Jedes führende KI-Modell erfindet Dinge – und keines warnt Sie, wenn es passiert. Suprmind lässt fünf davon in einem Gespräch arbeiten, in dem jedes die Antworten der anderen liest und benennt, was nicht standhält.
Rutscht trotzdem ein Fehler durch, fängt ihn ein unabhängiger Prüfer ab und korrigiert ihn, bevor er in Ihrem Dokument landet.
Keine Kreditkarte. Alle fünf führenden Modelle. Rund zwanzig Sekunden.
von Anthropic
0 %
AA-Omniscience-Halluzinationsrate
Suprmind-Halluzinations-Hub
Warum 0 %: AA-Omniscience zählt die falschen Antworten unter denen, die ein Modell tatsächlich zu beantworten versucht. Claude Opus 4.1 kommt auf 0 %, weil es sich lieber enthält, als zu raten – das denkbar sicherste Verhalten und nicht das, wofür Sie eine KI einsetzen.
Hält den Titel für die niedrigste Halluzinationsrate seit über 5 Monaten. Ein Herausforderer hält sich im Schnitt nur 3–5 Wochen – Claude gibt ihn seit Februar nicht mehr ab.
Niedrigste Halluzinationsrate je Benchmark
Selbst der Spitzenreiter führt nicht in jedem Benchmark. Das schafft kein Modell. Genau diese Lücke ist der Kern der Sache.
Ein einzelnes Modell erfindet eine Statistik, ein Zitat, einen Präzedenzfall, eine Klauselauslegung. Die Antwort wirkt einwandfrei. Es gibt keine zweite Stimme im Raum, die widerspricht – also landet sie direkt in Ihrem Memo, Ihrem Schriftsatz, Ihrer Vorstandspräsentation. Bis jemand den Fehler findet, ist die Entscheidung längst gefallen.
Bei schwierigen Fragen liegt die Rate bei etwa 5 bis 10 %, höher bei allem, was eine Quelle oder einen realen Fakt erfordert. Und weil diese Modelle auf menschliche Zustimmung trainiert sind, klingen sie gerade dann am sichersten, wenn sie am wenigsten in der Hand haben.
Ein Nutzer hat zwei Bücher hochgeladen und Grok gebeten, eine bestimmte Passage zu finden. Was dann geschah, zeigt, warum Workflows mit nur einer KI gefährlich sind.
Der Test
Der Nutzer gab Grok eine überprüfbare Aufgabe: Finde einen Satz in einem hochgeladenen Roman und setze den Absatz danach fort.
„…es war klar, dass sie nicht aus strategischen Gründen versetzt wurden – aber“
Setze hier fort. Der Absatz sollte erscheinen.
Grok
ErfundenGrok produzierte einen flüssigen, überzeugenden Absatz in Warhammer-Prosa. Er verwies auf Charaktere, Orte und Themen aus den Büchern. Er las sich wie ein direktes Zitat.
Er stand nicht im Buch. Grok hat ihn geschrieben und als abgerufenen Text präsentiert.
Claude
ErtapptClaude führte 8 Überprüfungssuchen durch. Null Ergebnisse. Dann identifizierte es vier Anzeichen, die die Erfindung bewiesen: Verweis auf den eigenen Gesprächsrahmen, generische Formulierungen, kein Seitenverweis und vermischtes Zitat/Interpretation.
Urteil: „Stille Konfabulation, als quellengestützte Daten getarnt.“
Dies ist ein echtes Gespräch aus einer echten Suprmind-Sitzung. Keine Demo. Kein Gedankenspiel. Eine KI hat erfunden. Eine andere hat es erkannt. Im selben Gespräch, direkt vor dem Nutzer.
Mit einer einzelnen KI hätten Sie eine überzeugende Lüge und keinen Grund, sie anzuzweifeln.
Die interaktive 90-Sekunden-Demo läuft direkt hier auf der Seite – scrollen Sie nach unten zum Pausieren, scrollen Sie zurück nach oben zum Fortsetzen. Klicken Sie auf die orangefarbene Stopp-Schaltfläche, um sie zu beenden und alles zu erkunden, was über Chat, Scribe, Adjutant und Master Document geschehen ist.
Viele suchen nach dem einen sicheren Modell. Das Problem: Das sicherste Modell dieses Monats ist nicht das sicherste im nächsten. Der Titel wechselt mit fast jedem Release zwischen Claude, GPT, Gemini und Grok, und wer vorne liegt, hängt ganz davon ab, welchen Test Sie lesen. Vectara misst die Treue zur Quelle. AA-Omniscience misst, ob ein Modell weiß, was es nicht weiß. FACTS, HalluHard und CJR messen jeweils wieder etwas anderes. Fünf Tests, fünf Ranglisten.
Gehen Sie eine beliebige Spalte unten durch und sehen Sie, wie der Spitzenreiter wechselt.
