5 bedste store sprogmodeller (LLM'er) i april 2025

Store sprogmodeller (LLM'er) er avancerede AI-systemer, der er trænet på store mængder tekst (og nogle gange andre data) for at forstå og generere menneskelignende sprog. De bruger dybe neurale netværksarkitekturer (ofte transformers) med milliarder af parametre til at forudsige og komponere tekst på en sammenhængende, kontekstbevidst måde. Nutidens LLM'er kan føre samtaler, skrive kode, analysere billeder og meget mere ved at bruge mønstre lært fra deres træningsdata.

Nogle LLM'er skiller sig især ud ved at skubbe grænserne for AI-kapaciteter: GPT-4o, Claude 3.7 sonet, Gemini 2.0 Flash, Grok 3og DeepSeek R-1. Hver af dem er førende på området med unikke styrker – fra multimodal forståelse og hidtil usete kontekstlængder til gennemsigtige ræsonnementer og open source-innovation. Disse modeller former virkelig, hvordan vi interagerer med AI, hvilket muliggør hurtigere, smartere og mere alsidige applikationer.

1. GPT-4o

GPT-4o er OpenAIs "omni"-version af GPT-4, der blev afsløret i midten af ​​2024 som et nyt flagskib, der er i stand til at ræsonnere på tværs af flere modaliteter. "o" står for omni - hvilket indikerer dets alt-i-en-understøttelse af tekst, lyd, billede og endda videoinput i en enkelt model. Denne model bevarer den dybe sproglige kompetence i GPT-4, men løfter den med real-time multimodal forståelse. GPT-4o matcher især den stærke engelske tekst- og kodningsydelse fra GPT-4 Turbo, samtidig med at hastigheden og omkostningseffektiviteten forbedres væsentligt. Det er også mere flersproget og demonstrerer bedre dygtighed i ikke-engelske sprog end dets forgængere.

En af GPT-4o's største innovationer er dens interaktionsevne i realtid. Takket være arkitekturoptimeringer kan den svare på talte forespørgsler på så lidt som ~320 millisekunder i gennemsnit – nærmer sig menneskelige samtalesvartider. I tekstgenerering udsender det ca 110 tokens i sekundet, cirka 3× hurtigere end GPT-4 Turbo-modellen. Denne lave latenstid kombineret med et stort kontekstvindue (understøtter lange prompter og samtaler op til titusindvis af tokens) gør GPT-4o ideel til mange opgaver. Dens multimodale talent betyder også, at den kan beskrive billeder, tale gennem tale og endda generere billeder inden for samme chat. Samlet set fungerer GPT-4o som en alsidig generalist – et enkelt kunstig intelligens-system, der kan se, høre og tale og levere kreativt indhold og kompleks ræsonnement efter behov.

• Multimodal beherskelse – Accepterer enhver blanding af tekst, billeder, lyd (selv video) som input og kan producere tekst, talt lyd eller billeder som output. Denne bredde muliggør naturlige interaktioner (f.eks. beskrivelse af et foto eller afholdelse af en stemmesamtale).
• Realtidshastighed – Optimeret til latency: reagerer på stemmemeddelelser på ~0.3 sekunder og genererer tekst omkring 3× hurtigere end GPT-4 Turbo​, hvilket muliggør flydende dialog og hurtige afslutninger.
• Høj kapacitet – Tilbyder et stort kontekstvindue (op til 128 tokens i nogle konfigurationer), lader den håndtere lange dokumenter eller multi-turn-samtaler uden at miste overblikket.
• Omkostningseffektiv – På trods af sine avancerede egenskaber er GPT-4o 50 % billigere at bruge via API end GPT-4 Turbo, hvilket gør avanceret AI mere tilgængelig.
• Alsidig og flersproget – Udmærker sig i kodnings- og ræsonnementopgaver og viser forbedret flydende sprog på mange sprog ud over engelsk. 

2. Claude 3.7 sonet

Claude 3.7 Sonnet, udgivet i februar 2025, er Anthropics seneste inden for AI-ræsonnement og ydeevne. En nøgleinnovation i denne version er hybrid ræsonnement, som gør det muligt for modellen at skifte mellem generering af hurtig respons og udvidet tænkemåde, når det kræves. Dette gør den meget tilpasningsdygtig - brugere kan få hurtige svar, når det er nødvendigt, men også engagere modellen i mere bevidst flertrins-ræsonnement til komplekse opgaver. Den udvidede tilstand muliggør selvrefleksion, før den giver svar, forbedrer ydeevnen i matematik, logik og kodningstunge applikationer. Claude 3.7 er også blevet finjusteret til bedre kontekstbevarelse og nuanceret forståelse, hvilket gør den til en af ​​de mest sammenhængende AI-modeller i udvidede samtaler.

