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BIKIModelle

2026-05-19T18:14:09Z

Ihbrune:

[[Category:BIKI]]
{{h|BIKI: Liste von Sprachmodellen mit ihren Kostenfaktoren|
Diese Anzeige ergänzt den [[BIKI: Sprachmodelle|Modellkatalog mit den inhaltlichen Beschreibungen]] der Sprachmodelle und zeigt insbesondere, wie hoch die relativen Kosten bei der Nutzung der Modelle sind. BIKI verwendet ein Nutzungskontingent, welches [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection hier genauer beschrieben] wird, und die Modelle beanspruchen dieses Kontingent in unterschiedlichem Umfang. Die Seite zeigt dazu eine Tabelle mit diesen Spalten:

* Sprachmodell Bezeichnung: Die Bezeichnung des Modells, die auch in der Auswahlliste verwendet wird
* Ist ein Reasoning Modell: Bei diesen Modellen spielt die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] eine Rolle
* Hat eine Temperatur-Einstellung: Bei diesen Modellen spielt die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] eine Rolle
* Anbieter: Wird das Modell von OpenAI oder der GWDG betrieben
* Kostenfaktor in BIKI: Hier wird der relative Faktor gezeigt, mit dem die Nutzung des Modells auf das eigene Kontingent aufgeschlagen wird. Wenn hier bei einem Modell z. B. eine '2' steht und bei einem anderen eine '10', so ist die Nutzung des zweiten Modells fünf mal so teuer, wie die Nutzung des ersten Modells

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über das ℹ️-Symbol neben der Modellauswahlliste in der [[BIKIStart|Startseite]].
}}

BIKIModelle

2026-05-19T18:14:01Z

Ihbrune:

[[Category:BIKI]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|BIKI: Liste von Sprachmodellen mit ihren Kostenfaktoren|
Diese Anzeige ergänzt den [[BIKI: Sprachmodelle|Modellkatalog mit den inhaltlichen Beschreibungen]] der Sprachmodelle und zeigt insbesondere, wie hoch die relativen Kosten bei der Nutzung der Modelle sind. BIKI verwendet ein Nutzungskontingent, welches [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection hier genauer beschrieben] wird, und die Modelle beanspruchen dieses Kontingent in unterschiedlichem Umfang. Die Seite zeigt dazu eine Tabelle mit diesen Spalten:

* Sprachmodell Bezeichnung: Die Bezeichnung des Modells, die auch in der Auswahlliste verwendet wird
* Ist ein Reasoning Modell: Bei diesen Modellen spielt die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] eine Rolle
* Hat eine Temperatur-Einstellung: Bei diesen Modellen spielt die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] eine Rolle
* Anbieter: Wird das Modell von OpenAI oder der GWDG betrieben
* Kostenfaktor in BIKI: Hier wird der relative Faktor gezeigt, mit dem die Nutzung des Modells auf das eigene Kontingent aufgeschlagen wird. Wenn hier bei einem Modell z. B. eine '2' steht und bei einem anderen eine '10', so ist die Nutzung des zweiten Modells fünf mal so teuer, wie die Nutzung des ersten Modells

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über das ℹ️-Symbol neben der Modellauswahlliste in der [[BIKIStart|Startseite]].
}}

BIKIModelle

2026-05-19T18:13:42Z

Ihbrune:

BIKIModelle

2026-05-19T18:07:11Z

Ihbrune: Die Seite wurde neu angelegt: „Category:BIKI Category:Unvollständige Seite {{h|BIKI: Liste von Sprachmodellen mit ihren Kostenfaktoren| Diese Anzeige ergänzt den Modellkatalog mit den inhaltlichen Beschreibungen der Sprachmodelle und zeigt insbesondere, wie hoch die relativen Kosten bei der Nutzung der Modelle sind. BIKI verwendet ein Nutzungskontingent, welches [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection hier genauer beschrieben] wird…“

[[Category:BIKI]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|BIKI: Liste von Sprachmodellen mit ihren Kostenfaktoren|
Diese Anzeige ergänzt den [[BIKI: Modelle|Modellkatalog mit den inhaltlichen Beschreibungen]] der Sprachmodelle und zeigt insbesondere, wie hoch die relativen Kosten bei der Nutzung der Modelle sind. BIKI verwendet ein Nutzungskontingent, welches [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection hier genauer beschrieben] wird, und die Modelle beanspruchen dieses Kontingent in unterschiedlichem Umfang. Die Seite zeigt dazu eine Tabelle mit diesen Spalten:

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Über das ℹ️-Symbol neben der Modellauswahlliste in der [[BIKIHome|Startseite]].
}}

BIKIStart

2026-05-19T17:57:20Z

Ihbrune:

[[Category:BIKI]]
{{h|BIKI: Startseite des 'BIelefelder KI Interface'|
Das '''BI'''elefelder '''KI''' '''I'''nterface - kurz BIKI - ermöglicht Angehörigen der Universität die Nutzung von großen Sprachmodellen. Dabei wird auf ChatGPT von OpenAI zugegriffen, zusätzlich stehen von der GWDG in Deutschland betriebene Sprachmodelle zur Verfügung. Einen Überblick über die Modelle bietet [[BIKI: Sprachmodelle|unser Modellkatalog]].

Hinweise:

* BIKI befindet sich im Pilotbetrieb
* Die Nutzung von Sprachmodellen verursacht Kosten. In der [[BIKIEinstellungen|Hilfeseite zu den Einstellungen]] erfahren Sie mehr darüber, in welchem Umfang Nutzungen möglich sind
* Hinweise zur Nutzung und zum Datenschutz finden Sie in [https://biki.uni-bielefeld.de/biki/settings/hinweise_nutzung dieser Seite]

== BIKI Tour ==

Beim ersten Aufruf von BIKI startet eine kurze Einführung. Sie können diese Einführung über die Einstellung jederzeit erneut anschauen.

== Nutzung ==

BIKI funktioniert wie eine Chatanwendung: Sie schreiben eine Frage in das Eingabefeld - im Sprachgebrauch der KI Anwendungen wird hier vom ''Prompt'' gesprochen - und schicken die Frage dann ab. BIKI leitet die Frage im Hintergrund an das gewählte Sprachmodell weiter und schickt die Antwort zurück, sobald sie generiert wurde. Während der Wartezeit, die einige Sekunden betragen kann, erscheint eine kleine Animation.