Der Beweis, Modell für Modell – jeder Benchmark kürt einen anderen Sieger. Dieselbe benchmarkübergreifende Referenz, die wir auf unserer Seite zur Halluzinationsforschung pflegen – jedes führende Modell in jedem wichtigen Benchmark, monatlich aktualisiert. Gehen Sie eine beliebige Spalte durch und sehen Sie, wie der Spitzenreiter wechselt.
| Model | Provider | Vectara (Old) | Vectara (New) | AA-Omni Acc | AA-Omni Hall | AA-Omni Index | FACTS | HalluHard | CJR Citation |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra (max) | OpenAI | – | 8.7% | 62.6% | 51.3% | 43.4 | – | 27.2%† | – |
| GPT-6.1 Sol (max) | OpenAI | – | – | 62.1% | 54.3% | 41.5 | – | – | – |
| GPT-6 Sol (max) | OpenAI | – | 6.5% | 54.5% | 60.1% | 27.1 | – | – | – |
| GPT-6 Luna (max) | OpenAI | – | – | 43.8% | 76.7% | 0.7 | – | – | – |
| GPT-5.6 Sol (max) | OpenAI | – | 12.4% | 59.4% | 92.2% | 22.0 | – | – | – |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | – | – | 46.8% | 87.9% | 0.1 | – | – | – |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | – | – | 42.7% | 92.6% | -10.3 | – | – | – |
| GPT-5.3 Codex (xhigh) | OpenAI | – | – | 52.9% | 89.2% | 10.9 | – | – | – |
| GPT-5.5 (xhigh) | OpenAI | – | 9.3% | 58.0% | 89.0% | 20.5 | – | – | – |
| GPT-5.4 nano | OpenAI | – | 3.1% | – | – | – | – | – | – |
| GPT-5.2 (xhigh) | OpenAI | – | 10.8% | 44.3% | 81.2% | -0.9 | – | 38.2% | – |
| GPT-5 | OpenAI | 1.4% | 15.1% | 40.3% | 82.2% | -8.7 | 61.8 | – | – |
| GPT-5.1 | OpenAI | – | 12.1% | 37.7% | 51.9% | 5.4 | 49.4 | – | – |
| GPT-4.1 | OpenAI | 2.0% | 5.6% | – | – | – | 50.5 | – | – |
| o3-mini-high | OpenAI | 0.8% | – | – | – | – | – | – | – |
| Claude Fable 5.1 (max) | Anthropic | – | – | 67.2% | 72.6% | 43.5 | – | – | – |
| Claude Opus 5.5 (max) | Anthropic | – | – | 66.2% | 58.6% | 46.4 | – | – | – |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | Anthropic | – | – | 53.9% | 47.0% | 32.3 | – | – | – |
| Claude Fable 5 (max, Opus 4.8 fallback) |
Anthropic | – | – | 65% | 63.6% | 43 | – | 38.9%† | – |
| Claude Opus 5 (max) | Anthropic | – | – | 61% | 60.8% | 37 | – | – | – |
| Claude Sonnet 5 (max) | Anthropic | – | – | 40.1% | 39.4% | 16.5 | – | – | – |
| Claude 4.1 Opus | Anthropic | 4.2% | 11.8% | – | – | – | 46.5 | – | – |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | – | – | 48.8% | 39.3% | 28.8 | – | – | – |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | – | 12.0% | 48.9% | 42.3% | 27.3 | – | – | – |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic | – | 12.2% | 47.0% | 62.8% | 13.7 | – | – | – |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | – | 10.9% | 46.6% | 61.0% | 14.0 | 51.3 | 30.2% | – |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | – | 10.6% | 40.9% | 48.4% | 12.2 | – | – | – |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 5.5% | 12.0% | 32.9% | 49.1% | -0.1 | 49.1 | – | – |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 4.4% | – | – | – | – | – | – | – |
| Claude 4.5 Haiku | Anthropic | 4.5% | 9.8% | 14.4% | 25.7% | -7.6 | – | – | – |
| Gemini 4 Argon (high) (not yet publicly available) |
– | – | 49.9% | 15.1% | 42.4 | – | – | – | |
| Gemini 3.1 Pro | – | 10.4% | 54.9% | 50.9% | 31.9 | – | – | – | |
| Gemini 3.8 Flash (high) | – | – | 54.6% | 55.2% | 29.6 | – | – | – | |
| Gemini 3.7 Flash (high) | – | – | 55.3% | 64.5% | 26.5 | – | – | – | |
| Gemini 3.5 Flash (high) | – | – | 51.4% | 62.2% | 21.2 | – | – | – | |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | – | – | 29.5% | 34.4% | 5.2 | – | – | – | |
| Gemini 3 Pro | – | 13.6% | 55.8% | 91.5% | 15.3 | 68.8 | – | – | |
| Gemini 3 Flash | – | 13.5% | 53.4% | 93.0% | 10.1 | – | – | – | |
| Gemini 2.5 Pro | – | 7.0% | – | – | – | 62.1 | – | – | |
| Gemini 2.0 Flash | 0.7% | – | – | – | – | – | – | – | |
| Grok 4.7 (xhigh) | xAI | – | – | 47.4% | 29.3% | 32.0 | – | – | – |
| Grok 4.6 (high) | xAI | – | – | 48.2% | 34.3% | 30.5 | – | – | – |