Ud over generelle forbedringer introducerer Claude 3.7 Claude Code, et kommandolinjeværktøj, der lader udviklere delegere væsentlige programmeringsopgaver til AI. Denne opgradering forbedrer dens kodningsevner betydeligt, hvilket gør den til en af ​​de stærkeste modeller til rådighed til softwareudvikling, fejlfinding og endda front-end webdesign. Claude 3.7 klarer sig også bedre end sin forgænger (Claude 3.5 sonet) i multimodal forståelse, der viser bedre evne til at analysere strukturerede dokumenter, fortolke diagrammer og endda ræsonnement om billedbaseret indhold. Sammenlignet med tidligere Claude-modeller er den hurtigere, mere kontekstbevidst og mere omkostningseffektiv, hvilket gør den til en ideel AI for udviklere, analytikere og forskere, der har brug for både hastighed og dybde i deres AI-interaktioner.

• Hybrid ræsonnement - Kan skifte mellem hurtige svar og dyb, trin-for-trin logisk tænkning, når det er nødvendigt.
• Udvidet tænketilstand - Giver modellen mulighed for at reflektere selv, før den svarer, hvilket forbedrer nøjagtigheden i kompleks problemløsning.
• Claude kode - Et udviklerfokuseret værktøj til AI-assisteret programmering, debugging og automatisering.
• Forbedret multimodal forståelse - Bedre til at behandle strukturerede data, diagrammer og billeder i forbindelse med tekst.
• Forbedret kontekstretention - Vedligeholder lange, nuancerede diskussioner med overlegen sammenhæng og hukommelse.

3. Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash er Google DeepMinds flagskib agent LLM, afsløret i begyndelsen af ​​2025 som en del af Gemini 2.0-familieudvidelsen. Som den generelle tilgængelighedsmodel (GA) i denne serie er Flash den kraftfulde arbejdshest designet til brede implementeringer, der tilbyder lav latenstid og forbedret ydeevne i stor skala. Det, der adskiller Gemini 2.0 Flash, er dets fokus på at aktivere AI midler – systemer, der ikke kun chatter, men kan udføre handlinger. Det har egenskaber for native værktøjsbrug, hvilket betyder, at det internt kan bruge API'er eller værktøjer (som at udføre kode, forespørge databaser eller gennemse webindhold) som en del af dets svar. Dette gør den dygtig til selvstændigt at orkestrere opgaver i flere trin. 

Desuden kan den prale af et rekordstort kontekstvindue på 1,000,000 tokens. En sådan enorm kontekststørrelse gør det muligt for Flash at overveje stort set hele bøger eller kodebaser i en enkelt prompt, en stor fordel for opgaver som omfattende forskningsanalyse eller kompleks planlægning, der kræver at holde styr på en masse information.

Selvom Gemini 2.0 Flash i øjeblikket er optimeret til tekstoutput, er det multimodalt klar. Det accepterer naturligt tekst, billeder og lyd som input, og Google har planer om snart at aktivere billed- og lydoutput (via en Multimodal API)​. Grundlæggende kan den allerede "se" og "lytte", og vil snart "tale" og generere billeder, hvilket bringer den på niveau med modeller som GPT-4o i multimodalitet. Med hensyn til rå dygtighed leverer Flash betydelige gevinster i forhold til den tidligere Gemini 1.5-generation på tværs af benchmarks, alt imens den opretholder kortfattede, omkostningseffektive svar som standard. Udviklere kan også bede den om at være mere udførlig, når det er nødvendigt. 

• Agentisk design – Bygget til AI-agenternes æra. Gemini Flash kan påkalde værktøjer indbygget (f.eks. kalde API'er, køre kode) som en del af sin begrundelse, hvilket gør det i stand til ikke bare at besvare spørgsmål, men udføre opgaver. Dette er afgørende for applikationer som autonome assistenter og workflowautomatisering.
• Kæmpe kontekstvindue – Understøtter en hidtil uset 1 million tokens af kontekst, hvilket overskygger de fleste andre modeller. Det kan overveje hele datasæt eller biblioteker af information på én gang, hvilket er uvurderligt til dyb analyse eller opsummering af meget store input (som omfattende logfiler eller flere dokumenter).
• Multimodal input – Accepterer tekst, billeder og lydinput, hvilket giver brugerne mulighed for at indlæse fyldige, komplekse prompter (for eksempel et diagram plus et spørgsmål) for at få mere informerede svar.
• Lav latens, høj gennemstrømning – Konstrueret til hastighed: Gemini Flash beskrives som en "arbejdshest"-model med lav latens, hvilket gør den velegnet til realtidsapplikationer. Det håndterer streaming output og høje token-genereringshastigheder problemfrit, hvilket er nøglen til brugervendt chat eller højvolumen API-tjenester.
• Adaptiv kommunikation – Som standard giver Flash kortfattede svar for at spare omkostninger og tid. Det kan det dog være bedt for at give mere detaljerede, udførlige forklaringer, når det er nødvendigt. Denne fleksibilitet betyder, at den kan betjene både hurtige brugssager og dybdegående konsultationer effektivt.

