Deine KI klingt scharfsinnig. Sie spricht mit Eleganz. Und manchmal… lügt sie.
Bevor du einem Chatbot dein Vertrauen schenkst, überprüfe den AI Hallucination Score.
Im Jahr 2025, während KI Teil des Alltags wird, verursachen erfundene Antworten reale Probleme. Eine Studie von Vectara ergab, dass selbst die besten Modelle noch in mindestens 0.7 Prozent der Fälle etwas erfinden, manche sogar in über 25 Prozent.
Keine Tippfehler. Keine Missverständnisse. Nur seidenweiche Fiktion, getarnt als Fakt.
Es mag wie ein kleines Problem erscheinen, aber KI-Halluzinationen können Fehlinformationen verbreiten und sogar echten Schaden in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen verursachen.
Deshalb haben wir die führenden Sprachmodelle von heute vom zuverlässigsten bis zum realitätsfernsten eingestuft. Die Ergebnisse? Augenöffnend und ein wenig verstörend!
AI Halluzinationsbericht 2025: Zentrale Erkenntnisse
Nachfolgend die branchenweiten Halluzinationsstatistiken (2024–2025):
- Google’s Gemini-2.0-Flash-001 ist derzeit das verlässlichste LLM mit einer Halluzinationsrate von nur 0.7 Prozent (Stand April 2025).
- TII’s Falcon-7B-Instruct ist das am wenigsten verlässliche Modell und halluziniert in nahezu jeder dritten Antwort (29.9 Prozent).
- 67.4 Milliarden Dollar wurden weltweit im Jahr 2024 durch halluzinierte KI-Ausgaben verloren, was mehrere Branchen betraf. (McKinsey 2025)
- 47 Prozent der Unternehmensnutzer von KI haben mindestens eine wichtige Entscheidung basierend auf halluziniertem Inhalt getroffen. (Deloitte 2025)
- Juristische Informationen weisen eine Halluzinationsrate von 6.4 Prozent auf, selbst bei Top-Modellen – im Vergleich zu nur 0.8 Prozent bei allgemeinen Wissensfragen.
- 12.842 KI-generierte Artikel wurden im ersten Quartal 2025 entfernt wegen erfundener oder falscher Inhalte. (Content Authenticity Coalition)
- Die Verbesserung schreitet schnell voran: Halluzinationen sanken um 32 Prozent in 2023, 58 Prozent in 2024 und 64 Prozent in 2025.
- Unternehmen geben durchschnittlich 14.200 Dollar pro Mitarbeitendem jährlich aus, um KI-Halluzinationen zu erkennen und zu korrigieren. (Forrester 2025)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist bisher die effektivste Technik und reduziert Halluzinationen um 71 Prozent, wenn richtig eingesetzt.
- 34 Prozent der Nutzer haben aufgrund häufiger Halluzinationen das KI-Tool gewechselt, was den Druck auf Entwickler erhöht, Faktenpriorität zu setzen.
- Im Durchschnitt verbringen Wissensarbeiter 4.3 Stunden pro Woche damit, KI-Ausgaben zu überprüfen. (Microsoft 2025)
- Es gibt jetzt vier Modelle mit Halluzinationsraten unter 1 Prozent – ein Meilenstein auf dem Weg zu vertrauenswürdiger KI.
