Technischer Überblick: Wie ChatGPT mit verschiedenen KI-Modellen im Hintergrund arbeitet

Multimodale Architektur von ChatGPT

ChatGPT basiert auf fortschrittlichen multimodalen Sprachmodellen. Das aktuelle Flaggschiff GPT-4o („o“ für omni) verarbeitet Text, Audio, Bild und Video als Eingabe und kann Text, Audio oder Bilder ausgeben – alles in einem einzigen neuronalen Netz. Dies ermöglicht eine natürliche, schnelle Interaktion mit Reaktionszeiten von rund 320 ms, vergleichbar mit menschlicher Kommunikation. Im Textbereich erreicht GPT-4o mindestens das Niveau von GPT-4 Turbo, während es bei visuellen und auditiven Aufgaben deutlich überlegen ist.

Frühere Systeme nutzten getrennte Modelle (z.B. Spracherkennung → GPT-4 → Sprachausgabe). GPT-4o wurde hingegen Ende-zu-Ende auf multimodalen Daten trainiert, wodurch es Tonfall, Hintergrundgeräusche oder Emotionen direkt interpretieren und erzeugen kann – inklusive Gesang oder Lachen.

GPT-4o bildet das Herzstück der ChatGPT-Oberfläche und koordiniert auch die Nutzung zusätzlicher spezialisierter Modelle und Tools. ChatGPT fungiert also als Orchestrator verschiedener KI-Komponenten.

Modelle im Hintergrund

Neben GPT-4o kommen weitere spezialisierte Modelle zum Einsatz:

• OpenAI o3 und o4-mini: Entwickelt für logisch anspruchsvolle Aufgaben (z.B. Programmierung, Mathematik, wissenschaftliche Analysen). o3 ist besonders leistungsfähig, o4-mini bietet solide Leistung bei geringem Ressourcenbedarf. Nutzer von ChatGPT Plus/Pro können zwischen den Modellen wählen, je nach Anforderung.

• GPT-Image-1: OpenAIs neuestes Bildgenerierungsmodell, das automatisch aktiviert wird, wenn der Nutzer in ChatGPT ein Bild anfordert. Es verarbeitet Text- und Bildeingaben und erzeugt hochqualitative Bilder – mit Sicherheitsfiltern und C2PA-Metadaten zur Kennzeichnung.

• Sora: OpenAIs eigenständiges Videomodell, zugänglich über sora.com. Es erstellt aus Text, Bildern oder Videos Bewegtbildsequenzen bis 20 Sekunden (1080p) mittels Diffusionsverfahren. Anders als GPT-Image-1 ist es vollständig auf Videogenerierung spezialisiert.

Bildgenerierung: ChatGPT vs. Sora

ChatGPT nutzt für Bildanfragen automatisch GPT-Image-1, orchestriert vom Sprachmodell. Die Antwort erscheint nahtlos im Chat, inklusive Sicherheitsprüfungen und Kennzeichnungen.

Sora ist dagegen auf Videos ausgelegt. Auch wenn es Vorschau-Standbilder erzeugt, stammen diese aus dem eigenen Modell. Die Architektur und Trainingsmethodik unterscheiden sich deutlich von GPT-Image-1. Sora ist kein Bestandteil der ChatGPT-Oberfläche, sondern eine separate Plattform.

Websuche-Integration

Seit Ende 2024 verfügt ChatGPT über eine eingebaute Websuche („ChatGPT search“). Sie wird automatisch aktiviert, wenn aktuelle Informationen erforderlich sind, oder manuell per Klick oder /search.

Dahinter steht ein spezielles Suchmodell, das auf GPT-4o basiert und durch distillierte Antworten eines stärkeren Prototyps (o1-preview) trainiert wurde. Dieses Modell erstellt relevante Suchanfragen, nutzt primär Bing und ggf. Partnerdaten (Wetter, Karten, News etc.), analysiert die Ergebnisse und integriert relevante Fakten in die Antwort – mit Inline-Zitaten und Quellenangabe.

Dabei achtet ChatGPT auf Datenschutz: Nur abstrahierte Suchbegriffe und grobe IP-Regionen werden übermittelt, keine persönlichen Daten.

