Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) bei Sprachmodellen? Einfach erklärt

Der Wissensstichtag, auch bekannt als Knowledge Cutoff, ist ein entscheidendes Konzept bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT. Dieser Begriff bezeichnet den Zeitpunkt, bis zu dem die Trainingsdaten eines Modells aktualisiert wurden. Bei ChatGPT und ähnlichen Modellen bedeutet dies, dass das Modell keine Informationen über Ereignisse oder Entwicklungen nach diesem Datum enthält.

Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) kinderleicht erklärt

Stell dir vor, du liest ein großes Märchenbuch, aber das Buch hört auf, neue Geschichten hinzuzufügen, wenn du in den Kindergarten kommst. Der Wissensstichtag ist wie der Tag, an dem das Märchenbuch aufhört, neue Geschichten zu sammeln. Alles, was nach diesem Tag passiert, steht nicht im Buch.

So ist es auch mit einem Computer, der viele Informationen kennt: Der Wissensstichtag ist der Tag, bis zu dem der Computer alles gelernt hat. Alles, was nach diesem Tag passiert, weiß der Computer nicht, weil er es nicht gelernt hat.

Übersicht der Wissensstichtage (Knowledge Cutoff Date) von bekannten Sprachmodellen

Stand: November 2026. Wir führen nur Werte auf, die die Hersteller selbst veröffentlichen.

Modell	Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date)	Anbieter
GPT-6.1 Terra	2026 Jun	OpenAI
Claude Fable 5.1	2026 Jun	Anthropic
Claude Opus 5.5	2026 Jun	Anthropic
Claude Sonnet 5.5	2026 Jun	Anthropic
Claude Haiku 5.5	2026 Jun	Anthropic
Grok 4.7	2026 Mai	xAI
GPT-6 Luna	2026 Mai	OpenAI
GPT-6.1 Sol	2026 Apr	OpenAI
GPT-6 Astra	2026 Apr	OpenAI
Gemini 4 Argon	2026 Mär	Google
Gemini 3.8 Flash	2026 Mär	Google
Gemini 2.5 Pro (abgekündigt)	2025 Jan	Google
Gemma 4	2025 Jan	Google
Gemma 3	2024 Aug	Google
Llama 4	2024 Aug	Meta
Llama 3.3	2023 Dez	Meta
Llama 3.1	2023 Dez	Meta
GPT-4 (abgeschaltet)	2023 Dez	OpenAI
GPT-4o (abgekündigt)	2023 Okt	OpenAI
GPT-4o mini (abgekündigt)	2023 Okt	OpenAI
GPT-3.5 Turbo (abgeschaltet)	2021 Sep	OpenAI
Mistral Large 4	keine Herstellerangabe	Mistral

Was bedeutet "Knowledge Cutoff Date"?

Der Knowledge Cutoff bezeichnet das Datum, bis zu dem die Trainingsdaten eines Sprachmodells aktuell sind. Dieses Konzept ist nicht nur bei ChatGPT relevant, sondern auch bei anderen großen Sprachmodellen wie Google Gemini (früher Bard), Microsoft Copilot (früher Bing Chat) und Anthropics Claude.

Ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) überhaupt relevant?

Das Knowledge Cutoff Date ist entscheidend für die Genauigkeit und Relevanz der Informationen, die ein Modell liefern kann. Modelle, die kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden, bieten aktuellere und relevantere Antworten. Die Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Wieso ist es für Nutzende wichtig, das Knowledge Cutoff Date zu kennen?

Hier sind die Hauptgründe, warum es wichtig ist, den Wissensstichtag zu kennen:

1. Genauigkeit und Relevanz der Informationen

Der Wissensstichtag bestimmt, bis zu welchem Zeitpunkt ein Sprachmodell Informationen gesammelt und gelernt hat. Alles, was nach diesem Datum passiert ist, ist dem Modell unbekannt. Wenn du also nach aktuellen Ereignissen oder jüngsten Entwicklungen suchst, kannst du einschätzen, ob die Informationen, die das Modell liefert, auf dem neuesten Stand sind oder nicht. Ein veralteter Wissensstichtag kann zu ungenauen oder irrelevanten Antworten führen.