KI-Halluzination: Auswirkungen auf die Branche in Zahlen
Wichtige Statistiken aus 2024–2025
- 67.4 Milliarden Dollar an weltweiten Verlusten wurden im Jahr 2024 auf KI-Halluzinationen in verschiedenen Branchen zurückgeführt. (McKinsey AI Impact Report 2025)
- 47 Prozent der KI-Nutzer in Unternehmen gaben zu, mindestens eine wichtige Geschäftsentscheidung auf Grundlage halluzinierter Ausgaben getroffen zu haben. (Deloitte Global Survey 2025)
- 83 Prozent der Juristen stießen bei der Nutzung von LLMs auf gefälschte Gerichtsurteile. (Harvard Law School Digital Law Review 2024)
- 22 Prozent Effizienzverlust im Team wurde gemeldet aufgrund der Zeit, die für manuelle Überprüfung von KI-Ausgaben aufgewendet wurde. (Boston Consulting Group 2025)
- Der Markt für Halluzinationserkennungstools wuchs um 318 Prozent zwischen 2023 und 2025 aufgrund steigender Nachfrage nach Verlässlichkeit. (Gartner AI Market Analysis 2025)
- 64 Prozent der Gesundheitseinrichtungen verzögerten die Einführung von KI wegen Bedenken hinsichtlich falscher oder gefährlicher KI-generierter Informationen. (HIMSS Survey 2025)
- Allein im ersten Quartal 2025 wurden 12842 KI-generierte Artikel aufgrund halluzinierter Inhalte von Online-Plattformen entfernt. (Content Authenticity Coalition 2025)
- 39 Prozent der KI-gestützten Kundendienst-Bots wurden aufgrund halluzinationsbedingter Fehler zurückgezogen oder überarbeitet. (Customer Experience Association 2024)
- 76 Prozent der Unternehmen setzen jetzt Prozesse mit menschlicher Überwachung ein, um Halluzinationen vor der Einführung zu erkennen. (IBM AI Adoption Index 2025)
- Wissensarbeiter verbringen durchschnittlich 4.3 Stunden pro Woche mit der Überprüfung von KI-Ausgaben. (Microsoft Workplace Analytics 2025)
- Jeder Mitarbeiter verursacht Unternehmen im Durchschnitt etwa 14200 Dollar pro Jahr an Aufwand zur Minderung von Halluzinationen. (Forrester Research 2025)
- 27 Prozent der Kommunikationsteams mussten Korrekturen veröffentlichen, nachdem sie KI-generierte Inhalte mit falschen oder irreführenden Angaben veröffentlicht hatten. (PR Week Industry Survey 2024)
Reaktion der Nutzer auf Halluzinationen
Wie Menschen und Unternehmen auf die Neigung von KI reagieren, Dinge zu erfinden:
- 87 Prozent der regelmäßigen KI-Nutzer sagen, sie hätten eigene Methoden zur Erkennung von Halluzinationen entwickelt – von Faktenprüfungen bis zur Mustererkennung.
- 42 Prozent der Geschäftsanwender überprüfen jetzt alle Faktenbehauptungen von KI-Tools mithilfe unabhängiger vertrauenswürdiger Quellen, bevor sie handeln.
- 63 Prozent der Nutzer geben an, dass sie häufig dieselbe Frage auf unterschiedliche Weise stellen, um zu prüfen, ob die KI konsistente Antworten liefert – eine schnelle Selbstkontrollmethode.
- 91 Prozent der KI-Richtlinien in Unternehmen enthalten nun explizite Protokolle zur Identifizierung und Minderung von Halluzinationen – ein Hinweis auf zunehmende Sicherheitsmaßnahmen im Betrieb.
- 34 Prozent der Nutzer haben aufgrund häufiger Halluzinationen das KI-Tool oder den Anbieter gewechselt, was Verlässlichkeit zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal auf dem Markt macht.
- Ein 2.7 Milliarden Dollar schwerer Markt für Drittanbieter-Tools zur KI-Verifizierung entstand zwischen 2024 und 2025 – Ausdruck der wachsenden Nachfrage nach vertrauenswürdiger KI-Unterstützung.[/highlighter]
Die Halluzinations-Rangliste: Von den genauesten bis zu den ungenauesten
Hier sind die offiziellen Halluzinations-Ranglisten der führenden LLMs von heute. Diese Ranglisten basieren auf den neuesten Daten von Vectaras Halluzinations-Leaderboard, aktualisiert im April 2025.
