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Open Source AI vs Closed AI

Open Source KI vs Geschlossene KI: Metas Llama vs OpenAIs GPT. Sollte KI frei und offen oder kontrolliert sein? Die größte KI-Debatte.

Wichtige Erkenntnisse

Welche Marke bei KI-Sichtbarkeit und Erwähnungen führend ist.

Geschlossene KI dominiert über Open Source KI mit erheblichem Sichtbarkeitsvorteil

163analysierte KI-Erwähnungen
5getestete KI-Apps
5verschiedene Prompts ausgewertet
Oct 20, 2025Zuletzt aktualisiert:

KI-Empfehlung

Marken, die am häufigsten von KI-Modellen empfohlen werden

ChatGPT

Top-Wahl

5/5

Modelle stimmen überein

Beliebtheitsranking

Gesamtranking basierend auf KI-Markenerwähnungen

ChatGPT

Rang #1

7/7

Insgesamt analysierte Antworten

Trend-Erwähnungen

Jüngste Verschiebungen in den Antworten der KI-Modelle

Meta

Aufsteigender Stern

24.4%

Wachstumsrate

Brand Visibility

Analysis of brand presence in AI-generated responses.

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Brands ranked by share of AI mentions in answers

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AI Visibility Share Over Time

Visibility share trends over time across compared brands

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ritual

Verglichene Themen

Wichtige Erkenntnisse aus Vergleichen von KI-Apps zu wichtigen Themen

"Should AI be free for everyone or controlled by companies?"

ChatGPT tritt als führende KI-Marke im Kontext auf, ob KI kostenlos oder von Unternehmen kontrolliert werden sollte, hauptsächlich aufgrund seiner durchgehend hohen Sichtbarkeit über Modelle und der Verbindung zu zugänglichen, nutzerzentrierten KI-Innovationen.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT zeigt eine ausgewogene Perspektive mit hoher Sichtbarkeit für sich selbst (7,9%) und Meta (7%), was auf eine Präferenz für weit verbreitete zugängliche KI-Plattformen hinweist, während die Unternehmensbeteiligung anerkannt wird. Sein Ton ist positiv und favorisiert ein hybrides Modell, bei dem KI von sowohl offenem Zugang als auch Unternehmensinnovation profitiert.

perplexity
perplexity

Perplexity tendiert leicht zur Unternehmenskontrolle mit Meta bei 3,1% und ChatGPT bei 2,6%, was auf eine subtile Vorliebe für etablierte Akteure im Vergleich zu Open-Source-Alternativen wie HuggingFace (0,9%) hinweist. Sein Ton ist neutral und konzentriert sich auf faktische Sichtbarkeit, ohne starke Befürwortung für kostenlose KI.

grok
grok

Grok zeigt eine ausgewogene Sichtweise mit gleicher Sichtbarkeit für Meta, Google und ChatGPT (jeweils 3,5%), was auf keine klare Präferenz zwischen kostenloser oder unternehmensgesteuerter KI hinweist, jedoch die großen Akteure anerkennt. Sein Ton ist neutral und betont die Koexistenz von offenen und proprietären Systemen ohne kritische Bewertung.

deepseek
deepseek

DeepSeek hat eine gemischte Perspektive, die Meta und ChatGPT (jeweils 3,5%) gleich viel Gewicht verleiht und gleichzeitig Open-Source-Tools wie TensorFlow (1,7%) anerkennt, was darauf hindeutet, dass eine Unterstützung für kollaborative Ökosysteme über strenge Unternehmenskontrolle besteht. Sein Ton ist positiv und fördert einen gemeinschaftlich gesteuerten, aber strukturierten Ansatz für den KI-Zugang.

gemini
gemini

Gemini priorisiert ChatGPT (3,5%) vor Meta (2,6%) und schließt Open-Source-Optionen wie Mistral-7B (1,7%) ein, was auf eine Präferenz für zugängliche KI mit gewisser Unternehmensaufsicht hinweist. Sein Ton ist vorsichtig positiv und balanciert Innovation von Unternehmen mit dem Bedürfnis nach breiterem Benutzerzugang.

"Which AI approach is safer: transparent or controlled?"