Sprechen Sie dabei mit BIKI wie mit einer Person der Sie erklären, was Sie genau von ihr erwarten. Im Gegensatz zu einer Suchmaschine funktioniert die Arbeit mit BIKI um so besser, je mehr Kontext Sie in Ihrem Prompt mitgeben.

Sie können dann die Konversation weiterführen durch Folgefragen. Dabei wird Bezug auf den bisherigen Gesprächsverlauf genommen, BIKI 'merkt' sich also, was vorher besprochen wurde. Ein einfaches Chatbeispiel:

<code>
ICH:
Wie ist meine Lieblingsfarbe?

BIKI:
Ich habe leider keine Informationen über Ihre persönlichen Vorlieben, einschließlich Ihrer Lieblingsfarbe. Wenn Sie mir Ihre Lieblingsfarbe mitteilen, kann ich Ihnen gerne weiterhelfen!

ICH:
Meine Lieblingsfarbe ist grün

BIKI:
Danke für die Information! Ihre Lieblingsfarbe ist grün. Wie kann ich Ihnen weiterhelfen?

ICH:
Was ist meine Lieblingsfarbe?

BIKI:
Ihre Lieblingsfarbe ist grün.
</code>

Dieses einfache Prinzip ist sehr leistungsfähig, nicht nur weil Sie BIKI auf diese Weise mit Wissen versorgen können, welches es nicht von Haus aus hat. Es ist so auch möglich schrittweise Ergebnisse zu verfeinern: Sie können BIKI anweisen eine vorher gegebene Antwort in einer bestimmten Hinsicht zu überarbeiten und diesen Vorgang so lange wiederholen, bis das Ergebnis passt.

== Mehrzeilige Eingaben ==

Je geübter Sie mit BIKI werden, desto länger werden Ihre Prompts vermutlich. Wenn Sie die [https://de.wikipedia.org/wiki/Eingabetaste Return bzw. Entertaste ↩] zusammen mit der [https://de.wikipedia.org/wiki/Umschalttaste Umschalttaste/Shift-Taste] drücken, dann wird die Eingabe nicht abgeschickt, wie es sonst bei der Eingabe von Return der Fall wäre, sondern das Eingabefeld wird größer.

== Bestandteile einer Konversation ==

Die Struktur ist so, wie Sie es von Chatprogrammen wie zum Beispiel von TeamChat gewohnt sind: Sie schreiben eine Frage oder Aufforderung - Ihr Prompt - und BIKI antwortet. Und so weiter. Die Antworten können dabei Formatierungen enthalten, zum Beispiel wenn Sie BIKI nach Programmcodes oder Formeln fragen.

Bei den Antworten werden zwei zusätzliche Informationen angezeigt:

* Das Sprachmodell, mit dem die Antwort generiert wurde. Dies soll Vergleiche der Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle ermöglichen. Hier steht z. B. 'gpt-4o'. Welches Modell genau dahinter steckt wird im folgenden Abschnitt zu den verfügbaren Sprachmodellen erläutert
* Die Menge der verbrauchten Token: BIKI setzt heute zum Teil auf kostenpflichtige Dienste auf, dabei werden die Kosten über die verbrauchten Tokens (ein Token entspricht ungefähr einer Silbe) gemessen. Wenn Sie mit der Maus einen Moment über dem Namen des Sprachmodells verharren wird angezeigt, wie viele Tokens zum Sprachmodell geschickt wurden und wie viele für die Antwort zurückkamen. Hier kann man den Effekt beobachten, dass in einer langen Konversation die Menge der Tokens für den Frageteil immer umfangreicher wird, da jedesmal der gesamte, bisherige Konversationsverlauf mitgeschickt werden muss
* Kopierfunktion: Jede Frage und Antwort kann direkt in die Zwischenablage kopiert werden, dazu finden sich unterhalb des jeweiligen Textblocks entsprechende Symbole. In der [[BIKIKonversation|Konversationsdetailseite]] gibt es noch eine zusätzliche Kopierfunktion, die die Antwort im Markdown Format verfügbar macht
* Teilen einer Konversation: Sie können eine Konversation an jeder [[BIKIKonversationTeilen|Frage oder Antwort teilen]] und so anderen BIKI-Nutzer*innen verfügbar machen. Ist eine Konversation bereits an einer bestimmten Stelle geteilt, so wird dies hier sichtbar gemacht

== Konversationstitel und Link zur Detailseite ==

Oberhalb des Chatverlaufs wird der Titel der Konversation gezeigt. Der Titel wird bei neuen Konversationen erst sichtbar, wenn Sie die Seite einmal neu laden, oder einmal in eine andere Konversation wechseln und dann wieder zur neuen Konversation zurückkehren.

Der Titel wird automatisch generiert und setzt sich aus den Inhalten der ersten Frage und Antwort zusammen. Sie können den Titel in der [[BIKIKonversation|Konversationsdetailseite]] bearbeiten. Diese erreichen Sie über das Lupensymbol hinter dem Konversationstitel.

== Verwaltung mehrerer Konversationen ==

BIKI merkt sich die geführten Konversationen und zeigt sie am linken Rand an. Hier können Sie durch Anklicken eines der Titel einfach wieder in die entsprechende Konversation zurückspringen und sie direkt fortsetzen. Eine ganz neue Konversation beginnen Sie durch Anklicken des Plussymbols.

Die Liste der Konversationen zeigt immer bis zu 15 der zuletzt verwendeten Einträge an. Um die Übersichtlichkeit des Konversationsverlaufs zu erhöhen werden diese Gruppierungen gemacht:

* Heute
* Vorherige 7 Tage
* Vorherige 31 Tage
* Alle noch älteren

Sie können einzelne Konversationen in der Konversationsdetailseite löschen. Eine Alternative zur einzelnen Löschung ist die [[BIKIKonversationen|Übersicht aller Konversationen]], die Sie über das Listensymbol oberhalb der Konversationsliste erreichen. Dort lassen sich viele / alle Konversationen auf einmal löschen.

Konversationen, die Sie geteilt haben, erhalten eine spezielle Markierung.