Zusammenspiel von Sprachmodell und Tools

ChatGPT agiert zunehmend agentenhaft – es erkennt Aufgaben, wählt passende Tools und kombiniert sie:

• Websuche bei aktuellen Fragen
• Advanced Data Analysis (ehemals Code Interpreter) für Datenanalysen
• Visions-Modus zur Bildanalyse
• Bildmodell für grafische Ausgaben
• Memory-Funktion zur Personalisierung

Beispiel: Bei einer Aktienkursanfrage führt ChatGPT zuerst eine Websuche durch, nutzt bei einer Folgefrage den Python-Interpreter zur Prognose und liefert Diagramme – alles in einem nahtlosen Chatverlauf. Diese Fähigkeit zur Tool-Orchestrierung macht ChatGPT deutlich vielseitiger als klassische Sprachmodelle.

Überblick: Modelle und Tools in ChatGPT

Fazit

ChatGPT nutzt GPT-4o als Kernmodell, ergänzt durch spezialisierte Systeme wie GPT-Image-1 oder Sora. Durch die agentenartige Architektur kann es je nach Aufgabe autonom entscheiden, welches Tool oder Modell erforderlich ist. Das Ergebnis: Eine leistungsstarke, modulare Plattform, die verschiedene KI-Fähigkeiten orchestriert und dem Nutzer als eine einzige, intelligente Oberfläche erscheint.

Quellen: Die obigen Informationen sind durchweg mit belastbaren Primärquellen belegt, darunter offizielle Ankündigungen und Dokumentationen von OpenAI sowie verlässliche technische Analysen. Diese Quellen bestätigen die beschriebenen Abläufe und architektonischen Entscheidungen detailliert und ohne Spekulation.

🧠 GPT-4o und O-Modelle

• Hello GPT-4o – Offizielle Vorstellung von GPT-4o
  Übersicht über die neuen Fähigkeiten von GPT-4o (Multimodalität, Geschwindigkeit, Preis, Performance).

• Introducing O3 and O4 Mini – Neue O-Modelle
  Technische Einführung zu den neuen O3/O4-Modellen: günstiger, effizienter, kleinere Varianten.

• Verwendung der O-Series und GPT-4o in ChatGPT (Help Center)
  Anleitung, wie man GPT-4o und andere O-Series-Modelle in ChatGPT nutzt (auch mit Plus und Team).

🖼️ Bildgenerierung

• Image Generation API – Bildgenerierung via API
  Dokumentation zur API für DALL·E-basierte Bildgenerierung inkl. Editing, Variationen und Inpainting.

🔍 ChatGPT Search

• Introducing ChatGPT Search – Neue Suchfunktion
  Vorstellung der Suchfunktion innerhalb von ChatGPT (beta): Websuche direkt integriert.

• ChatGPT Search – Hilfeartikel zur neuen Suche
  Erklärungen zur Verwendung, Aktivierung und Limitierungen der neuen ChatGPT-Websuche.

🎞️ Sora

• Sora System Card – Erklärung des Video-zu-Video-Modells
  Technisches Dokument zu Sora, dem KI-Videomodell: Stärken, Schwächen, Risiken, Beispiele.

KI-Transparenz:
zur Erstellung dieses Artikels habe ich ChatGPT Deep Research genutzt. Ich habe den Artikel dann durchgearbeitet, ergänzt und die Links überprüft.

Prompt:
ich möchte gerne besser verstehen, wie chatgpt genau funktioniert, vor allem im zusammenhang damit, dass im hintergrund verschiedene ki-modelle wie gpt-4o, o3 oder gpt-image-1 verwendet werden.
chatgpt ist ja multimodal, kann also text, bild, video etc verarbeiten.
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du kannst auch gute technische ressourcen wie https://www.technologyreview.com/ verwenden. ziel ist es zu verstehen, wie die benutzeroberfläche von chatgpt zusammen mit den verschiedenen modellen im hintergrund arbeitet. wenn ich zum beispiel ein bild generiere: holt er dann automatisch gpt-image-1? wenn ich in sora ein bild generiere, verwendet er dann das gleiche modell wie chatgpt? wenn ich im text nach aktuellen daten suche, wählt chatgpt dann automatisch die websearch? wie spielen bei der websearch das sprachmodell und die websuche zusammen?