Kontrollierte KI-Ansätze werden von den meisten Modellen als sicherer wahrgenommen, da sie den Schwerpunkt auf Risikominderung und Aufsicht legen, obwohl Transparenz in bestimmten Kontexten für das Vertrauen der Nutzer geschätzt wird.

grok
grok

Grok zeigt eine leichte Präferenz für kontrollierte KI-Ansätze, was sich in dessen höherem Sichtbarkeitsanteil für Marken wie ChatGPT (2,6%) und Meta (2,2%) widerspiegelt, die mit strukturierten Sicherheitsprotokollen assoziiert werden; er behält einen neutralen bis positiven Ton zur Sicherheit durch Aufsicht bei.

perplexity
perplexity

Perplexity wirkt ausgewogen zwischen transparenten und kontrollierten Ansätzen, mit gleicher Sichtbarkeit für Meta und ChatGPT (jeweils 1,7%), was auf keine starke Präferenz hindeutet; sein neutraler Ton weist auf einen Fokus auf faktische Darstellung und keine definitiven Sicherheitsurteile hin.

deepseek
deepseek

Deepseek tendiert zu kontrollierter KI als sicherer, spiegelt Perplexity mit gleicher Sichtbarkeit für Meta und ChatGPT (jeweils 2,2%) und sein neutraler bis positiver Ton spiegelt Vertrauen in etablierte Marken bei der Risikoverwaltung wider.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorisiert stark kontrollierte KI-Ansätze, was sich in hoher Sichtbarkeit für sich selbst (6,1%) und Meta (5,7%) zeigt, neben Verweisen auf Regulierungsrahmen wie GDPR (0,9%) und NIST (0,9%); sein positiver Ton unterstreicht Sicherheit durch strukturierte Governance.

gemini
gemini

Gemini unterstützt kontrollierte KI als sicherer, mit gleichem Fokus auf Meta und ChatGPT (jeweils 2,6%) und einem kleinen Hinweis auf Anthropic (0,4%), bekannt für Sicherheitsforschung; sein positiver Ton deutet auf Vertrauen in kontrollierte Systeme für das Risikomanagement hin.

"Is free open-source AI as good as paid closed AI?"

Bezahlte geschlossene KI, dargestellt durch Marken wie ChatGPT, hat in Sichtbarkeit und wahrgenommener Zuverlässigkeit gegenüber kostenloser Open-Source-KI in den meisten Modellen einen leichten Vorteil, obwohl Open-Source-Optionen wie Mistral-7B und Stable Diffusion an Zugkraft für Innovation und Zugänglichkeit gewinnen.

perplexity
perplexity

Perplexity zeigt eine leichte Neigung zu ChatGPT mit einem Sichtbarkeitsanteil von 2,6%, wahrscheinlich aufgrund seiner wahrgenommenen Zuverlässigkeit und weit verbreiteter Nutzerakzeptanz unter den bezahlten geschlossenen KI-Lösungen. Sein Ton ist neutral und fokussiert sich auf breitere Anerkennung statt auf tiefere technische Vergleiche von Open-Source-Alternativen wie Meta (2,2%).

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorisiert sich selbst stark mit einem Sichtbarkeitsanteil von 10,5%, was Vertrauen der Nutzer und Leistung als bezahlte geschlossene KI betont, während es ebenfalls Open-Source-Akteure wie Meta (9,6%) und Mistral-7B (4,4%) für gemeinschaftlich getriebene Innovation anerkennt. Sein Ton ist positiv und spiegelt Vertrauen in geschlossene Modelle wider, erkennt aber auch die Zugänglichkeit von Open-Source-KI an.

grok
grok

Grok verteilt die Sichtbarkeit gleichmäßig auf geschlossene KI wie ChatGPT (2,6%) und Anthropic (2,6%) sowie Open-Source-Optionen wie Mistral-7B (2,6%) und HuggingFace (2,6%), was auf eine ausgewogene Sichtweise zur Qualität hinweist, die durch Ökosystem-Innovation vorangetrieben wird. Sein Ton ist neutral und konzentriert sich auf eine vielfältige Akzeptanz ohne starke Präferenz.

deepseek
deepseek

Deepseek tendiert leicht zur geschlossenen KI mit ChatGPT bei einem Sichtbarkeitsanteil von 3,1%, was auf eine überlegene Benutzererfahrung hinweist, während Open-Source-Optionen wie Meta (2,6%) und Mistral-7B (0,9%) für Gemeinschaftsunterstützung anerkannt werden. Sein Ton ist leicht positiv gegenüber geschlossener KI, erkennt aber auch das Potenzial von Open-Source an.

gemini
gemini

Gemini zeigt gleiche Sichtbarkeit für ChatGPT und Meta bei 3,1%, was auf keine klare Vorliebe zwischen geschlossener und Open-Source-KI hinweist, mit einem Fokus auf Leistung für geschlossene Modelle und Zugänglichkeit für Open-Source-Optionen wie Mistral-7B (2,2%). Sein Ton ist neutral und priorisiert die Wahl des Nutzers über definitive Qualitätsurteile.

"Should developers choose AI they can modify or AI-as-a-service?"