4. Grok 3

Grok 3 er tredje generation af LLM fra xAI, Elon Musks AI-startup, introduceret i begyndelsen af ​​2025 som en dristig deltager i chatbot-arenaen. Den er designet til at konkurrere med topmodeller som OpenAIs GPT-serie og Anthropics Claude, og endda konkurrere med nyere konkurrenter som DeepSeek. Grok 3's udvikling lægger vægt på ren og skær skala og hurtig iteration. I en live demo, bemærkede Elon Musk det "Grok-3 er i en liga for sig selv," hævder, at den overgår Grok-2 med en størrelsesorden. Under motorhjelmen udnyttede xAI en supercomputerklynge med tilnavnet "Colossus" - angiveligt verdens største - med titusindvis af GPU'er (100,000+ H100-chips) til at træne Grok 3​. Denne enorme computerinvestering har givet Grok 3 meget høj videnskapacitet og ræsonnement. 

Modellen er dybt integreret med X (tidligere Twitter): den blev først rullet ud til X Premium+-abonnenter, og nu (via en SuperGrok-plan) er den tilgængelig via en dedikeret app og hjemmeside. Integration med X betyder, at Grok kan udnytte information i realtid og endda har en smule af platformens personlighed – den blev oprindeligt udråbt for sin sarkastiske, humoristiske tone i besvarelsen af ​​spørgsmål, der adskiller den stilistisk.

En iøjnefaldende innovation i Grok 3 er dens fokus på gennemsigtighed og avanceret ræsonnement. xAI introducerede en funktion kaldet "DeepSearch", i det væsentlige en trin-for-trin-ræsonneringstilstand, hvor chatbotten kan vise sin tankekæde og endda citere kilder, mens den løser et problem. Dette gør Grok 3 mere fortolkelig - brugere kan se hvorfor det gav et bestemt svar. En anden er "Big Brain Mode", en speciel tilstand til at tackle særligt komplekse opgaver eller opgaver med flere trin (som storskala dataanalyse eller indviklet problemløsning) ved at allokere mere beregningsmæssig indsats og tid til forespørgslen. 

Grok 3 er rettet mod superbrugere og udviklere, der ønsker en model med massiv råkraft og mere åbne interaktioner (den berømt stræber efter at besvare en bredere række spørgsmål) sammen med værktøjer til at belyse dens ræsonnement. 

• Massiv skala – Trænet på et hidtil uset beregningsbudget (størrelsesorden mere beregning end tidligere version). Grok 3 udnyttede 100,000+ NVIDIA GPU'er i træningsprocessen, hvilket resulterede i en model, der er væsentligt bedre end Grok 2. 
• Gennemsigtig ræsonnement (DeepSearch) – Tilbyder en speciel DeepSearch tilstand, der afslører modellens begrundelsestrin og endda kildehenvisninger, når den besvarer. Denne gennemsigtighed hjælper med tillid og fejlfinding, og lader brugerne følge "tankegangen" - en funktion, der er ualmindelig blandt de fleste LLM'er.
• "Big Brain" tilstand – Når de står over for meget komplekse problemer, kan brugere påberåbe sig Big Brain Mode, som giver Grok 3 mulighed for at allokere ekstra behandling og opdele opgaven i undertrin. Denne tilstand er designet til problemløsning i flere trin og omfattende dataanalyse ud over normale spørgsmål og svar.
• Continuous Improvement – xAI bemærker, at Grok næsten forbedrer sig hver dag med nye træningsdata. Denne kontinuerlige læringstilgang betyder, at modellen bliver ved med at blive smartere, lukker videnshuller og tilpasser sig nyere oplysninger i et hurtigt tempo.
• X Integration & Real-Time Viden – Problemfrit integreret med X-platformen for både adgang og data. Det kan inkorporere opdateret information fra X (nyttigt til at besvare spørgsmål om helt nye begivenheder eller tendenser), og implementeres til brugere gennem X's tjenester. Dette gør Grok 3 særligt praktisk til forespørgsler om aktuelle nyheder, popkulturtrends eller ethvert domæne, hvor realtidsinformation er nøglen.