| Grok 4.5 (high) | xAI | – | – | 51.6% | 54.1% | 25.3 | – | – | – |
| Grok 4.3 (high) | xAI | – | – | 34.8% | 25.8% | 18.0 | – | – | – |
| Grok 4.3 (medium) | xAI | – | – | 28.8% | 16.9% | 16.7 | – | – | – |
| Grok 4.20 (Reasoning) | xAI | – | – | 27.5% | 17.4% | 14.8 | – | – | – |
| Grok 4.1 Fast | xAI | – | 19.2% | 25.1% | 73.4% | -29.9 | – | – | – |
| Grok 4 | xAI | 4.8% | >10% | 40.5% | 64.5% | 2.1 | 53.6 | – | – |
| Grok-3 | xAI | 2.1% | 5.8% | – | – | – | – | – | 94% |
| Perplexity Sonar Pro | Perplexity | – | – | – | – | – | – | – | 37% |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (GA) | DeepSeek | – | – | 49.1% | 94.8% | 0.8 | – | – | – |
| DeepSeek V4 Pro (preview) | DeepSeek | – | 8.6% | 43.0% | 94.1% | -10.7 | – | – | – |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | DeepSeek | – | – | 46.4% | 96.5% | -5.3 | – | – | – |
| DeepSeek V4 Flash (0420) | DeepSeek | – | – | 36.8% | 96.1% | -23.9 | – | – | – |
| DeepSeek-V3 | DeepSeek | 3.9% | 6.1% | – | – | – | – | – | – |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 14.3% | 11.3% | 30.5% | 83.4% | -27.4 | – | – | – |
| Kimi K3 (max) | Moonshot | – | – | 47.6% | 53.2% | 19.7 | – | – | – |
| GLM-5.3 (max) | Z.ai | – | – | 33.9% | 29.6% | 14.3 | – | – | – |
| Command A+ | Cohere | – | – | 9% | 14% | -4 | – | – | – |
| Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba | – | – | 31.7% | 28.8% | 12.0 | – | – | – |
| Qwen3.8 Max Preview | Alibaba | – | – | 31.9% | 41.7% | 3.4 | – | – | – |
| Qwen3.7 Max | Alibaba | – | – | 31.1% | 25.6% | 13.5 | – | – | – |
| Muse Spark 1.3 (max) | Meta | – | – | 43.6% | 32.9% | 25.0 | – | – | – |
| Muse Spark 1.2 (xhigh) | Meta | – | – | 45.4% | 33.3% | 27.2 | – | – | – |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | Meta | – | – | 52.1% | 50.0% | 28.1 | – | – | – |
| Llama 4 Maverick | Meta | 4.6% | 8.2% | 24.9% | 88.9% | -41.9 | – | – | – |
Sources: Vectara HHEM Leaderboard (archived original dataset, last updated October 16, 2025, and the new 7,700-article dataset, snapshot September 22, 2026, which added GPT-6 Astra, GPT-6 Sol and GPT-5.6 Sol) [1][100], Artificial Analysis AA-Omniscience [2][64][72][88], Google DeepMind FACTS Suite, December 2025 launch table (the 2026 Kaggle board scores search with a revised component, FACTS Search V2, and is not directly comparable) [3], HalluHard leaderboard with web search, read October 7, 2026 († = HalluHard's updated question set) [5], Columbia Journalism Review (March 2025) [6]. Every AA-Omniscience value in the table was read from Artificial Analysis's own model records on October 4, 2026. That includes rows first published earlier, which were updated wherever AA has since re-scored them (for example Gemini 3 Pro hallucination 88% to 91.5%, GPT-5.1 81% to 51.9%, Claude Opus 4.7 36% to 42.3%). Every row was checked for internal consistency (Index equals correct minus incorrect). Where a row names no configuration, the AA configuration matching the originally published figure is used: GPT-5 and GPT-5.1 high, Claude Opus 4.7, Opus 4.6 and Sonnet 4.6 max, Claude Opus 4.5 and Sonnet 4.5 reasoning, Claude 4.5 Haiku non-reasoning, Gemini 3 Flash reasoning, Grok 4.20 0309 v2 and Grok 4.1 Fast reasoning, DeepSeek R1 0528. The Claude Fable 5.1, Opus 5.5 and Sonnet 5.5 rows are AA's max-with-fallback runs. GPT-6 Astra is shown at max. Its high configuration is better calibrated, at 61.1% / 44.8% / 43.7. Gemini 4 Argon is not yet publicly available: Google announced it on September 30, 2026 and is giving access to an initial group of cyber defenders first. Claude 4.1 Opus's AA-Omniscience cells are blank because AA no longer lists the model. Earlier versions of this table showed a 0% hallucination rate for it, which no source supports (AA's launch analysis gave 48%). Grok 4.3 is shown in two configurations. Medium attempts fewer questions, which lowers both accuracy and hallucination. DeepSeek V4 Pro is shown twice because the April preview (0424 build) and the August 13 GA build are different checkpoints. Other benchmarks may test a different setting from the AA configuration named in a row: GPT-5.2's Vectara figure is its high setting, the DeepSeek-R1 row's Vectara figures are the original R1 release while its AA figures are the 0528 build, and HalluHard ran GPT-6 Astra at medium thinking and Claude Fable 5 with adaptive thinking. Corrections, October 7, 2026: o3-mini-high and Gemini 2.0 Flash have never been on Vectara's new-dataset board, so their Vectara (New) cells now show a dash, and the FACTS cells for o3-mini-high, GPT-5.2 and Grok 4.1 Fast are now blank because the figures shown before belonged to o3, GPT-5 and Grok 4 Fast. GPT-5's Vectara (New) cell now shows its board figure, 15.1%. Four blank Vectara cells were filled from the boards: Claude 4.1 Opus 4.2%, Claude Sonnet 4.5 5.5% and Claude 4.5 Haiku 4.5% on the original dataset, GPT-5.1 12.1% on the new one. Grok 4's ">10%" comes from Vectara's November 2025 launch post, and the model itself is not on the board. Grok 4.1 Fast's Vectara figure was corrected on October 4, 2026 from 20.2% (Grok 4 Fast's score) to 19.2%. In the Vectara, FACTS and HalluHard columns, dashes mean no figure on the dataset, snapshot or setting that column uses (FACTS: the December 2025 launch table. HalluHard: with web search). In the AA-Omniscience columns, a dash means this table has no AA figure for that model.
Alle paar Wochen ein neues Modell zu wählen, ist keine Strategie. Die dauerhafte Lösung: nicht länger auf ein einziges setzen. Lassen Sie die Frage durch alle fünf gleichzeitig laufen, damit sich unterschiedliches Training, unterschiedliche Quellen und unterschiedliche blinde Flecken gegenseitig ausgleichen. Innerhalb von Suprmind entscheiden diese Benchmark-Werte, welches Modell welchen Platz einnimmt. Das ist eine Plattform, die Sie steuern – kein Modell, auf das Sie wetten.
Wie wir externe Benchmarks behandeln: als Eingaben für die Modellauswahl innerhalb von Suprmind, nicht als Beweis dafür, dass ein einzelnes Modell unfehlbar ist. Die vollständige Benchmark-Methodik und die 2026-Ranglisten-Aufschlüsselungen finden Sie auf unserer Seite KI-Halluzinationsforschung und Benchmarks.
Stellen Sie Ihre nächste schwierige Frage in einem Gespräch, in dem Grok, GPT, Claude und Gemini die Antworten der anderen lesen und markieren, was nicht standhält. Das Setup mit der niedrigsten Halluzinationsrate ist kein Modell. Es ist eine Plattform.
Kostenlos testen7 Tage kostenlos. Keine Kreditkarte. Name, E-Mail, Passwort – rund zwanzig Sekunden.
Ein zweistufiges System zur Eindämmung von Halluzinationen. Die eine Ebene: fünf Modelle, die sich gegenseitig bei Fehlern ertappen. Die andere: ein unabhängiger Prüfer, der auffängt, was ihnen entgeht. Beide laufen bei jeder Frage.
Fünf führende Modelle teilen sich ein Gespräch. Jedes liest alle Antworten davor. Nennt GPT eine Zahl, von der Claude weiß, dass sie falsch ist, korrigiert Claude sie im selben Durchlauf und baut die Schlussfolgerung auf der richtigen Zahl neu auf. Widerspricht die quellenbasierte Recherche von Perplexity der Echtzeit-Einschätzung von Grok, landet dieser Konflikt direkt vor Ihnen, statt sich in einem Tab zu verstecken, den Sie nie geöffnet haben.
Das ist Korrektur, kein Hinweis, dem Sie später nachgehen müssen. Die falsche Behauptung wird angefochten und ersetzt, während Sie zusehen.
1.401 modellübergreifende Korrekturen in 1.324 Produktionsdurchläufen. 99,1 % der Multi-KI-Durchläufe brachten mindestens einen Widerspruch, eine Korrektur oder einen Insight hervor, die einem einzelnen Modell entgangen waren.
Manche Fehler überstehen die erste Ebene. Eine selbstsichere erste Antwort setzt den Anker für die vier folgenden. Mehrere Modelle stützen sich auf dieselbe veraltete Quelle. Manchmal bemerkt es schlicht niemand. True North ist genau für diese Fälle gebaut – und wartet nicht, bis man es darum bittet.