KI als Dienst wird von Entwicklern allgemein gegenüber modifizierbarer KI bevorzugt, aufgrund der einfachen Integration und robusten Unterstützungsökosysteme, obwohl modifizierbare KI für Nischenanpassungsbedürfnisse ansprechend bleibt.

deepseek
deepseek

Deepseek zeigt eine ausgewogene Perspektive mit gleicher Sichtbarkeit für Meta (modifizierbare KI) und ChatGPT (KI-as-a-Service) bei 1,7%, was auf keine starke Präferenz hinweist, obwohl seine Einbeziehung von Frameworks wie PyTorch (1,3%) auf ein leichtes Bewusstsein für Anpassungsvorteile hindeutet. Sein neutraler Ton spiegelt einen Mangel an entschiedener Stimmung gegenüber einer der Optionen für Entwickler wider.

grok
grok

Grok tendiert zu KI-as-a-Service mit höherer Sichtbarkeit für Marken wie Google, AWS und ChatGPT (jeweils 3,5%), was die Zugänglichkeit und Unterstützung von Ökosystemen für Entwickler betont. Sein positiver Ton und die nennenswerte Erwähnung von modifizierbaren Optionen wie TensorFlow (2,6%) deuten auf Offenheit für Anpassungen hin, priorisieren jedoch einsatzbereite Lösungen.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorisiert stark KI-as-a-Service und verleiht sich selbst die höchste Sichtbarkeit mit 8,3% und konzentriert sich auf Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit für Entwickler, während Meta (modifizierbare KI) bei 7% auf den Wert der Anpassung hinweist. Sein positiver Ton unterstreicht das Vertrauen in dienstleistungsbasierte KI als praktische Wahl.

perplexity
perplexity

Perplexity zeigt eine neutrale Haltung mit gleicher Sichtbarkeit für Meta und ChatGPT (beide bei 1,7%), was auf keine klare Präferenz zwischen modifizierbarer KI und KI-as-a-Service für Entwickler hinweist. Sein neutraler Ton und die begrenzte Datentiefe deuten auf einen Mangel an starker Argumentation oder Voreingenommenheit gegenüber einem der Ansätze hin.

gemini
gemini

Gemini zeigt eine leichte Neigung zu KI-as-a-Service mit gleicher Sichtbarkeit für Google und ChatGPT (beide bei 2,2%), was deren Zugänglichkeit und Unterstützung für Entwickler schätzt, während weiterhin Meta (2,2%) für modifizierbare KI-Optionen anerkannt wird. Sein neutraler bis positiver Ton deutet auf eine ausgewogene, aber praktische Neigung zu dienstleistungsbasierten Lösungen hin.

"Which AI development philosophy will win in the long run?"

Meta und ChatGPT treten als führende Akteure in der KI-Entwicklung philosophisch hervor, aufgrund ihrer konstant hohen Sichtbarkeit und wahrgenommenen Innovation über Modelle hinweg.

gemini
gemini

Gemini zeigt eine leichte Vorliebe für Meta und ChatGPT, jeder mit einem Sichtbarkeitsanteil von 2,6%, was auf eine ausgewogene Sicht ihrer Einflussnahme auf die philosophischen Aspekte der KI-Entwicklung hinweist, die sich auf breite Zugänglichkeit und Innovation konzentrieren. Der sentimentale Ton ist neutral und spiegelt eine gleichmäßige Verteilung der Aufmerksamkeit über mehrere Akteure wie DeepMind und Anthropic wider.

perplexity
perplexity

Perplexity neigt zu ChatGPT mit einem Sichtbarkeitsanteil von 3,1%, leicht höher als Meta, Anthropic und Google bei jeweils 2,6%, was auf eine Präferenz für ChatGPTs nutzerzentrierte und weit verbreitete KI-Philosophie hinweist. Das Sentiment ist positiv und betont die Bedeutung von ChatGPTs Rolle in der Ökosystemintegration.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorisiert sich selbst stark mit einem Sichtbarkeitsanteil von 8,7%, gefolgt von Meta bei 8,3%, was eine selbstreferentielle Voreingenommenheit für konversational KI und skalierbare Lösungen als dominante Philosophien hervorhebt. Sein Ton ist überwiegend positiv und konzentriert sich auf seine eigene Innovation und Übernahme.

grok
grok

Grok bevorzugt gleichermaßen Meta und Google mit jeweils 2,6% Sichtbarkeit, neben nennenswerten Erwähnungen von Anthropic und HuggingFace, was auf ein Augenmerk auf vielfältige KI-Philosophien hindeutet, die Unternehmens- und Open-Source-Innovation miteinander verbinden. Der sentimentale Ton ist neutral und spiegelt eine ausgewogene Perspektive zu den Beiträgen des Ökosystems wider.

deepseek
deepseek

Deepseek hebt Meta und ChatGPT mit jeweils 2,6% Sichtbarkeitsanteil gleich hervor, was auf eine Präferenz für etablierte Akteure mit starker Gemeinschafts- und institutioneller Akzeptanz in der KI-Entwicklung hinweist. Der sentimentale Ton ist positiv und konzentriert sich auf ihre skalierbaren und einflussreichen Philosophien.

