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KI-Modell Wissens-Cutoff-Daten 2026: Vollständige Übersicht

Von · Gründer von PromptQuorum · Entdeckungsplattform für Open-Weight- und Open-Source-KI

Wichtigste Erkenntnisse

  • ✓Ein Wissens-Cutoff ist ein hartes Datum — das Modell hat nach diesem Datum keinerlei Trainingsdaten
  • ✓Cloud-Modelle (ChatGPT, Gemini, Grok) kompensieren dies teilweise durch eingebaute Websuche
  • ✓Lokale LLMs (Llama, Qwen, Gemma, Phi, Mistral) haben KEINE Suchfunktion — ihr Cutoff ist eine absolute Wissensgrenze
  • ✓Mehrere große Modelle — Gemini 4 Argon, Mistral Large 4, DeepSeek-V4, Qwen3 — haben keine öffentlichen Cutoff-Daten bekannt gegeben
KI-Modell Wissens-Cutoff-Daten 2026: Vollständige Übersicht
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Schnelle Antwort

Verifizierte Cutoffs: Claude Opus 5.5 Juni 2026 (zuverlässiger Cutoff; Nachfolger von Claude Opus 5, Mai 2026); GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol April 2026, GPT-6 Luna Mai 2026 (ChatGPT durchsucht standardmäßig Bing; die GPT-6-Familie löst GPT-5.6 ab, Februar 2026; GPT-4o ist ein Legacy-Modell, Okt 2023); Grok 4.7 Mai 2026 (durchsucht X standardmäßig in der Verbraucher-App; Nachfolger von Grok 4.6, Februar 2026). Für Gemini 4 Argon nennt Google keinen Cutoff; das frühere Gemini-Flaggschiff Gemini 3.1 Pro nennt Januar 2025 (native Google Search). Lokale LLMs (Llama, Qwen, Gemma, Phi) haben keine Websuche — ihr Cutoff ist absolut.

  • ▸GPT-6-Familie (ChatGPT): Cutoff Apr–Mai 2026 — teilweise durch Bing-Suche ausgeglichen
  • ▸Claude (Opus 5.5): Cutoff Juni 2026 (zuverlässig) — Websuche nur als optionales Tool
  • ▸Grok 4.7: Cutoff Mai 2026 — durchsucht X standardmäßig in der Verbraucher-App
  • ▸Lokale LLMs: keine Suchfunktion — Cutoff ist eine harte Wissensgrenze
Knowledge & Research

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Häufig gestellte Fragen zu KI-Wissens-Cutoff-Daten

Was ist ein Wissens-Cutoff-Datum bei KI?▾
Ein Wissens-Cutoff-Datum ist das Datum, nach dem ein KI-Modell keine Trainingsdaten mehr hat. Ereignisse, Produktveröffentlichungen oder Informationen nach diesem Datum sind für das Modell unsichtbar, es sei denn, es kann im Live-Web suchen oder erhält die Information im Prompt.
Was ist der Unterschied zwischen Wissens-Cutoff und Live-Suche?▾
Ein Wissens-Cutoff ist eine Eigenschaft der Trainingsdaten des Modells — ein fixes, eingefrorenes Datum. Live-Suche ist eine zusätzliche Fähigkeit, die aktuelle Webseiten zur Abfragezeit abruft. Lokale LLMs haben standardmäßig keine Live-Suche.
Aktualisieren lokale LLMs jemals ihr Wissen?▾
Nein. Das Wissen eines lokalen LLM ist bei seinem Trainings-Cutoff eingefroren und bleibt dauerhaft eingefroren. Um Zugriff auf neuere Informationen zu geben, muss man entweder das Modell neu trainieren oder eine RAG-Pipeline aufbauen.
Welche KI-Modelle können aktuelle Nachrichten sehen?▾
ChatGPT, Gemini und Grok haben standardmäßig Zugriff auf aktuelle Informationen über eingebaute Websuche. Über die API kann Claude nur suchen, wenn Entwickler das Websuche-Tool explizit aktivieren; DeepSeek und Mistral Large haben dort keine eingebaute Suche. Lokale LLMs (Llama, Qwen, Gemma, Phi) haben keinen Standard-Suchzugriff.
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