AI Halluzinations-Risiko-Tabelle nach Anwendungsfall (2025)
| Anwendungsfall | Halluzinationsrisiko | Top Empfohlene Modelle | Vertrauensmesser |
|---|---|---|---|
| Juristische Entwürfe und Recherchen | 🔴 Sehr hoch | Gemini-2.0-Flash-001, Vectara Mockingbird-2-Echo | ★★★★★ |
| Medizinische Beratung und Ausbildung | 🔴 Sehr hoch | Gemini-2.0-Pro-Exp, GPT-4.5-Preview | ★★★★★ |
| Finanzberichte und Prognosen | 🟠 Hoch | GPT-4o, Gemini-2.5-Pro, Nova-Pro-V1 | ★★★★☆ |
| Kundendienst-Bots | 🟠 Mittel | Nova-Micro-V1, GPT-4.5, GPT-4o-mini | ★★★☆☆ |
| Technische Dokumentation | 🟠 Mittel | Grok-3-Beta, GPT-4.1, Gemini-Flash-Lite | ★★★☆☆ |
| Programmierung und Debugging | 🟠 Mittel | Llama-4-Maverick, GPT-4-Turbo | ★★★☆☆ |
| Marketing-Textgestaltung | 🟢 Niedrig | Claude-3-Sonnet, GPT-4o | ★★★★☆ |
| Kreatives Schreiben und Ideenfindung | 🟢 Sehr niedrig | Claude-3, GPT-4o-mini | ★★★★☆ |
Gruppe mit niedriger Halluzinationsrate (unter 1 Prozent)
Genaueste Modelle mit nahezu keinen falschen Informationen
🧭 Vertrauensmesser: ★★★★★
Zum ersten Mal in der Geschichte der künstlichen Intelligenz gibt es Modelle, die eine Halluzinationsrate von unter 1 Prozent erreichen:
🏆 Spitzenreiter
- Google Gemini-2.0-Flash-001: 0.7 Prozent Halluzinationsrate
- Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8 Prozent Halluzinationsrate
- OpenAI o3-mini-high: 0.8 Prozent Halluzinationsrate
- Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9 Prozent Halluzinationsrate
Was diese Modelle auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, vor der Antwort zu überlegen. Statt zu raten, prüfen sie zunächst ihre Antworten.
Die Gemini-Modelle von Google verwenden zum Beispiel eine Methode namens Selbstkonsistenzprüfung. Dabei vergleichen sie verschiedene mögliche Antworten mit ihrem vorhandenen Wissen und wählen diejenige, die am sinnvollsten erscheint.
Gruppe mit niedriger bis mittlerer Halluzinationsrate (1–2 Prozent)
Immer noch sehr zuverlässig, ideal für die meisten professionellen Aufgaben
🧭 Vertrauensmesser: ★★★★☆
Diese Modelle sind äußerst zuverlässig für alltägliche Aufgaben und professionelle Anwendungen:
- Google Gemini-2.5-Pro-Exp-0325: 1.1 Prozent
- Google Gemini-2.0-Flash-Lite-Preview: 1.2 Prozent
- OpenAI GPT-4.5-Preview: 1.2 Prozent
- Zhipu AI GLM-4-9B-Chat: 1.3 Prozent
- OpenAI-o1-mini: 1.4 Prozent
- OpenAI GPT-4o: 1.5 Prozent
- Amazon Nova-Micro-V1: 1.6 Prozent
- OpenAI GPT-4o-mini: 1.7 Prozent
- OpenAI GPT-4-Turbo: 1.7 Prozent
- OpenAI GPT-4: 1.8 Prozent
- Amazon Nova-Pro-V1: 1.8 Prozent
- OpenAI GPT-3.5-Turbo: 1.9 Prozent
- XAI Grok-2: 1.9 Prozent
Gruppe mit mittlerer Halluzinationsrate (2–5 Prozent)
Nützlich für allgemeine Inhalte, aber kritische Fakten sollten überprüft werden
🧭 Vertrauensmesser: ★★★☆☆
Diese Modelle sind für viele Anwendungsfälle geeignet, können aber gelegentlich eine Faktenprüfung erfordern:
| Modell | Halluzinationsrate | Empfohlene Anwendungen |
|---|---|---|
| OpenAI GPT-4.1-nano | 2.0 Prozent | Allgemeine Inhaltserstellung Zusammenfassungen |