== Ordner verwenden, um Konversationen zu gruppieren ==

Um Ihre wachsende Liste von Konversationen zu organisieren können Sie Ordner verwenden. So lange Sie noch keinen Ordner angelegt haben wird Ihnen ein Schalter '[[BIKIOrdnerNeu|Neuen Ordner anlegen]]' oberhalb der Konversationsliste angeboten.

Sobald Sie wenigstens einen Ordner angelegt haben wird statt dessen die Liste ihrer Ordner gezeigt, und zwar die 5 zuletzt verwendeten Ordner. Klicken Sie einen Ordnertitel an, um alle darin enthaltenen Konversationen zu sehen. Konversationen, die sich in Ordnern befinden, werden nicht mehr in der Liste der sonstigen Konversationen aufgelistet. Bei jedem Ordner gibt es auch einen Link, der in die [[BIKIOrdnerEdit|Ordnerdetailseite]] führt. Hier können Sie weitere Konversationen zuordnen. Den Link zur [[BIKIOrdner|Liste aller Ordner]] finden Sie in der Iconleiste.

Falls die aktuell geöffnete Konversation einen Ordner zugeordnet ist, so wird dieser oberhalt des Konversationsnamen gezeigt und der Link darauf führt in die [[BIKIOrdnerEdit|Ordnerdetailseite]].

== Informationen werden nicht geteilt zwischen Konversationen ==

Zuvor wurde beschrieben, dass man über entsprechende Eingaben BIKI etwas beibringen kann ('Meine Lieblingsfarbe ist grün'). Dieses Wissen bezieht sich allerdings immer nur auf die jeweilige Konversation. Wenn Sie das Beispiel oben mit der Lieblingsfarbe ausprobieren, und danach eine neue Konversation beginnen, wird BIKI dort nicht wissen, was Ihre Lieblingsfarbe ist. Wohl aber in der Konversation, in der Sie BIKI dies beigebracht haben.

Falls Sie BIKI generell zum Beginn einer Konversation ein bestimmtes Wissen mitgeben möchten, dann können Sie sich den entsprechenden Text zum Beispiel in einer Word- oder Markdowndatei ablegen und dann jeweils an den Anfang einer neuen Konversation stellen. Es ist so auch möglich verschiedene 'Charaktere' von BIKI zu verwenden, die jeweils auf ein etwas anderes Wissen zugreifen können.

Eine weitere Möglichkeit ist es in den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] ein persönliches Systemprompt einzustellen.

== Verwendung von Dateien ==

Sie können über die 'Büroklammer' eine oder mehrere Ihrer [[BIKIDateien|in BIKI hochgeladenen Dateien]] hinzufüngen. BIKI kann die Inhalte dann in Konversationen nutzen und Sie können die Dateien zusammen mit einer Konversation ebenfalls teilen. In der Konversation werden Ihnen die Dateien angezeigt an der Stelle, an der sie hinzugefügt wurden. Über das Download Symbol bei Dateien können Sie auch direkt die [[BIKIVorschau|Dateivorschau]] erreichen um sich die Datei anzuschauen. Falls eine Datei später gelöscht wird, so wird das ebenfalls kenntlich gemacht.

== Wechsel des Sprachmodells ==

In BIKI werden verschiedene Sprachmodelle verfügbar gemacht. Diese Modelle haben unterschiedliche Eigenschaften und werden in einer eigenen Seite behandelt: [[BIKISprachmodelle|Sprachmodelle in BIKI]]. Die Modelle unterscheiden sich nicht nur im Umfang ihres Wissens, sondern auch darin wie schnell und wie teuer sie sind und auf welche Sprachen sie trainiert wurden. Über das ℹ️-Symbol neben der Auswahlliste gelangen Sie in die Seite, die Ihnen u. a. einen [[BIKIModelle|Kostenüberblick der Modelle]] gibt.

Sie wählen das Sprachmodell, welches Sie aktuell verwenden wollen, über die Auswahlliste aus und BIKI merkt sich, welches Modell sie zuletzt verwendet haben. Sie können mitten in einer Konversation das Sprachmodell wechseln, die Konversation wird dann mit dem anderen Modell weitergeführt.

Falls Sprachmodelle ausgegraut und nicht mehr wählbar sind, so ist Ihr monatliches Kontingent erschöpft:

== Mit BIKI auf Englisch und in anderen Sprachen sprechen ==

Generell antworten die in BIKI verfügbaren Sprachmodelle meist in der Sprache, in der Sie Ihre Frage gestellt haben. Um verlässlicher Antworten in einer bestimmten Sprache zu erhalten gibt es zwei Mittel:

* In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] können Sie ein eigenes Systemprompt einstellen. Verwenden Sie dort einen Text in der Sprache, in der Sie mit BIKI sprechen wollen. Ergänzen Sie ggf. noch einen Bestandteil wie '...Please answer always in english'
* Wenn Sie die BIKI Oberfläche generell auf Englisch umstellen wird für das voreingestellte Systemprompt ebenfalls ein englisch-sprachiger Text verwendet. Sie können diesen Text in den Einstellungen sehen, so lange Sie kein eigenes Systemprompt gesetzt haben. Wenn Sie ein eigenes Systemprompt verwenden, so hat die Spracheinstellung darauf keinen Einfluss

== Hinweis auf eine drohende Ausschöpfung Ihres Kontingents ==

Alle Nutzer*innen erhalten ein monatsbezogenes Kontingent, weitere Beschreibungen dazu finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten in diesem Artikel].

Sobald Sie dieses Kontingent zu mindestens 90% erreicht haben, erscheint ein entsprechender Hinweis unter dem Eingabefeld. Wenn Sie Ihr Kontingent komplett ausgeschöpft haben können Sie die kostenpflichtigen Sprachmodelle erst wieder nutzen, sobald Ihr Kontingent am nächsten Monatsanfang wieder vollständig verfügbar ist.

== Wenn der Chatverlauf nicht mehr komplett in das Kontextfenster passt ==

Alle in BIKI angebotenen Sprachmodelle haben ein sogn. Kontextfenster, siehe dazu [[BIKI:_Sprachmodelle#Größe_des_Kontextfensters_(das_Gedächtnis)|diese Beschreibung]]. Diese Größe ist eine fundamentale Beschränkung von Sprachmodellen und keine Einschränkung von BIKI.