Während jedes Modell arbeitet, prüft True North in Echtzeit jede risikobehaftete Aussage – Zahlen, Daten, Eigennamen, Zitate, rechtliche und finanzielle Angaben – gegen aktuelle Quellen im Web und die Dokumente in Ihrem Projekt. Es läuft außerhalb der fünf Modelle, damit niemand seine eigenen Hausaufgaben benotet.
ANALYSIEREN
Wählt die prüfenswerten Aussagen aus
RECHERCHIEREN
Sammelt aktuelle externe Belege
BEURTEILEN
Entscheidet: belegt, widerlegt oder nicht überprüfbar
Entdeckt True North eine Erfindung, markiert es sie nicht nur. Es speist die Korrektur in das nächste Modell im Gespräch ein, sodass die falsche Behauptung überschrieben wird, bevor sie sich ausbreitet. Eine einzelne Halluzination, die unbemerkt bleibt, vergiftet meist alles, was danach kommt – denn die Modelle vertrauen einander zu bereitwillig, um das Vorherige noch einmal zu prüfen. True North unterbricht diese Kette in dem Moment, in dem sie beginnt.
Fünf KIs halten sich gegenseitig ehrlich.
Belege halten alle fünf ehrlich.
Kein Labortest. 45 Tage echte Entscheidungen aus dem Produktivbetrieb in den Bereichen Finanzen, Recht, Medizin, Strategie und Technik – bewertet nach Widersprüchen, Korrekturen und einzigartigen Insights über Claude, GPT, Gemini, Grok und Perplexity hinweg.
ORIGINALFORSCHUNG
Ausgabe April 2026 – Die Vertrauensfalle
Suprmind’s eigene Produktionsdaten. 1.324 Multi-KI-Durchläufe über 299 Nutzer, bewertet nach Widerspruch, Korrektur und einzigartiger Einsicht pro Anbieter. Die erste systematische Messung, wo fünf führende KI-Modelle sich widersprechen, wer wen abfängt und wie oft überzeugende Antworten die Peer-Review nicht überleben.
9,77×
Perplexity vs. Gemini Abfangverhältnis
51,3 %
der überzeugenden Antworten von Gemini wurde widersprochen
72,1 %
Uneinigkeit bei Finanzfragen
LIVE-BENCHMARK
Lebende Referenz, überarbeitet, sobald neue Benchmarks erscheinen
Sechs große Halluzinations-Benchmarks in einem Bericht: Vectara HHEM, AA-Omniscience, FACTS, HalluHard, CJR Citation und SimpleQA. Modell für Modell abgeglichen und mit Suprminds eigenen Multi-Modell-Ergebnissen eingeordnet.
46 / 167
Modelle mit positivem AA-Omniscience-Index
92,2 %
GPT-5.6 Sol antwortet falsch, statt abzulehnen
73-86 %
Rückgang mit aktivierter Websuche, laut OpenAIs eigenen Tests
KI-Modelle lernen aus menschlichem Feedback. Hilfreiche, zustimmende Antworten werden belohnt. Widerspruch wird bestraft. Das Ergebnis: Wenn Sie eine einzelne KI fragen, ob Ihre Investitionsthese standhält, ob Ihre Vertragsklausel Sie schützt, ob Ihre Strategie Sinn ergibt – tendiert sie dazu, Gründe zu finden, warum Sie recht haben. Sie glättet die Teile, die Sie innehalten lassen sollten.
Eine Multi-KI-Plattform, die auf Uneinigkeit basiert, funktioniert anders. Wenn GPT Ihrer Formulierung zustimmt, aber Claude die zugrunde liegende Annahme markiert, sehen Sie beides. Wenn die quellenbasierte Recherche von Perplexity der Echtzeit-Einschätzung von Grok widerspricht, wird dieser Widerspruch im Gespräch sichtbar. Zustimmung wird zu einem Signal, nicht zum Standard. Uneinigkeit wird zum nützlichsten Ergebnis, das ein Entscheidungsträger erhalten kann.
Herkömmliche LLM-Chats glätten Konflikte.
Suprmind macht sie sichtbar.
Wenn die klügsten KIs der Welt uneins sind, zeigt Ihnen diese Uneinigkeit genau auf, wo Ihr eigentliches Problem liegt.
Die Kategorie ist überfüllt mit Tools, die sich Multi-KI-Plattformen nennen. Poe. ChatHub. OpenRouter. TypingMind. Sie lösen ein legitimes Problem: ein Abonnement statt vier. Sie wählen ein Modell aus einem Dropdown-Menü, senden Ihren Prompt, lesen die Antwort, wechseln das Modell, fangen von vorne an.
Das ist Zugriff, keine Orchestrierung. Sie sprechen immer noch mit nur einem Modell gleichzeitig. Sie müssen Widersprüche immer noch manuell abgleichen. Sie verlieren bei jedem Tab-Wechsel den Kontext. Am Ende haben Sie vier isolierte Antworten und keine Ahnung, welche davon das Entscheidende übersehen hat.