2. Verständnis der Grenzen des Modells

Das Wissen um den Wissensstichtag hilft dir, die Grenzen und Einschränkungen eines Modells besser zu verstehen. Du kannst realistische Erwartungen an die Fähigkeiten des Modells haben und vermeiden, dass du dich auf Informationen verlässt, die das Modell möglicherweise nicht kennt. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie Medizin, Recht oder Technik, wo aktuelle Informationen entscheidend sein können.

3. Vermeidung von Fehlinformationen

Sprachmodelle können sogenannte "Halluzinationen" haben, bei denen sie plausibel klingende, aber falsche Informationen generieren. Wenn du den Wissensstichtag kennst, kannst du besser einschätzen, ob die Informationen, die das Modell liefert, noch relevant und korrekt sind.

4. Einsatz von ergänzenden Techniken

Mit dem Wissen um den Wissensstichtag kannst du entscheiden, wann ergänzende Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) sinnvoll sind. Diese Techniken ermöglichen es dem Modell, auf aktuelle externe Datenquellen zuzugreifen und somit aktuellere und präzisere Informationen zu liefern.

Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) von ChatGPT?

Der Wissensstichtag bei ChatGPT und den OpenAI-Modellen variiert je nach Modell. Laut OpenAI (Stand: November 2026) hat GPT-6.1 Terra einen Wissensstichtag im Juni 2026, GPT-6 Luna im Mai 2026, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra im April 2026. Ältere Modelle wie GPT-4o und GPT-4o mini enthalten dagegen nur Daten bis Oktober 2023.

GPT-6 knowledge cutoff – April bis Juni 2026

Die aktuellen GPT-6-Modelle haben Wissensstichtage zwischen April 2026 (GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra) und Juni 2026 (GPT-6.1 Terra). Nach diesen Daten kann das jeweilige Modell keine aktuellen Ereignisse oder Entwicklungen mehr aus seinen Trainingsdaten kennen. Das kann zu veralteten oder ungenauen Antworten führen, wenn du nach aktuellen Themen suchst.

GPT-4o und GPT-4o mini knowledge cutoff – Oktober 2023

GPT-4o und GPT-4o mini haben einen Wissensstichtag im Oktober 2023. OpenAI führt beide Modelle inzwischen als abgekündigt. Da die Modelle keine Daten nach diesem Datum kennen, können sie keine präzisen Informationen über spätere Ereignisse liefern. Dies schränkt die Relevanz und Genauigkeit der generierten Antworten ein.

GPT-4 knowledge cutoff – Dezember 2023

Für GPT-4 nennt OpenAI einen Wissensstichtag im Dezember 2023. Das Modell ist inzwischen abgeschaltet. Informationen über Ereignisse nach diesem Datum waren in dem Modell nicht enthalten, sodass Antworten zu aktuellen Themen veraltet oder unvollständig sein konnten.

GPT-3.5 knowledge cutoff – September 2021

GPT-3.5 Turbo hat einen Wissensstichtag im September 2021 und wurde am 23. Oktober 2026 in der API abgeschaltet. Aufgrund dieses frühen Cutoff-Datums fehlte dem Modell Wissen über alle späteren Entwicklungen und Ereignisse.

Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) von Google LLMs?

Die Wissensstichtage bei Google-Modellen variieren ebenfalls. Gemini 4 Argon und Gemini 3.8 Flash haben laut Google (Stand: November 2026) einen Wissensstichtag im März 2026, Gemma 4 im Januar 2025 und Gemma 3 im August 2024.

Gemini 4 Argon knowledge cutoff – März 2026

Gemini 4 Argon hat einen Wissensstichtag im März 2026. Google weist darauf hin, dass das Wissen des Modells in manchen Bereichen weniger aktuell sein kann. Auch hier gilt: Bei aktuellen Themen können Antworten veraltet sein, was die Genauigkeit und Relevanz einschränkt.