Wenn Sie eine umfangreiche Konversation in BIKI führen, so wird irgendwann einmal der Punkt erreicht sein, von dem an das Sprachmodell nicht mehr die gesamte Konversation bei der nächsten Anfrage verarbeiten kann. Das zeigt sich dann insbesondere durch einen 'Gedächtnisverlust', das Sprachmodell kann dann in seinen Antworten nicht mehr auf alle Inhalte der bisher gelaufenen Konversation zugreifen.

Ist diese Grenze erreicht, so erhalten Sie im Chatverlauf einen Hinweis, dabei wird auch angezeigt, wie viele der letzten Nachrichten noch berücksichtigt werden konnten. Sie können hier auf ein Sprachmodell mit einem größeren Kontextfenster wechseln (siehe dazu unsere [[BIKI: Sprachmodelle|Beschreibung der Sprachmodelle]]), aber bedenken Sie dabei, dass diese großen Konversationen Ihr Nutzungsbudget stark belasten werden. Dieses sollten Sie daher über die Seite mit den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] im Blick behalten.

Auch kann irgendwann die maximal in BIKI zulässige Chatgröße erreicht werden:

== Wenn Konversationen die maximale Länge erreichen ==

Auch wenn Sie - siehe den vorherigen Abschnitt - in BIKI Konversationen speicherh können, die über den Umfang des Kontextfensters des verwendeten Sprachmodells hinausgehen, gibt es eine Grenze, wie groß gespeicherte Konversationen maximal sein können. Diese Grenze ist in technischer Hinsicht notwendig, da sehr große Konversationen viel Speicher in unseren Servern benötigen. Ab dieser Grenze werden die ältesten Teile solcher Konversationen daher verworfen und sind nicht mehr verfügbar.

Wird diese Grenze erstmals erreicht, so erscheint im Chatverlauf ein entsprechender Hinweis. Wenn Sie später in so eine Konversation zurückkehren, dann wird neben der Bezeichnung der Konversation ein rotes Symbol sichtbar.

Wenn Sie auch die ältesten Teile einer Konversation aufbewahren wollen, so können Sie in die [[BIKIKonversation|Detailseite]] gehen und die Inhalte speichern. Wenn Ihnen die älteren Teile der Konversation wichtiger sind also aktuellen, so können Sie zu einem entsprechenden Zeitpunkt der Konversation zurückkehren, und sie dort (mit sich selbst) [[BIKIKonversationTeilen|teilen]]. Auf diese Weise setzen Sie die Konversation an dieser Stelle fort und haben wieder Kapazität für weitere Fragen, die auf das alte Wissen zugreifen können.

== Fehlermeldungen ==

Es kann Situationen geben, in denen BIKI auf Probleme in der Kommunikation mit den extern betriebenen Sprachmodellen stößt. Es gibt dabei diese potentiellen Antworten:

== 'Die Anfrage hat zu lange gedauert. Bitte versuchen Sie uns noch einmal' ==

Es gibt hin und wieder Fälle, bei denen die Antwortzeiten der Sprachmodelle so lang sind, dass in der Zwischenzeit die Verbindung abbricht. Leider gibt es keine uns bekannte, generelle Lösung dafür. Es gibt offenbar Phasen, in denen bei OpenAI als Betreiber der ChatGPT Modelle die Leistung sinkt und Antworten daher länger brauchen. Darauf deutet es hin, wenn ein erneuter Versuch dann funktioniert. Manchmal sind die Aufgaben aber offenbar generell zu komplex, als das eine Antwort innerhalb der maximal möglichen Zeitspanne erfolgen kann. Hier kann man zunächst versuchen das Sprachmodell zu wechseln, da z. B. die 'Mini'-Modell generell schneller sind. Schließlich bleibt noch die Option das Prompt zu ändern und z. B. die Aufgabe in Teilaufgaben zu unterteilen, die schneller bearbeitet werden können.

=== 'Das Anfragelimit der OpenAI Schnittstelle wurde überschritten. Bitte versuchen Sie es später noch einmal' ===

In diesem Fall sind aktuell so viele Nutzer*innen in BIKI unterwegs, dass wir an die Nutzungsgrenzen der Schnittstelle von OpenAI stoßen. Sobald die Nutzung geringer wird ist der Zugriff wieder möglich

=== 'Das Kontingent für Anfragen über die API wurde aufgebraucht' ===

In diesem Fall wurde das von der Universität Bielefeld eingekaufte Nutzungskontingent aufgebraucht. Hier müssen Sie sich einmal an das {{BISKontakt|BIS Team}} wenden

=== 'Die OpenAI Schnittstelle ist nicht erreichbar' ===

In diesem Fall kann BIKI nicht auf den Service von OpenAI zugreifen (die API). Eine entsprechende Störung sollte sich dann auch in der [https://status.openai.com/ Statusseite von OpenAI] im Bereich 'API' zeigen. Nach einem Ende der Störung sollte sich BIKI wieder von selbst erholen und zur Verfügung stehen

=== 'Es ist ein interner Fehler aufgetreten' ===

Diese Meldung kommt bei anderen Fehlersituationen. Hier müssen Sie sich einmal an das {{BISKontakt|BIS Team}} wenden

}}

BIKIEinstellungen

2026-05-19T17:53:58Z

Ihbrune:

[[Category:BIKI]]
{{h|BIKI: Einstellungen|
Hier können Sie Einstellungen an BIKI vornehmen und den Stand Ihres individuellen Nutzungskontingents überprüfen:

== Aktuell verbrauchtes Kontingent ==

Hier sehen Sie den Stand Ihres monatlichen Nutzungskontingents. Ausführliche Beschreibungen finden Sie dazu [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten in diesem Artikel].

== Persönliches Systemprompt setzen ==

BIKI verwendet ein sogenanntes Systemprompt. Das ist die Grundlage, auf der BIKI die Konversationen führt, und damit soll ein grundlegendes Verhalten erreicht werden. Heute lautet das Grundprompt so:

''Du heißt BIKI (Bielefelder KI-Interface). Antworte höflich, sachlich und präzise''

Jede Konversation in BIKI bekommt diesen Satz als Vorklapp für alle weiteren Eingaben. Es gibt Anwendungen von BIKI, in denen das normale Systemprompt störend sein kann, zum Beispiel wenn BIKI zur Simulation bestimmter Arten von Gesprächspartner*innen verwendet werden soll. Hier können Sie daher das Prompt eintragen, welches Sie aktuell verwenden möchten.