Genau diesen Unterschied zeigt die Tabelle oben. Fünf führende Modelle antworten im selben Gespräch und lesen einander – erfindet eines einen Fakt, markiert das nächste ihn, bevor er in Ihre Entscheidung einfließt.
Gemeinsames Gespräch kostenlos starten7 Tage kostenlos. Keine Kreditkarte. Grok, GPT, Claude und Gemini in der Testphase – Perplexity kommt mit Pro dazu.
Nicht alle Fragen benötigen die gleiche Struktur. Suprmind führt Modelle sowohl parallel (schnelle Multi-Perspektiven-Lesungen) als auch sequenziell (tiefe iterative Analyse) aus – innerhalb derselben Plattform, im selben Gespräch.
Starten Sie in Sequential, um den Fall aufzubauen.
Wechseln Sie zu Super Mind für einen schnellen Konsens-Check.
Wechseln Sie zu Debate, um die These auf die Probe zu stellen. Testen Sie es im Red Team, bevor Sie sich festlegen.
Der Kontext bleibt bei jedem Moduswechsel erhalten. Die Modelle vergessen nicht.
Anwendungsfälle
Einige Anwendungsfälle, in denen sich Multi-KI-Orchestrierung auszahlt.
Strategieberater
Gehen Sie ins Partner-Meeting, nachdem fünf führende KIs bereits für Sie über den Fall gestritten haben. Jede Erfindung ist abgefangen, bevor die Folien Ihren Laptop verlassen.
Urteil
Keine Übernahme zu 42 Mio. $. Neu prüfen bei 26 Mio. $ mit Nachweis einer NRR-Trendwende.
Gründer & Führungskräfte
Schicken Sie einen Preistest mit 79 $ vs. 149 $ durch den Debate-Modus. Sehen Sie zu, wie Claude für Kundenbindung argumentiert, Grok für Preiselastizität und Perplexity beides mit Benchmarks aus 2026 untermauert.
Die Retention-Kurve flacht oberhalb von 99 $ ab. Die 50 $ Spielraum verschaffen Ihnen die Signalwirkung gegenüber Frontier-Käufern.
Die Elastizität ist in dieser Phase brutal. Sie verlieren 31 % der Conversions für ~22 % mehr Umsatz.
SaaS-Prosumer-Benchmarks 2026: 38 % der Tools ab 99 $ verzeichnen nach einer Preissenkung >40 % mehr Trial-to-Paid-Conversions.
KI-Power-User
Kündigen Sie ChatGPT Pro, Claude Pro, Perplexity Pro und Gemini Advanced. Ein Gespräch. Fünf Modelle. Gemeinsamer Kontext. 95 $/Monat, alles inklusive.
Suprmind Frontier
Alle fünf Modelle · ein Gespräch · gemeinsamer Kontext
95 $
Investmentanalysten
Fünf Wissensbasen beleuchten dieselbe Frage. Bauen Sie die stärksten Argumente dafür und dagegen auf, bevor Kapital gebunden wird.
Wie eine Multi-Modell-KI-Plattform auffängt, was eine einzelne KI übersieht – und warum das präziseste KI-Setup ein Workflow ist, kein Modell.
Wenn Claude als Nächstes in einem Suprmind-Gespräch an der Reihe ist, liest es Ihre Frage nicht isoliert. Es liest Ihre Frage plus alles, was Grok, Perplexity und GPT zuvor geschrieben haben. Wenn eines dieser Modelle eine Quelle erfunden hat, kann Claude es überprüfen. Wenn eines von ihnen eine schwache Annahme geglättet hat, kann Claude es markieren. Das gemeinsame Gespräch ist das, was Querprüfung möglich macht.
Gemini schließt die Kette mit Synthese ab. Es sieht jede Antwort und erzeugt ein Ergebnis, das strukturell anders ist als die Antwort eines einzelnen Modells. Das ist es, was „kumulative Intelligenz“ tatsächlich bedeutet – nicht fünf Kopien derselben Antwort, sondern eine Antwort, die sich dadurch entwickelt hat, dass fünf führende Modelle einander geprägt haben.
Unterschiedliche Probleme erfordern unterschiedliche Orchestrierung. Wechseln Sie mitten im Gespräch den Modus, ohne Kontext zu verlieren. Genau das macht Suprmind zu einer Multi-LLM-Orchestrierungsplattform statt zu einem bloßen Modell-Umschalter.
KIs antworten nacheinander. Jede liest alles davor. Der Standard – und der tiefste.
Am besten für:
Komplexe Analysen, Research, Architekturentscheidungen
Alle fünf antworten gleichzeitig. Eine sechste KI synthetisiert eine einheitliche Antwort, mit abgebildetem Konsens und Divergenz.