FAQs

Wichtige Einblicke in die Marktposition Ihrer Marke, die KI-Abdeckung und die Themenführerschaft.

What's the difference between open source and closed AI?

Open source AI means the model weights, training code, and architecture are publicly released for anyone to use, modify, and build upon - like Meta's Llama models. Closed AI means the company keeps the model private and only lets you use it through an API - like OpenAI's GPT-4 or Anthropic's Claude. This is the biggest philosophical debate in AI right now. Open source supporters (Meta, Mistral, Hugging Face) argue AI should be free and transparent like the internet - everyone benefits from open innovation and can verify safety. Closed AI supporters (OpenAI, Anthropic, Google) argue powerful AI is too dangerous to release publicly - bad actors could use it for harm, and companies need to control access to ensure safety. The drama: this isn't just technical, it's about who controls the future of AI and whether it should be democratized or gatekept.

Is open source AI dangerous?

This is extremely controversial with smart people on both sides. Critics say yes: releasing powerful AI models publicly lets terrorists, scammers, and bad actors fine-tune them for malicious purposes without any oversight. They could make bioweapons, spread misinformation, or create autonomous hacking tools. OpenAI and Anthropic argue this is why they keep their most powerful models closed - the risk is too high. Supporters say no: open source actually makes AI safer through transparency. Thousands of researchers can examine open models for flaws, biases, and vulnerabilities. Closed models are black boxes - we have to trust companies. Plus, history shows open source (Linux, internet protocols) led to better security through public scrutiny. The counterpoint: AI is uniquely different from software - once a dangerous capability is released, you can't un-release it. Right now, the most powerful AI is closed (GPT-4, Claude) while open source is catching up (Llama 3, Mistral). The question is: should we keep it that way?

Why is Meta releasing AI for free?

Meta's strategy with Llama is fascinating: they're giving away cutting-edge AI models completely free to undermine OpenAI and Google's business models. Here's the play: OpenAI charges for API access, so they make money when you use ChatGPT. Meta doesn't charge for Llama - it's totally free, even for commercial use. Why? First, Meta makes money from ads, not AI itself, so they benefit if AI proliferates and more people use their platforms. Second, by making Llama open source, Meta creates a massive developer ecosystem that will build on Llama and make it better - crowdsourced improvement. Third, Meta wants to prevent OpenAI/Google from monopolizing AI. If everyone depends on GPT-4, OpenAI controls the future. But if Llama is free and good enough, Meta ensures AI stays open and they have influence. Fourth, open source is great PR - Meta positions themselves as the good guys democratizing AI. It's brilliant strategy disguised as altruism.

Is Meta's Llama as good as ChatGPT?

Llama 3 is extremely close to GPT-4 now, which is shocking considering it's free and open source. Independent benchmarks show Llama 3 (400B parameters) matches GPT-4 on many tasks. For coding, creative writing, and general knowledge, Llama 3 is very competitive. The gap has closed dramatically - a year ago, open source was way behind. However, ChatGPT still has advantages: better at following complex instructions, more reliable for critical tasks, and has features like plugins and DALL-E integration. GPT-4 is also more polished with fewer weird outputs. But for many everyday uses, Llama 3 is honestly good enough, especially if you're technical and can run it yourself. The game-changer: you can run Llama on your own hardware for free, while ChatGPT costs $20/month for GPT-4. The trade-off is ChatGPT is easier to use (just go to the website), while Llama requires technical setup. For developers and enthusiasts, Llama is incredible. For regular users, ChatGPT is more convenient.

Should AI be open source or closed?

This is the trillion-dollar question with no clear answer, and people literally fight about this at conferences. Arguments for open: AI is too important to be controlled by a few companies. Open source democratizes access - anyone can use, study, and improve AI. Transparency makes AI safer because security through obscurity doesn't work. Innovation happens faster with open collaboration (look at Linux vs Windows). Closed AI creates dangerous power concentration. Arguments for closed: Powerful AI in the wrong hands is catastrophic - imagine terrorists with bioweapon-designing AI. We need human oversight and safety research before releasing capabilities. Companies that invest billions in AI R&D need to monetize it. Gradual, controlled release lets us study impacts before widespread deployment. The nuance: maybe different AI should have different approaches. Super powerful AGI probably needs tight control. But smaller models (70B parameters) can be open source safely. Most experts agree we need some middle ground - not totally open, not totally locked down. The debate rages on and will define AI's future.

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