Sie können es bei kurzen Sätzen belassen, es ist aber auch möglich umfangreichere Eingaben zu machen, zum Beispiel wenn Sie BIKI mit einem Grundwissen ausstatten wollen, welches Sie häufiger abfragen wollen.

Ihr persönliches Systemprompt ist dabei wirklich persönlich. So ist es nicht möglich es z. B. beim [[BIKIKonversationTeilen|Teilen einer Konversation]] weiterzugeben.

== Temperatureinstellung für Sprachmodelle ==

Die sogn. 'Temperatur' in Sprachmodellen steuert die Kreativität der Texte. Eine niedrige Temperatur (z.B. 0,2) führt zu vorhersehbaren und konsistenten Texten, da häufigere Wörter bevorzugt werden. Eine hohe Temperatur (z.B. 1,0) erzeugt kreativere und variantenreichere Texte, kann aber weniger konsistent sein. Die Wahl der richtigen Temperatur hängt vom gewünschten Anwendungsfall ab. Im Normalfall werden Sie hier keine Änderung machen müssen.

Der Standardwert ist 0,7. Es sind Werte zwischen 0 und 1 möglich.

Hinweis: Es gibt einzelne Modelle, bei denen die Temperatureinstellung keine Rolle spielt. Hinweise dazu finden Sie in der [[BIKI: Sprachmodelle|Übersicht der Sprachmodelle]].

== Denkaufwand für Reasoning Modelle ==

Mit der [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/chatgpt-5-in-biki-verf Integration der ChatGPT 5 Modelle], durch die 3 weitere der sogn. Reasoning Modelle in BIKI verfügbar wurden, ist diese Einstellung hinzugekommen. Bei den Sprachmodellen mit entsprechenden Fähigkeiten - siehe die [[BIKI: Sprachmodelle|Übersicht der Sprachmodelle]] - können Sie über diese Einstellung beeinflussen, wie umfangreich die ''Nachdenkphase'' ist. Hier ist eine Abwägung zu machen: Längeres Nachdenken kann gerade bei komplexen Aufgaben zu besseren Ergebnissen führen, verlangsamt aber die Antwortzeiten.

Für die Modelle der [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/chatgpt-5-1-ist-nun ChatGPT 5.1 Familie] ist die Option verfügbar den Denkaufwand komplett zu unterdrücken. Wird diese Option in Kombination mit einem Modell verwendet, welches sie nicht kennt, wird auf 'niedrigen Denkaufwand' gewechselt.

== Hinweise zur Nutzung und die BIKI-Tour ==

Sie finden hier den Link zur [https://biki.uni-bielefeld.de/biki/settings/hinweise_nutzung Seite mit den weitergehenden Informationen zu BIKI] udn die Möglichkeit, die kurze, interaktive Einführung in BIKI erneut zu starten.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

In der [[BIKIStart|BIKI Hauptseite]] finden Sie oben links das Symbol, welches diese Seite öffnet.
}}

KurzUrlUebersicht

2026-05-15T13:13:16Z

Ihbrune: Die Seite wurde neu angelegt: „Category:Verschiedenes Category:Unvollständige Seite {{h|URL-Shortener - Liste meiner URLs| .. == Hinweise zum Kurzlink Dienst == Dieser Dienst ist primär für Kommunikationszwecke, QR-Codes, Kampagnen und vereinfachte Verlinkung gedacht. Eine dauerhafte Verfügbarkeit der Kurzlinks wird derzeit nicht garantiert. Generische Kurzlinks haben immer ein definiertes Verfallsdatum und werden nach Ablauf automatisch gelöscht. Jede*r Nutzende ist fü…“

[[Category:Verschiedenes]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|URL-Shortener - Liste meiner URLs|
..

== Hinweise zum Kurzlink Dienst ==

Dieser Dienst ist primär für Kommunikationszwecke, QR-Codes, Kampagnen und vereinfachte Verlinkung gedacht. Eine dauerhafte Verfügbarkeit der Kurzlinks wird derzeit nicht garantiert. Generische Kurzlinks haben immer ein definiertes Verfallsdatum und werden nach Ablauf automatisch gelöscht. Jede*r Nutzende ist für ihre/seine Kurzlinks selbst verantwortlich.

Persistente bzw. sprechende Kurzlinks werden nur auf Antrag oder für bestimmte Stellen eingerichtet.

Kurzlinks sind in jedem Fall nur für direkte Angebote der Universität Bielefeld einrichtbar (www.uni-bielefeld.de, Blogs, ...). Für Links auf externe Angebote steht dieser Dienst nicht zur Verfügung. Für wissenschaftliche Zitationen empfehlen wir DOI, URN oder andere stabile Permalinks.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

...
}}

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-05-13T13:27:03Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Zielplattform
* Die Zielplattform legt fest, ob ein Inhalt für die Anzeige von 'Meine Uni'-Inhalten im Web-Portal und/oder in der {{BIS App}} relevant ist
* Per Default wird hier die Auswahl 'Webportal&App' eingestellt. Dieser Default lässt den Inhalt potentiell in beiden Darstellungen sichtbar werden. Über die Auswahl einer der beiden anderen Optionen - 'Webportal' oder 'App' - kann die Nutzung auf eine Plattform beschränkt werden
* Ob ein Inhalt in der Zielplattform am Ende wirklich sichtbar wird bestimmt aber auch die entsprechende Einstellung auf Ebene der Gruppe: So kann z. B. ein Inhalt, der als Zielplattform 'Webportal' hat, dort nie sichtbar werden, wenn er nur in Gruppen vorkommt, die die Zielplattform 'App' haben. Damit ein Inhalt auf einer bestimmten Zielplattform auftaucht muss diese Plattform sowohl durch die Gruppen- wie auch Inhaltseinstellung eine entsprechende Freigabe haben. Über die [[MuVorschau|Vorschau]] können Sie leicht prüfen, ob Ihre Konfiguration das gewünschte Ergebnis liefert
* Durch die Zielplattformangabe sowohl bei Inhalten wie auch bei Gruppen lassen sich verschiedene Vorgehensweise beim Zuschnitt der Inhalte durchführen: Sind es z. B. nur wenige Inhalte, die nicht in der App sichtbar sein sollen, so können die entsprechenden Gruppen für beide Zielplattformen geöffnet werden, aber die einzelnen Inhalte dann auf das 'Webportal' beschränkt werden