5. DeepSeek R-1

DeepSeek R-1 er en open source LLM udgivet af den kinesiske AI-startup DeepSeek, som i 2025 opnår international opmærksomhed for sin høje ydeevne og forstyrrende tilgængelighed. "R-1" angiver dens fokus på ræsonnement. Bemærkelsesværdigt nok formår R-1 at opnå ræsonnementydelse på niveau med nogle af de bedste proprietære modeller (såsom OpenAIs ræsonnement-specialiserede "o1"-model) på tværs af matematik-, kodnings- og logikopgaver. Det, der rystede industrien, var, at DeepSeek opnåede dette med langt færre ressourcer, end der typisk er behov for – at udnytte algoritmiske gennembrud frem for ren skala. Faktisk krediterer DeepSeeks forskningsartikel en træningstilgang med "ren forstærkningslæring" (med minimalt overvågede data) for R-1's evner. 

Et resultat af denne træningsmetode er, at R-1 vil "tænke højt" - dens svar formulerer ofte en tankekæde, læser næsten som et menneske, der arbejder igennem problemet trin for trin. Et andet bemærkelsesværdigt aspekt af DeepSeek R-1 er, at det er fuldstændig open source (MIT-licenseret). DeepSeek frigav R-1's modelvægte offentligt, hvilket gør det muligt for forskere og udviklere over hele verden at bruge, ændre og endda finjustere modellen uden omkostninger. Denne åbenhed, kombineret med dens stærke ydeevne, har ført til en eksplosion af fællesskabsdrevne projekter baseret på R-1's arkitektur. Fra et økonomisk perspektiv sænker R-1 dramatisk omkostningsbarrieren for avanceret kunstig intelligens. Estimater tyder på, at den tilbyder 30× billigere brug (pr. token) sammenlignet med de markedsledende modeller. 

Ideelle use cases for DeepSeek R-1 omfatter akademiske indstillinger (hvor gennemsigtighed og tilpasningsmuligheder er værdsat) og dem, der ønsker at hoste AI-løsninger selv for at undgå løbende API-omkostninger. Med det sagt, der er blevet rejst flere bekymringer om privatlivets fred om modellen og dens censuradfærd.

• Ræsonnement-fokuseret – Designet specielt til at udmærke sig ved logisk ræsonnement. Matcher top-tier modeller på benchmarks for kompleks problemløsning, matematiske ordproblemer og kodningsudfordringer, på trods af at de er mere ressourceeffektive. Det mindskede effektivt kløften med vestlige flagskibsmodeller på disse domæner.
• Ny træningstilgang - Anvendelser ren forstærkende læring at træne sine ræsonnementfærdigheder. Dette betyder, at modellen er blevet lært ved forsøg og fejl, og den forbedrer sig selv uden at være afhængig af store mærkede datasæt. 
• “Tænker højt” – R-1 giver ofte svar med en eksplicit tankekæde, som om den fortæller sin begrundelse. Denne gennemsigtighed kan hjælpe brugerne med at følge logikken og stole på resultaterne, hvilket er nyttigt til uddannelse eller fejlfindingsløsninger.
• Fuldt åben kildekode - Alle kan downloade modellen, køre den lokalt eller på deres egne servere og endda finjustere den til specifikke behov. Denne åbenhed tilskynder til et innovationsfællesskab – R-1 er blevet grundlaget for utallige afledte modeller og applikationer globalt.
• Omkostningseffektiv og tilgængelig – Ved at kombinere smarte algoritmer med et slankere beregningsbudget leverer DeepSeek R-1 avanceret ydeevne til en brøkdel af de typiske omkostninger. Estimater viser 20-30 gange lavere brugsomkostninger end tilsvarende proprietære modeller. 

Hvilken LLM skal du bruge?

Dagens LLM'er er defineret af hurtige fremskridt og specialisering. GPT-4o skiller sig ud som den ultimative allrounder – hvis du har brug for én model, der kan klare det hele (tekst, vision, tale) i realtid, GPT-4o er det bedste valg for sin rene alsidighed og interaktivitet. Claude 3.7 Sonnet tilbyder en sød spot af effektivitet og kraft; det er fremragende til virksomheder eller udviklere, der har brug for det meget stor kontekstforståelse (f.eks. analyse af lange dokumenter) med stærk pålidelighed, til en lavere pris end de absolut bedste modeller. Gemini 2.0 Flash skinner i scenarier, der kræver skala og integration – dens massive kontekst og værktøjsbrugende intelligens gør den ideel til virksomhedsapplikationer og opbygning af AI-agenter der opererer inden for komplekse systemer eller data. På den anden side appellerer Grok 3 til dem på forkant, såsom tech-entusiaster og forskere, der ønsker de seneste eksperimentelle funktioner – fra at se AI's ræsonnement til at tappe realtidsdata – og er villige til at arbejde med en platformsspecifik, udviklende model. Endelig har DeepSeek R-1 uden tvivl den bredeste samfundsmæssige påvirkning: Ved at åbne en model, der konkurrerer med de bedste, giver den et globalt samfund mulighed for at adoptere og innovere på AI uden store investeringer, hvilket gør det perfekt til akademikere, startups eller enhver, der prioriterer gennemsigtighed og tilpasning.