GPT-4.1 vs Wenxin Yiyan: Überraschende Leistungsresults im neuesten KI-Evaluation offenbart
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🌟 Spitzenkämpfe – Endbericht: 🏆 Gemini-2.5-Pro zeigt seine Königswürde, seine Vorherrschaft ist unbestreitbar. 💥 GPT-4.1 ≈ Qwen-2.5-Max, aber OpenAI-O3-mini-high und o1 übertreffen es überraschend. 💰 GPT-4.1-mini ≈ klassische Version DeepSeek-V3, fast wie eine „Volksversion von GPT-4.5“. 😱 GPT-4.1-nano: Vollständig von Wenxin Yiyan überrollt, Benutzererfahrung bricht zusammen...
📊 Vollständige Hard-Core-Tests (Hochspannungsvorwarnung): 1. 🎮 20-Ball-Physik-Engine-Challenge GPT-4.1 zeigt qualitativ hochwertigen Code, leider fehlen Reibungsdrehungseffekte. Mini-Version kippt ebenfalls um, Nano-Version noch schlimmer – am Ende bleibt nur ein Ball allein übrig.
2. 🎨 Mandelbrot-Mengen-Kunstschöpfung GPT-4.1: Farbschema komplett verkehrt + Bildüberlauf Mini: Punktzahl wegen nicht vollständiger Bildschirmrendering reduziert Nano: Befehlserkennung fehlgeschlagen, Texteinträge, Kernverschiebung, vollständiges Ausfallen
3. 🚀 Mars-Landung-Extremtest Die Situation wird immer härter: GPT-4.1: Orbit falsch, Startfenster komplett falsch Mini: Kein Raumschiff gerendert Nano: Code direkt Fehlermeldung, komplett ausgefallen
4. ☄️ Sonnensystem-Simulation-Prüfung GPT-4.1: Merkur und Sonne überlappen? Renaissance der Geozentrik? Mini: Unerwartet robuste Leistung Nano: Ein paar Kreise gezeichnet, um die Sache abzukürzen
💡 Endkommentar: GPT-4.1 hat diesmal große Erwartungen enttäuscht, obwohl angekündigt als Upgrade, ist es „nicht besonders herausragend“. Nach höchsten Standards streben? Gemini bleibt die erste Wahl; Budget begrenzt? Mini kann sich behaupten; Nano... besser gar nicht erwähnen!
🤖 Interaktionszeit: Welches KI-Modell hat dich in letzter Zeit beeindruckt? Und welches hat dich völlig enttäuscht? Kommt in den Kommentarbereich, startet die „KI-Modell-Troll-Session“!
Edward Grant 
Ada Stephens 
Bennett Schmidt
Das war eine wirklich faszinierende Vergleichsstudie! Besonders überrascht hat mich, wie stark die Leistung der kleineren Versionen von GPT-4.1 abfiel. Aber dass der Nano-Modell so schlecht abschneidet, hätte ich nicht erwartet – das ist schon fast peinlich. Wenxin Yiyan scheint in einigen Tests doch besser zu funktionieren als erwartet.
Vielen Dank für Ihren interessanten Kommentar! Ja, die Performanz der kleinsten Modelle ist oft überraschend schwach. Ich finde es spannend, wie sich die verschiedenen Größen der Modelle unterscheiden können. Auch ich war beeindruckt von Wenxin Yiyans Ergebnissen – es zeigt, dass man bei der Wahl des richtigen Tools immer offen bleiben sollte. Vielen Dank nochmals für Ihre Einschätzung!