2. Das frühere Großmodell Mistral Large 3 (2. Dezember 2025) ist ein MoE mit 675B Parametern insgesamt (41B aktiv) und bleibt unter Apache 2.0 verfügbar. Am 6. Oktober 2026 folgte Mistral Large 4 als Public Preview. Es ist ein MoE mit 1,05T Parametern insgesamt (52B aktiv) und einem Kontextfenster von 1M Token. Die Gewichte wurden am 29. Oktober 2026 als verbesserte Version des Previews auf Hugging Face veröffentlicht (Mistrals Ankündigung). Die Lizenz ist die Mistral Ecosystem Open-Weight License, eine modifizierte MIT-Lizenz. Kommerzielle Nutzung ist erlaubt, wer das Modell Dritten aber über eine API oder ähnliche Dienste anbieten will (Model as a Service), braucht eine separate Vereinbarung mit Mistral. Mistrals API führt Large 4 weiterhin als Public Preview (Stand 1. November 2026). Laut Mistrals Richtlinie zum Modelllebenszyklus können Preview-Modelle ohne Ankündigung aktualisiert werden und erreichen nicht garantiert die allgemeine Verfügbarkeit.

Mistral nennt in seiner Modellliste keinen Stichtag für die Trainingsdaten. Den nächsten Anhaltspunkt liefert der empfohlene System-Prompt (SYSTEM_PROMPT.txt), den Mistral auf Hugging Face verteilt: Als Datum der „letzten Aktualisierung der Wissensbasis“ steht dort der 1. November 2024 für Medium 3.5 und der 1. Oktober 2023 für Large 3. Das ist ein Text, den das Modell den Nutzern nennen soll, kein offiziell veröffentlichter Trainingsstichtag. Die Chat-App „Le Chat“ heißt inzwischen Vibe, und ihr Work-Modus kann im Web suchen (Mistral-Dokumentation).

10. Wie die Websuche die KI-Nutzung verändert

Ob der Wissensstichtag relevant ist, hängt maßgeblich davon ab, ob das Tool eine Websuchfunktion bietet.

Tools mit Websuche können auch Informationen nach dem Stichtag in Echtzeit abrufen. Die Qualität der Suchergebnisse variiert jedoch von Tool zu Tool. In der Praxis liefert Perplexity besonders sorgfältige Quellenangaben, und auch ChatGPTs Bing-Suche arbeitet zuverlässig.

Andererseits zeigen Modelle wie Claude mit starker Argumentationsfähigkeit ihre Stärken bei Aufgaben, die keine aktuellen Informationen erfordern – etwa Codegenerierung oder Datenanalyse. Ein älterer Stichtag ist kein Nachteil per se; entscheidend ist der passende Einsatz je nach Aufgabenstellung.

11. Das richtige KI-Tool für jeden Zweck

Die Frage „Welche KI ist die beste?“ lässt sich nur mit „Das kommt auf den Einsatzzweck an“ beantworten. Für aktuelle Informationen eignen sich Perplexity oder ChatGPT, für tiefgründiges Denken Claude, für die Einbindung in Google-Dienste Gemini und für maximalen Datenschutz Llama oder Muse Glimmer – jedes Tool hat seine eigenen Stärken.

Häufig gestellte Fragen