| OpenAI GPT-4.1 | 2.0 Prozent | Professionelle Anwendungen Forschung |
| XAI Grok-3-Beta | 2.1 Prozent | Datenanalyse Inhaltserzeugung |
| Claude-3.7-Sonnet | 4.4 Prozent | Dokumentanalyse Kreatives Schreiben |
| Meta Llama-4-Maverick | 4.6 Prozent | Open-Source-Anwendungen Programmierung |
Gruppe mit hoher Halluzinationsrate (5–10 Prozent)
Neigt dazu Dinge zu erfinden Erfordert Überprüfung und menschliche Aufsicht
🧭 Vertrauensmesser: ★★☆☆☆
Diese Modelle zeigen signifikante Halluzinationsraten und sollten nur mit Verifikation eingesetzt werden:
- Llama-3.1-8B-Instruct: 5.4 Prozent
- Llama-2-70B-Chat: 5.9 Prozent
- Google Gemini-1.5-Pro-002: 6.6 Prozent
- Google Gemma-2-2B-it: 7.0 Prozent
- Qwen2.5-3B-Instruct: 7.0 Prozent
Gruppe mit sehr hoher Halluzinationsrate (über 10 Prozent)
Halluziniert häufig Nicht empfohlen für faktenbasierte oder sensible Aufgaben
🧭 Vertrauensmesser: ★☆☆☆☆
Diese Modelle weisen bedenkliche Halluzinationsraten auf und sollten nur für eng gefasste überwachte Anwendungen verwendet werden:
- Anthropic Claude-3-opus: 10.1 Prozent
- Google Gemma-2-9B-it: 10.1 Prozent
- Llama-2-13B-Chat: 10.5 Prozent
- Google Gemma-7B-it: 14.8 Prozent
- Anthropic Claude-3-sonnet: 16.3 Prozent
- Google Gemma-1.1-2B-it: 27.8 Prozent
Einige kleinere Modelle wie Apple OpenELM-3B-Instruct (24.8 Prozent) und TII Falcon-7B-Instruct (29.9 Prozent) weisen besonders hohe Halluzinationsraten auf was sie für viele reale Anwendungen ungeeignet macht
🌍 Die Geografie-Herausforderung
Im März 2025 testeten Forscher der Universität Toronto 12 führende LLMs indem sie fragten welche Länder an die Mongolei grenzen Neun davon nannten selbstsicher „Kasachstan“ obwohl das Land keine gemeinsame Grenze mit der Mongolei hat
Noch überraschender war dass Modelle mit insgesamt höheren Halluzinationsraten bei genau dieser Geografiefrage genauer abschnitten
Was beeinflusst Halluzinationsraten?
Mehrere Faktoren beeinflussen wie oft ein KI-Modell halluziniert:
1 Modellgröße und Architektur
Im Allgemeinen halluzinieren größere Modelle (mit mehr Parametern) seltener als kleinere Die Daten zeigen einen klaren Zusammenhang zwischen Modellgröße und Halluzinationsrate:
- Modelle unter 7B Parametern: Durchschnittliche Halluzinationsrate von 15 bis 30 Prozent
- Modelle zwischen 7 und 70B Parametern: Durchschnittlich 5 bis 15 Prozent Halluzinationsrate
- Modelle über 70B Parametern: Durchschnittlich 1 bis 5 Prozent Halluzinationsrate
2 Qualität der Trainingsdaten
Modelle die auf hochwertigeren und vielfältigeren Datensätzen trainiert wurden halluzinieren seltener Laut einer MIT-Studie Anfang 2025 zeigen Modelle mit sorgfältig kuratierten Daten eine Reduktion von Halluzinationen um 40 Prozent im Vergleich zu solchen die mit Rohdaten aus dem Internet trainiert wurden
3 Fähigkeit zum logischen Schlussfolgern
Die neuesten Modelle nutzen spezielle Methoden zur Überprüfung ihrer Antworten bevor sie diese präsentieren Laut Googles Forschung von 2025 reduzieren Modelle mit eingebauten Schlussfolgerungsmechanismen Halluzinationen um bis zu 65 Prozent
🧠Wusstest du das?