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der {{BIS App}} als Symbol der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]. Wenn Sie eines dieser Icons verwenden wollen, so können Sie so vorgehen:

''Icon aus der Font Awesome Sammlung herunterladen (Beispiel)''

Auf der Detailseite des Icons - z. B. [https://fontawesome.com/icons/caret-left?f=classic&s=solid caret-left] - finden Sie oben rechts eine Download-Schaltfläche. Wählen Sie dort das Format SVG aus. Wird kein SVG-Download angeboten, handelt es sich ggf. um ein Icon der „Pro“-Variante, das ohne entsprechende Lizenz nicht heruntergeladen werden kann.

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-05-13T13:26:27Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Zielplattform
* Die Zielplattform legt fest, ob ein Inhalt für die Anzeige von 'Meine Uni'-Inhalten im Web-Portal und/oder in der {{BIS App}} relevant ist
* Per Default wird hier die Auswahl 'Webportal&App' eingestellt. Dieser Default lässt den Inhalt potentiell in beiden Darstellungen sichtbar werden. Über die Auswahl einer der beiden anderen Optionen - 'Webportal' oder 'App' - kann die Nutzung auf eine Plattform beschränkt werden
* Ob ein Inhalt in der Zielplattform am Ende wirklich sichtbar wird bestimmt aber auch die entsprechende Einstellung auf Ebene der Gruppe: So kann z. B. ein Inhalt, der als Zielplattform 'Webportal' hat, dort nie sichtbar werden, wenn er nur in Gruppen vorkommt, die die Zielplattform 'App' haben. Damit ein Inhalt auf einer bestimmten Zielplattform auftaucht muss diese Plattform sowohl durch die Gruppen- wie auch Inhaltseinstellung eine entsprechende Freigabe haben. Über die [[MuVorschau|Vorschau]] können Sie leicht prüfen, ob Ihre Konfiguration das gewünschte Ergebnis liefert
* Durch die Zielplattformangabe sowohl bei Inhalten wie auch bei Gruppen lassen sich verschiedene Vorgehensweise beim Zuschnitt der Inhalte durchführen: Sind es z. B. nur wenige Inhalte, die nicht in der App sichtbar sein sollen, so können die entsprechenden Gruppen für beide Zielplattformen geöffnet werden, aber die einzelnen Inhalte dann auf das 'Webportal' beschränkt werden

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der Meine Uni App als Symbole der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]. Wenn Sie eines dieser Icons verwenden wollen, so können Sie so vorgehen:

''Icon aus der Font Awesome Sammlung herunterladen (Beispiel)''

Auf der Detailseite des Icons - z. B. [https://fontawesome.com/icons/caret-left?f=classic&s=solid caret-left] - finden Sie oben rechts eine Download-Schaltfläche. Wählen Sie dort das Format SVG aus. Wird kein SVG-Download angeboten, handelt es sich ggf. um ein Icon der „Pro“-Variante, das ohne entsprechende Lizenz nicht heruntergeladen werden kann.

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-05-12T20:50:17Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Zielplattform
* Die Zielplattform legt fest, ob ein Inhalt für die Anzeige von 'Meine Uni'-Inhalten im Web-Portal und/oder in der {{BIS App}} relevant ist
* Per Default wird hier die Auswahl 'Webportal&App' eingestellt. Dieser Default lässt den Inhalt potentiell in beiden Darstellungen sichtbar werden. Über die Auswahl einer der beiden anderen Optionen - 'Webportal' oder 'App' - kann die Nutzung eine eine Plattform beschränkt werden
* Ob ein Inhalt in der Zielplattform am Ende wirklich sichtbar wird bestimmt aber auch die entsprechende Einstellung auf Ebene der Gruppe: So kann z. B. ein Inhalt, der als Zielplattform 'Webportal' hat, dort nie sichtbar werden, wenn er nur in Gruppen vorkommt, die die Zielplattform 'App' haben. Damit ein Inhalt auf einer bestimmten Zielplattform auftaucht muss diese Plattform sowohl durch die Gruppen- wie auch Inhaltseinstellung eine entsprechende Freigabe haben. Über die [[MuVorschau|Vorschau]] können Sie leicht prüfen, ob Ihre Konfiguration das gewünschte Ergebnis liefert
* Durch die Zielplattformangabe sowohl bei Inhalten wie auch bei Gruppen lassen sich verschiedene Vorgehensweise beim Zuschnitt der Inhalte durchführen: Sind es z. B. nur wenige Inhalte, die nicht in der App sichtbar sein sollen, so können die entsprechenden Gruppen für beide Zielplattformen geöffnet werden, aber die einzelnen Inhalte dann auf das 'Webportal' beschränkt werden

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der Meine Uni App als Symbole der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]. Wenn Sie eines dieser Icons verwenden wollen, so können Sie so vorgehen:

''Icon aus der Font Awesome Sammlung herunterladen (Beispiel)''

Auf der Detailseite des Icons - z. B. [https://fontawesome.com/icons/caret-left?f=classic&s=solid caret-left] - finden Sie oben rechts eine Download-Schaltfläche. Wählen Sie dort das Format SVG aus. Wird kein SVG-Download angeboten, handelt es sich ggf. um ein Icon der „Pro“-Variante, das ohne entsprechende Lizenz nicht heruntergeladen werden kann.

MuVorschau

2026-05-12T20:49:30Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Preview-Ansicht / Vorschau|
In der [[muNavigation|Navigation]] wird ein Link in [https://meine.uni-bielefeld.de/meineuni/preview die Vorschaufunktion] im ''Meine Uni''-Portal angeboten. Auch wenn diese Seite kein direkter Teil der ''Meine Uni'' Bearbeitung ist wird hier die Verwendung erläutert, denn sie ermöglicht eine schnelle Kontrolle der aktuellen Konfiguration in Bezug auf alle Zielgruppen und Zielgruppenkombinationen, ohne dabei selbst Teil dieser Zielgruppen zu sein.