Am besten für:
Schnelle Entscheidungen, Faktenprüfung, zeitkritische Calls
KIs argumentieren zugewiesene Positionen nacheinander. Widerlegungen und Gegenargumente. Minderheitsmeinungen bleiben erhalten.
Am besten für:
Strategievalidierung, Stresstest der These
KIs greifen Ihren Plan nacheinander aus sechs Blickwinkeln an: Finanzen, Technik, Reputation, Regulatorik, Betrieb, Edge Cases.
Am besten für:
Pre-Launch-Validierung, Risikobewertung, Investment-Pre-Mortems
Automatisierte Research-Pipeline, die Quellen abruft, analysiert, Fakten prüft, hinterfragt und synthetisiert. Erstellt Reports mit 10.000+ Wörtern inklusive Zitaten.
Am besten für:
Deep Research, umfassende Reports
Reduziert eine Frage auf das Wesentliche. Jedes Modell benennt seine Annahmen, identifiziert die zugrunde liegenden Axiome und baut die Analyse dann von Grund auf neu auf.
Am besten für:
Entscheidungen mit höchstem Einsatz, bei denen Konventionen fragwürdig sind
Sequential, Debate, Red Team und First Principles nutzen alle sequenzielle Orchestrierung – jede KI baut auf dem auf, was zuvor kam. Der Super Mind-Modus läuft parallel mit einer Synthese-Schicht. Verketten Sie jede Kombination mitten im Gespräch.
Starten Sie in Sequential – vier führende KIs, die sich bei Ihrer konkreten Frage gegenseitig lesen. Fangen sie auch nur eine Sache ab, die Ihnen entgangen wäre, hat sich die Woche bereits gelohnt.
Echte Entscheidung kostenlos prüfen7 Tage kostenlos. Keine Kreditkarte. Sequential und Super Mind in der Testphase – Debate und Red Team kommen mit Pro dazu.
„5 KIs waren eine Go-to-Ressource beim Aufbau unseres neuen Business-Ventures in NYC. Vom Red Teaming der ersten Idee (mit hartem Feedback) über Studio-Markt- und Wettbewerbsanalyse bis hin zum täglichen Brainstorming zu Launch-Phasen und Website-Setup. Jede Idee an 5 KIs spiegeln zu können, eine klar gefilterte Antwort und eine To-do-Liste in 10 Minuten zu bekommen, hilft enorm.“
CEO, OFF Studio NYC & Funduck Production
„Ich habe es für Wettbewerbsrecherche genutzt, und es hat sich einfach immer weiter ausgedehnt – neue Märkte, Risiko-Reviews, Compliance-Dokumente. Fünf verschiedene Blickwinkel auf dieselbe Frage fangen Dinge ab, die ich übersehen hätte.“
CEO & Mitgründer, Miss Amara
„Wir lassen jetzt alles durch Suprmind laufen – neue Business-Ideen, Kundenverträge, Marketingstrategien. Dass fünf KIs in einem Thread gegeneinander argumentieren, hat Stunden an Zweifeln zwischen Tools ersetzt.“
Mitgründerin & COO, Global Digital Marketing Agency
„Für die Analyse von Businessplänen und die Bewertung von Kundenprozessen ist die Tiefe, die man bekommt, wenn fünf Modelle einander lesen, wirklich anders. Allein der Master Document-Export mit Custom Prompt spart mir Stunden bei den finalen Reports.“
Leitender internationaler Berater, EBRD – European Bank for Reconstruction and Development
Uneinigkeit ist das Feature.
Lassen Sie Ihre nächste schwierige Frage in einem Gespräch durch fünf führende Modelle laufen. Beobachten Sie, wie sie sich gegenseitig faktenchecken, sich widersprechen und Ihnen ein Ergebnis liefern, das Sie tatsächlich verteidigen können.
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FAQ
Kein einzelnes KI-Modell gewinnt bei jeder Aufgabe. Benchmarks sehen jeweils andere Modelle vorn – je nachdem, ob Sie die Treue von Zusammenfassungen, die Zitiergenauigkeit, die quellengestützte Faktentreue oder allgemeines logisches Denken testen: Vectara setzt ein Modell an die Spitze, AA-Omniscience ein anderes, FACTS ein drittes. Die praktische Antwort für echte Arbeit ist nicht das eine Modell mit der niedrigsten Halluzinationsrate. Sondern fünf führende Modelle in einem Gespräch, die sich gegenseitig korrigieren – abgesichert durch einen unabhängigen Prüfer, der die Aussagen kontrolliert, die keines von ihnen hinterfragt hat. Suprmind nennt das das KI-Anti-Halluzinogen. Die vollständige Benchmark-Auswertung 2026 ansehen.