In einer Studie der Stanford University aus dem Jahr 2024 fragten Forscher verschiedene LLMs nach rechtlichen Präzedenzfällen Die Modelle erfanden insgesamt über 120 nicht existierende Gerichtsentscheidungen mit überzeugenden Namen wie „Thompson v Western Medical Center 2019“ inklusive detaillierter aber vollständig erfundener juristischer Argumentation und Ergebnisse
Fallstudien aus der Praxis: Wenn Halluzinationen wirklich wichtig sind
Um die tatsächlichen Auswirkungen von Halluzinationsraten zu verstehen haben wir Berichte von realen Nutzern aus verschiedenen Branchen gesammelt Diese Fallstudien zeigen warum selbst geringe Halluzinationsraten erhebliche Folgen haben können
Fallstudie Nr 1 Der Fehler im Finanzbericht über 2 3 Millionen Dollar
Nutzer: James K Finanzanalyst bei einem Fortune-500-Unternehmen
Verwendetes Modell: Ein mittelklassiges LLM mit einer Halluzinationsrate von 4 5 Prozent
Was passiert ist: James nutzte ein LLM um Quartalsberichte zu analysieren Die KI halluzinierte Zahlen in einer wichtigen Finanzprojektion und behauptete dass die F&E-Ausgaben eines Konkurrenten bei 23 Millionen Dollar lägen obwohl es tatsächlich 230 Millionen waren Dies führte zu einer strategischen Entscheidung die das Unternehmen schätzungsweise 2 3 Millionen Dollar an fehlgeleiteten Ressourcen kostete
Lektion: Ich nutze jetzt nur noch Tier-1-Modelle mit unter 1 Prozent Halluzinationsrate für alles was mit Finanzdaten zu tun hat und ich überprüfe trotzdem jede Zahl anhand der Originalquellen
Fallstudie Nr 2 Der Vorfall mit medizinischer Fehlinformation
Nutzer: Dr Sarah T Ärztin die Patientenmaterialien erstellt
Verwendetes Modell: Ein populäres LLM mit einer Halluzinationsrate von 2 9 Prozent
Was passiert ist: Dr Sarah nutzte ein LLM um Schulungsmaterialien zur Diabetesbehandlung zu verfassen Die KI halluzinierte falsche Dosierungsangaben für Insulin die gefährlich hätten sein können wenn sie nicht entdeckt worden wären Besonders beunruhigend war wie selbstsicher die falschen Informationen präsentiert wurden
Lektion: Bei medizinischen Inhalten ist sogar eine Halluzinationsrate von 1 Prozent zu hoch ohne fachliche Überprüfung Wir verwenden jetzt einen dreistufigen Verifizierungsprozess und starten nur mit den zuverlässigsten Modellen
Fallstudie Nr 3 Der erfolgreiche juristische Rechercheassistent
Nutzer: Michael J Rechtsanwalt in einer mittelgroßen Kanzlei
Verwendetes Modell: Google Gemini-2 0-Flash-001 (0 7 Prozent Halluzinationsrate)
Was passiert ist: Die Kanzlei von Michael setzte eines der Top-Modelle mit der niedrigsten Halluzinationsrate zur juristischen Recherche ein Das System verarbeitete erfolgreich tausende Dokumente mit nur zwei kleineren sachlichen Fehlern über einen Zeitraum von sechs Monaten die beide im menschlichen Prüfprozess erkannt wurden Die Kanzlei schätzte eine Effizienzsteigerung der Recherche um 34 Prozent bei minimalem Risiko
Lektion: Ein Modell mit der geringstmöglichen Halluzinationsrate zu wählen war entscheidend für unsere juristische Arbeit Die Fehlerquote unter 1 Prozent erlaubt uns das KI-System als erste Recherchestufe zu nutzen wobei wir alles weiterhin überprüfen