Gemini 3.8 Flash knowledge cutoff – März 2026

Gemini 3.8 Flash hat ebenfalls einen Wissensstichtag im März 2026. In manchen Bereichen reicht das Wissen laut Google aber nur bis Januar 2025. Das bedeutet, dass du bei der Suche nach aktuellen Informationen möglicherweise ungenaue oder veraltete Antworten erhältst.

Gemma 4 knowledge cutoff – Januar 2025

Gemma 4 hat einen Wissensstichtag im Januar 2025, das Vorgängermodell Gemma 3 im August 2024. Das Modell kann keine Informationen über Ereignisse nach diesem Zeitpunkt liefern. Dies kann die Genauigkeit der Antworten einschränken, wenn du nach den neuesten Entwicklungen suchst.

Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) von Meta Llama?

Die Modelle der Llama-Reihe von Meta haben unterschiedliche Wissensstichtage. Llama 4 enthält Daten bis August 2024, Llama 3.3 und Llama 3.1 bis Dezember 2023. Für die neueren Muse-Modelle von Meta haben wir keine offizielle Herstellerangabe gefunden (Stand: November 2026).

Llama 4 knowledge cutoff – August 2024

Llama 4 Scout und Llama 4 Maverick haben einen Wissensstichtag im August 2024. Da die Modelle keine Daten nach diesem Datum enthalten, können sie keine aktuellen Ereignisse oder Entwicklungen berücksichtigen. Dies führt dazu, dass Antworten möglicherweise veraltet oder ungenau sind.

Llama 3.3 und Llama 3.1 knowledge cutoff – Dezember 2023

Llama 3.3 und Llama 3.1 haben einen Wissensstichtag im Dezember 2023.

Llama 3 knowledge cutoff – März bzw. Dezember 2023

Bei Llama 3 hängt der Wissensstichtag von der Modellgröße ab: März 2023 für die 8B-Variante und Dezember 2023 für die 70B-Variante. Informationen über Ereignisse und Entwicklungen nach diesem Datum fehlen dem Modell.

Llama 2 knowledge cutoff – September 2022

Die Vortrainingsdaten von Llama 2 reichen bis September 2022, einige Daten für das Feintuning bis Juli 2023. Ereignisse und Entwicklungen danach sind dem Modell unbekannt, was zu veralteten oder ungenauen Antworten führen kann.

Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) von Mistral LLMs?

Mistral nennt für seine aktuellen Modelle wie Mistral Large 4 weder in der Modellübersicht noch auf der Modellkarte einen Wissensstichtag (Stand: November 2026).

Mistral Large 4 knowledge cutoff – keine Herstellerangabe

Für Mistral Large 4 hat der Hersteller keinen Wissensstichtag veröffentlicht. Werte, die du auf Vergleichsportalen findest, solltest du deshalb mit Vorsicht behandeln und im Zweifel selbst testen, wie aktuell das Modell antwortet.

Was ist der Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) von Anthropic Claude?

Die aktuellen Claude-Modelle von Anthropic (Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 und Claude Haiku 5.5) haben einen Wissensstichtag im Juni 2026 (Stand: November 2026).

Claude 5.5 und Claude Fable 5.1 knowledge cutoff – Juni 2026

Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 und Claude Haiku 5.5 haben einen Wissensstichtag im Juni 2026. Nach diesem Datum kennen die Modelle aus ihren Trainingsdaten keine aktuellen Ereignisse mehr. Dies bedeutet, dass du bei der Suche nach Informationen zu jüngsten Entwicklungen möglicherweise ungenaue oder veraltete Antworten erhältst.

Der Wissensstichtag oder Knowledge Cutoff ist ein zentrales Konzept bei der Nutzung von großen Sprachmodellen wie ChatGPT. Er definiert die Grenzen der Aktualität und Genauigkeit der von diesen Modellen gelieferten Informationen. Nutzende sollten sich des Cutoff-Datums bewusst sein, um die Qualität der generierten Antworten besser einschätzen zu können. Durch regelmäßige Aktualisierungen und Techniken wie Retrieval-Augmented Generation können einige dieser Einschränkungen jedoch überwunden werden, um genauere und aktuellere Informationen zu liefern.

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