In jedem einzelnen Benchmark sehen Sie eine Rangliste mit einem Modell an der Spitze. Diese Zahlen gelten für genau diesen Test – und lassen sich nicht auf jede geschäftliche Frage übertragen. Vectara HHEM misst die Treue zu einem Quelldokument. AA-Omniscience misst, ob ein Modell weiß, was es nicht weiß. FACTS misst die quellengestützte Faktentreue in vier verschiedenen Bereichen. Ein Modell, das in einem Benchmark am besten abschneidet, landet in einem anderen regelmäßig im Mittelfeld. Suprmind behandelt Benchmarks als Eingaben für die Modellauswahl innerhalb der Plattform, nicht als Beweis, dass ein LLM bei Ihrer konkreten Arbeit unfehlbar ist.
Bei Arbeit mit hohem Einsatz – Übernahmen, IC-Memos, Compliance-Prüfungen, rechtliche Auslegung, Strategievalidierung – ist das präziseste KI-Setup ein Multi-KI-System, das Uneinigkeit sichtbar macht, und keine einzelne KI, die auf einen Benchmark optimiert ist. In 1.324 von Suprmind gemessenen Produktionsdurchläufen brachten 99,1 % der Multi-KI-Durchläufe mindestens einen Widerspruch, eine Korrektur oder einen einzigartigen Insight hervor, der einem einzelnen Modell entgangen wäre. Genau diese Kategorie besetzt Suprmind – den Workflow, der auffängt, was eine KI allein nicht kann.
Kein System auf Basis heutiger großer Sprachmodelle kann Halluzinationen eliminieren. Jede führende KI erfindet in gewissem Maß Dinge, besonders bei Fragen, die Zitate, Recherche oder realen Faktenbezug erfordern. Suprmind behebt das nicht auf Modellebene, weil es sich dort nicht beheben lässt. Suprmind setzt strukturell an: Fünf Modelle in einem Gespräch bedeuten, dass jeder Antwort von der nächsten widersprochen werden kann, und ein unabhängiger Prüfer gleicht jede riskante Aussage mit aktuellen Quellen ab und korrigiert Falsches, bevor es in Ihrem Dokument landet. Die Erfindung passiert trotzdem. Sie überlebt nur nicht.
KI-Modelle scheitern auf unterschiedliche Weise. GPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity wurden mit unterschiedlichen Daten, unterschiedlichen Denkmustern, unterschiedlichem Tool-Zugriff und unterschiedlichen Schutzmechanismen trainiert. Wenn alle fünf dieselbe Frage in einem gemeinsamen Thread bearbeiten, prallen ihre Fehlermuster sichtbar aufeinander, statt sich im Verborgenen zu verstärken. Im Forschungsdatensatz von Suprmind erkannte Perplexity 9,77-mal mehr modellübergreifende Fehler als Gemini – das heißt: Für welches einzelne Modell Sie sich auch entschieden hätten, die anderen waren so positioniert, dass sie auffangen konnten, was es übersehen hat. Das ist in der Praxis der Workflow mit den geringsten Halluzinationen: keine Wette auf das „beste Modell“, sondern modellübergreifende Verifikation mit fünf Modellen.
Bei Compliance-Arbeit besteht das Risiko nicht nur in erfundenen Fakten, sondern in übertriebener Sicherheit. Eine einzelne KI liest eine mehrdeutige Regulierungsklausel und produziert eine selbstsichere Auslegung, ohne zu markieren, dass die Auslegung umstritten ist. Der Red Team-Modus von Suprmind weist Modellen sechs Angriffsvektoren zu, die speziell regulatorische Risiken einschließen – ein Modell hat die Aufgabe, herauszufinden, wo die Ausgabe sicherer auftritt, als es die zugrunde liegende Regulierung hergibt. Wo die fünf Modelle bei der Auslegung divergieren, haben Sie genau dort echte Mehrdeutigkeit, und genau dort hätte eine einzelne KI sie verborgen.
Spark beginnt bei 19 $/Monat mit einer 7-tägigen kostenlosen Testphase ohne Kreditkarte – vier führende KI-Modelle (Perplexity kommt mit Pro dazu) sowie Sequential- und Super Mind-Orchestrierung. Pro kostet 45 $/Monat und ergänzt Perplexity, die Modi Debate, Red Team und First Principles sowie die vollständige Decision-Intelligence-Ebene. Frontier kostet 95 $/Monat mit dem kompletten Modell-Lineup und dem arbeitsbereichsübergreifenden Gedächtnis von Master Project. Power kostet 195 $/Monat mit eigenen API-Schlüsseln (Bring Your Own Key) und der höchsten Nutzungskapazität aller Self-Service-Tarife. Enterprise-Preise gelten pro Nutzerplatz plus ein verwaltetes KI-Kontingent, das in einem Erstgespräch festgelegt wird. Ein Abonnement deckt jedes Modell Ihres Tarifs ab – ohne zusätzliche Gebühren für ChatGPT Plus, Claude Pro oder Perplexity Pro obendrauf. Alle Tarife ansehen.
Uneinigkeit ist das Feature.
Eine Multi-KI-Plattform für Profis, die mehr als nur eine Perspektive brauchen.