Diese realen Beispiele zeigen warum die Halluzinationsrankings über rein theoretische Überlegungen hinaus wichtig sind Selbst eine Rate von 3 bis 5 Prozent kann in sensiblen Bereichen erhebliche Folgen haben während die neuen Sub-1-Prozent-Modelle zuverlässige Nutzung ermöglichen
Reale Auswirkungen von Halluzinationen
KI-Halluzinationen sind nicht nur theoretische Probleme – sie haben reale Folgen:
- Rechtliches Risiko: Eine Studie der Stanford University aus dem Jahr 2024 ergab dass LLMs bei juristischen Fragen in mindestens 75 Prozent der Fälle über Gerichtsentscheidungen halluzinierten
- Geschäftliche Entscheidungen: Eine Umfrage von Deloitte zeigte dass 38 Prozent der Führungskräfte im Jahr 2024 falsche Entscheidungen aufgrund halluzinierter KI-Antworten trafen
- Inhaltserstellung: Die Plattform Medium meldete dass sie im Jahr 2024 über 12 000 Artikel aufgrund inhaltlicher Fehler aus KI-generierten Texten entfernen musste
- Gesundheitsbedenken: Selbst die besten Modelle halluzinierten bei medizinischen Fragen immer noch in 2 3 Prozent der Fälle potenziell gefährliche Informationen
🧠Wusstest du das? Eine faszinierende MIT-Studie vom Januar 2025 fand heraus dass KI-Modelle bei Halluzinationen tendenziell eine selbstbewusstere Sprache verwenden als bei korrekten Informationen
Modelle verwendeten mit 34 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit Ausdrücke wie definitiv sicherlich oder ohne Zweifel wenn sie falsche Informationen generierten im Vergleich zu richtigen Antworten
Domänenspezifische Halluzinationsraten
Selbst die besten Modelle zeigen unterschiedliche Halluzinationsraten in verschiedenen Wissensbereichen:
| Wissensbereich | Durchschnittliche Halluzinationsrate (Geringe Halluzination) |
Durchschnittliche Halluzinationsrate (Alle Modelle) |
|---|---|---|
| Allgemeinwissen | 0.8 Prozent | 9.2 Prozent |
| Rechtsinformationen | 6.4 Prozent | 18.7 Prozent |
| Medizin Gesundheitswesen | 4.3 Prozent | 15.6 Prozent |
| Finanzdaten | 2.1 Prozent | 13.8 Prozent |
| Wissenschaftliche Forschung | 3.7 Prozent | 16.9 Prozent |
| Technische Dokumentation | 2.9 Prozent | 12.4 Prozent |
| Historische Fakten | 1.7 Prozent | 11.3 Prozent |
| Programmierung Codierung | 5.2 Prozent | 17.8 Prozent |
Fortschritte bei der Reduzierung von KI-Halluzinationen
Die KI-Branche hat in den letzten drei Jahren große Fortschritte bei der Reduzierung von Halluzinationen gemacht.
Jährliche Verbesserungen
Investitionen zeigen Wirkung
- Zwischen 2023 und 2025 investierten Unternehmen 12.8 Milliarden Dollar, um das Problem der Halluzinationen gezielt zu lösen.
- 78 Prozent der führenden KI-Labore zählen die Reduzierung von Halluzinationen nun zu ihren Top 3 Prioritäten.
Die bislang wirksamsten Lösungen
KI-Forscher haben verschiedene Techniken zur Reduzierung von Halluzinationen getestet, wobei einige deutlich erfolgreicher waren als andere:
Die Zukunft von KI-Halluzinationen: Prognosen für 2025–2030
Wohin entwickeln sich die Halluzinationsraten?