== Testen der aktuellen Konfiguration der Gruppen und Inhalte ==

Die Seite ist so aufgebaut, die Beschreibung bezieht sich dabei auf die Darstellung auf einem PC Bildschirm:

;Rechte Spalte
* Unter der Textbox mit der kurzen Erläuterung zur Vorschau befindet sich die Auswahl der Mailverteiler / Zielgruppen
* Es lassen sich einer oder mehrere Verteiler durch Anklicken wählen und über die kleinen x-Symbole auch wieder abwählen
* Es werden die Verteiler gezeigt, für die tatsächlich [[MuGruppeStart|Gruppen]] konfiguriert sind. Hier werden also nicht alle denkbaren BIS Mailverteiler angeboten
* Über 'Anzuzeigender Tag' können Sie das Bezugsdatum der Anzeige einstellen. Das erleichtert es die Wirksamkeit von [[MuInhaltEdit|bei Inhalten eingetragenen]] Gültigkeitszeiträume ('Gültig von / bis') zu testen. Es kann hier kein Datum in der Vergangenheit ausgewählt werden
* Über 'Zielplattform' wählen Sie aus, ob die Anzeige für das Webportal oder die {{BIS App}} dargestellt werden soll
* Über 'Vorschau aktualisieren' wird dann die linke Spalte aktualisiert
* Der Link 'Cache zurücksetzen' lädt die Inhalte und Gruppen neu. Normalerweise werden die Inhalte des Portals aus Performancegründen in einem Zwischenspeicher (Cache) gehalten, aber insbesondere, wenn Sie die Konfiguration des Portals verändert haben, müssen Sie diesen Link einmal anklicken, damit Sie wirklich den letzten Stand sehen

;Linke Spalte
* Hier werden die Inhalte für die Mailverteiler / Zielgruppen gezeigt, die Sie zuvor ausgewählt haben. Anfangs ist dieser Bereich daher leer
* Sie können über das "Stapel"-Icon am Seitenanfang zwischen den beiden Anzeigearten Kachelmeer / gruppierte Inhalte wechseln. Der Anzeigemodus 'gruppierte Inhalte' zeigt die Gruppen an und dort die Links zu den Gruppendetailseiten, die sich auch direkt verlinken lassen
* Sie können durch Umschalten der Spracheinstellung sehen, wie sich die Inhalte auf Deutsch und auf Englisch verhalten
* Die gezeigten Inhalte sind dabei nicht auf Sie personalisiert, hier sehen Sie genau die Anzeige, die Angehörige der von Ihnen aktuell gewählten Zielgruppen sehen
* Über das "Suche"-Icon können Sie die "find as you type"-Suche auf den gezeigten Inhalten testen
* Über das "Haus"-Icon gelangen Sie wieder in die normale Ansicht von ''Meine Uni'', dort werden Ihnen wieder Ihre persönlichen Inhalte angezeigt

== Teilen der Vorschau ==

Mit der Auswahl der Mailverteiler / Zielgruppen werden diese in die Adresse im Webbrowser aufgenommen, so dass sich die aktuelle Konfiguration einfach teilen lässt durch das Kopieren der Adresse. Es ist auch möglich sich Lesezeichen auf die Adresse zu legen, um sie immer wieder schnell erreichen zu können.

== Wer kann die Vorschau nutzen ==

Die Vorschau kann von allen Personen aufgerufen werden, die auf das Portal zugreifen können. Es sind keine speziellen Berechtigungen notwendig. Auch Studierende können die Seite aufrufen, sofern sie die Adresse kennen.

Hintergrund für diese Entscheidung ist, dass die Vorschau interessierten Personen einen Einblick ermöglich soll, welche Inhalte für welche Zielgruppen gezeigt werden. Auf diese Weise behalten zum Beispiel Beratungsstellen einen direkten Einblick in die Inhalte, die ihren Zielgruppen - z. B. den Studierenden - angeboten werden.

Die Infoseite [https://www.uni-bielefeld.de/themen/campus-support/bis-hilfeseiten/meine-uni/index.xml im Campus-Support Portal] geht daher auch auf die Vorschaufunktion ein.

== Vorschau auf einzelne Gruppen ==

Wenn Sie nur in Bezug auf eine bestimmte Gruppe sehen möchten, wie sich diese im Portal darstellt, so finden Sie in der [[MuGruppeDetail|Gruppendetailseite]] einen direkteren Weg: Dort finden Sie im Titel der Seite ein Symbol, über das Sie direkt in die Gruppenseite im Portal wechseln können.
}}

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-05-12T20:47:12Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Zielplattform
* Die Zielplattform legt fest, ob ein Inhalt für die Anzeige von 'Meine Uni'-Inhalten im Web-Portal und/oder in der {{BIS App}} relevant ist
* Per Default wird hier die Auswahl 'Webportal&App' eingestellt. Dieser Default lässt den Inhalt potentiell in beiden Darstellungen sichtbar werden. Über die Auswahl einer der beiden anderen Optionen - 'Webportal' oder 'App' - kann die Nutzung eine eine Plattform beschränkt werden
* Ob ein Inhalt in der Zielplattform am Ende wirklich sichtbar wird bestimmt aber auch die entsprechende Einstellung auf Ebene der Gruppe: So kann z. B. ein Inhalt, der als Zielplattform 'Webportal' hat, dort nie sichtbar werden, wenn er nur in Gruppen vorkommt, die die Zielplattform 'App' haben. Damit ein Inhalt auf einer bestimmten Zielplattform auftaucht muss diese Plattform sowohl durch die Gruppen- wie auch Inhaltseinstellung eine entsprechende Freigabe haben
* Durch die Zielplattformangabe sowohl bei Inhalten wie auch bei Gruppen lassen sich verschiedene Vorgehensweise beim Zuschnitt der Inhalte durchführen: Sind es z. B. nur wenige Inhalte, die nicht in der App sichtbar sein sollen, so können die entsprechenden Gruppen für beide Zielplattformen geöffnet werden, aber die einzelnen Inhalte dann auf das 'Webportal' beschränkt werden

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der Meine Uni App als Symbole der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]. Wenn Sie eines dieser Icons verwenden wollen, so können Sie so vorgehen:

''Icon aus der Font Awesome Sammlung herunterladen (Beispiel)''

Auf der Detailseite des Icons - z. B. [https://fontawesome.com/icons/caret-left?f=classic&s=solid caret-left] - finden Sie oben rechts eine Download-Schaltfläche. Wählen Sie dort das Format SVG aus. Wird kein SVG-Download angeboten, handelt es sich ggf. um ein Icon der „Pro“-Variante, das ohne entsprechende Lizenz nicht heruntergeladen werden kann.