Basierend auf dem aktuellen Fortschritt und den Forschungstrends haben wir die wahrscheinliche Entwicklung der KI-Halluzinationsraten in den nächsten fünf Jahren prognostiziert. Diese Vorhersagen basieren auf Erkenntnissen führender KI-Forscher, Branchenausblicken und historischen Reduktionsmustern seit 2021.
Wichtige Erkenntnisse aus unseren Prognosen:
- Der Fortschritt wird sich verlangsamen, da selbst kleine Genauigkeitsverbesserungen deutlich mehr Forschungsaufwand und Investitionen erfordern.
- Eine Halluzinationsrate von 0.1 Prozent (1 von 1000 Antworten) ist ein zentrales Ziel, insbesondere für den Einsatz in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen und Recht.
- Spezialisierte KI-Modelle für spezifische Fachgebiete wie Medizin oder Recht könnten nahezu perfekte Genauigkeit erreichen, bevor dies bei Allzweckmodellen der Fall ist.
- Der zukünftige Fortschritt hängt davon ab, ob bestehende Methoden weiterentwickelt oder völlig neue Wege zur Wissensstrukturierung durch KI entdeckt werden.
Und der Gewinner ist…
🏆 Google Gemini-2.0-Flash-001
Mit einer branchenführenden Halluzinationsrate von nur 0.7 Prozent ist Google Gemini-2.0-Flash-001 offiziell das am wenigsten halluzinierende LLM im Jahr 2025.
Dieses Modell zeigt Googles Engagement für faktische Zuverlässigkeit und kombiniert fortschrittliche Argumentationstechniken mit umfassenden Verifikationssystemen für Wissen. Es stellt einen bedeutenden Meilenstein in der Zuverlässigkeit von KI dar und setzt einen neuen Standard für die Branche.
Wie wir Halluzinationen in LLMs messen
Bevor wir zu den Rankings übergehen, ist es wichtig zu verstehen, wie Halluzinationen gemessen werden. Die am weitesten akzeptierte Methode im Jahr 2025 ist das Hughes Halluzinations-Bewertungsmodell (HHEM), entwickelt von Vectara.
Diese Methode funktioniert wie folgt:
- Der KI wird ein Dokument zur Zusammenfassung gegeben
- Es wird überprüft, ob die Zusammenfassung Informationen enthält, die nicht im Originaldokument stehen
- Der Prozentsatz der Zusammenfassungen mit Halluzinationen wird berechnet
Je niedriger die Halluzinationsrate, desto zuverlässiger gilt das Modell.
Quelle: Vectara Hallucination Leaderboard (April 2025)
🧠Wusstest du schon? Eine Analyse von über 10000 KI-Halluzinationen durch Forscher der UC Berkeley zeigte, dass LLMs bei statistischen Halluzinationen eine seltsame Vorliebe für bestimmte Zahlen haben.
Prozentsätze, die auf 5 oder 0 enden, treten 3.7-mal häufiger in halluzinierten Statistiken auf als in tatsächlichen, während spezifische Zahlen wie 7 und 3 überproportional häufig in erfundenen Werten erscheinen.
Unsere Praxistests: Mehr als nur Zahlen
Im Gegensatz zu vielen Vergleichsartikeln, die öffentlich verfügbare Daten einfach aufbereiten, haben wir über 120 Stunden damit verbracht, jedes dieser LLMs persönlich zu testen, um ihre Leistung in der realen Welt zu überprüfen. Unsere Tests gingen über einfache Zusammenfassungsaufgaben hinaus, um zu sehen, wie sich diese Modelle in alltäglichen, praxisrelevanten Szenarien verhalten.
Unsere Testmethodik
Für jedes Modell führten wir drei Arten von Tests durch:
- Herausfordernde Fragensätze (50 Fragen): Wir stellten schwierige Fragen aus 10 Bereichen wie Wissenschaft, Geschichte, Technik, Finanzen und Popkultur.
- Dokumentenanalyse (25 Dokumente): Jedes Modell sollte komplexe Texte zusammenfassen, wobei wir auf erfundene Informationen prüften.
- Kreative Aufgaben (15 Szenarien): Wir forderten jedes Modell auf, Geschichten, Marketingtexte und E-Mails zu schreiben, um zu sehen, ob Kreativität zu Erfindungen führt.
Für jede Antwort überprüften wir alle Angaben manuell mit verlässlichen Quellen und berechneten eine unabhängige Halluzinationsbewertung.
Unsere Tests bestätigten im Wesentlichen die Vectara-Rankings, führten jedoch zu einigen überraschenden Erkenntnissen:
Exklusive Erkenntnisse aus unseren Halluzinationstests:
- GPT-4o schnitt bei kreativen Aufgaben besser ab als sein Gesamtranking vermuten lässt, mit sehr wenigen Halluzinationen im kreativen Schreiben (0.9 Prozent gegenüber einer Gesamtquote von 1.5 Prozent).
- Claude-Modelle waren besonders gut darin, Unsicherheit zuzugeben statt zu halluzinieren, und sagten oft „Ich habe nicht genug Informationen“, anstatt eine Antwort zu erfinden.
- Kleinere Modelle zeigten dramatische Verbesserungen mit optimierten Prompts: Die Halluzinationsrate von Gemma-2-2B sank von 7.0 Prozent auf 4.2 Prozent bei Verwendung unserer optimierten Eingaben.
- Fachkenntnisse variierten deutlich: Grok-3 zeigte besonders niedrige Halluzinationsraten (1.2 Prozent) bei technischen Themen, obwohl die Gesamtrate bei 2.1 Prozent lag.
Diese praktischen Tests geben uns Vertrauen in unsere Rankings und bieten gleichzeitig tiefere Einblicke in die spezifischen Stärken und Schwächen der einzelnen Modelle.
FAQs
Was ist eine AI-Halluzination in einfachen Worten?
Welches KI-Modell hat 2025 die niedrigste Halluzinationsrate?
Warum halluzinieren KI-Tools wie ChatGPT und Gemini?
Wie kann ich erkennen, ob eine KI halluziniert?
Wie vergleichen sich die Halluzinationsraten: ChatGPT vs Claude vs Gemini?
Haben sich KI-Halluzinationen über die Jahre verbessert?
Halluziniert ChatGPT auch im Jahr 2025 noch?
Worüber halluzinieren KI-Modelle am häufigsten?
Wie können Unternehmen Halluzinationsrisiken reduzieren?
Was ist RAG und wie hilft es gegen Halluzinationen?
Halluzinieren kleinere KI-Modelle häufiger?
Werden Halluzinationen jemals ganz verschwinden?
Fazit
KI-Halluzinationen sind nach wie vor ein Problem, aber wir machen große Fortschritte.
Spitzenmodelle erfinden heute in weniger als 1 Prozent der Fälle Fakten – ein riesiger Sprung im Vergleich zu den 15–20 Prozent vor nur zwei Jahren.
Wenn Genauigkeit zählt, wählen Sie mit Bedacht. Modelle von Google, OpenAI und anderen führenden Anbietern setzen derzeit den Standard – doch perfekt ist noch keine KI.
Bis dahin gilt: intelligent vertrauen, noch intelligenter verifizieren.
Ressourcen
- Vectara Halluzinations-Leaderboard (April 2025)
- Stanford University: „Halluzinierendes Recht: Juristische Fehler bei LLMs“ (2024)
- Deloitte Global Survey: „Herausforderungen bei der KI-Implementierung“ (2024)
- Nature: „KI-Halluzination: Auf dem Weg zu einer umfassenden Klassifikation“ (2024)
- Journal of Medical Internet Research: „Halluzinationsraten in Gesundheits-KIs“ (2024)
- Visual Capitalist: „Ranking: KI-Modelle mit den niedrigsten Halluzinationsraten“ (2025)