Vorlage:MuGruppeAttribute

2026-05-12T20:41:49Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel der Gruppe. Dieser wird in der gegliederten Darstellung der Kacheln im ''Meine Uni''-Portal als Zwischenüberschrift verwendet

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, wenn Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Mailverteiler
* Die Liste der Adressen der BIS Mailverteiler, die die Zielgruppe(n) für diese Gruppe darstellen. Zum Verhältnis von Verteilern/Zielgruppen und den Gruppen in ''Meine Uni'' finden Sie eine Erläuterung in der [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Seite zu den grundlegenden Begriffen]]
* Um die verfügbaren Verteiler zu finden, ist die [[BISWiki:Die BIS E-Mailverteiler|Übersicht der E-Mailverteiler im BIS]] der beste Einstiegspunkt
* Die Verteileradressen können dabei mit oder ohne den '@ekvv.uni-bielefeld.de' Teil eingetragen werden, nach dem Speichern wird der Teil ab dem '@' entfernt
* Sie können mehrere Verteiler eintragen, die verschiedenen Adressen müssen mit einem Komma getrennt werden
* Vor dem Speichern wird geprüft, ob die Adressen zumindest formal korrekt sind, also tatsächlich vorhandene Verteilerarten beschreiben.
** Es ist trotzdem möglich, dass der konkret eingetragene Verteiler nicht existiert oder zum aktuellen Zeitpunkt keine Personen enthält.
** Ein Beispiel ist die Verteileradresse '123': Diese passt vom Format her zu den [[BISWiki:Einzelne Studierende per E-Mail ansprechen|Matrikelnummernverteilern]], allerdings ist '123' keine existierende {{UniID}}/Matrikelnummer
** Dieses Verhalten kann genutzt werden, wenn Gruppe zunächst nur im Entwurf angelegt werden und noch nicht den endgültigen Zielgruppen verfügbar gemacht werden sollen. Solche Gruppen wären aber trotzdem in der [[MuVorschau|Vorschau]] sichtbar
* Nach dem Speichern wird in der [[MuGruppeDetail|Detailseite]] angezeigt, wie der Verteiler / die Zielgruppe heißt, so dass Sie dort noch einmal kontrollieren können, ob Sie den richtigen Verteiler gewählt haben

;Zielplattform
* Die Zielplattform legt fest, ob eine Gruppe für die Anzeige von 'Meine Uni'-Inhalten im Web-Portal und/oder in der {{BIS App}} relevant ist
* Per Default wird hier die Auswahl 'Webportal&App' eingestellt. Dieser Default lässt die Gruppe in beiden Darstellungen sichtbar werden. Über die Auswahl einer der beiden anderen Optionen - 'Webportal' oder 'App' - kann die Nutzung eine eine Plattform beschränkt werden
* Über die entsprechende Einstellung bei den Inhalten kann auch in einer Gruppe, die für beide Plattform geöffnet ist, eine Differenzierung der anzuzeigenden Inhalte erfolgen

;Sortierung
* Über diesen Wert - es muss eine Zahl eingetragen werden - werden die Gruppen sortiert. Kleinere Zahlen kommen dabei vor größeren
* Die Sortierung spielt insbesondere dann eine Rolle, wenn Nutzer*innen des Portals Inhalte aus mehreren Gruppen angezeigt bekommen. Entweder weil die Gruppen den gleichen Zielgruppen zugeordnet sind, oder weil Nutzer*innen zu mehreren Zielgruppen gehören
* Über die Sortierung der Gruppen wird also eine Priorisierung auf den Mengen von Inhalten ausgedrückt werden, die mit den Gruppen verknüpft sind. Die Sortierung bei [[MuInhaltZuGruppeCreate|den Verknüpfungen zwischen Inhalten und Gruppen]] setzt dann darunter an
* Bei der Eintragung der Sortierungen sollte man gleich Lücken zwischen den Werten lassen, und die Werte zum Beispiel in 100er Schritten vergeben. Dadurch ist es leichter später Änderungen der Reihenfolge zu machen, da dann nur bei einem Eintrag die Sortierung geändert werden muss und nicht bei mehreren
* Achtung: Die Seite prüft nicht, ob der Sortierungswert eindeutig ist

;Beschreibung intern
* Hier können Sie Bearbeitungsnotizen hinterlassen, die Ihnen und anderen Bearbeiter*innen der ''Meine Uni''-Inhalte Informationen zu dieser Gruppe geben

Meine Uni: Grundlegende Begriffe

2026-05-12T20:34:57Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Grundlegende Begriffe|
In dieser Seite werden die Konzepte erläutert, die die Grundlage der Stukturierung des 'Meine Uni'-Portals bilden und deren Verständnis für die Bearbeitung der Inhalte wichtig ist. Diese Graphik fasst sie zusammen:

[[Datei:MU MeineUni Bestandteile.png|800px]]

== Zielsetzung des Portals ==

Ziel des ''Meine Uni Portals'' ist es den Nutzer*innen Links zu den für sie relevanten Inhalten zu zeigen. Die große Leistung des Portals ist es dabei, dass es in der Lage ist Personen direkt einer großen Anzahl von ''Zielgruppen'' zuzuordnen. Diese Zielgruppen werden mit den 'Meine Uni'-''Gruppen'' verknüpft und die Gruppen wiederum mit den 'Meine Uni'-''Inhalten''. Für die Nutzer*innen wird daraus eine maßgeschneiderte Darstellung der für sie relevanten Inhalte gebildet.

Ab 2026 werden die Inhalte auch in die {{BIS App}} integriert, damit wachsen das Portal und die App weiter zusammen.

== Personen ==

Das Portal ist heute nur mit einem Login zugänglich und steht damit den Hochschulangehörigen zur Verfügung. Das sind die Studierenden, die Mitarbeitenden, das Personal der Kliniken des Universitätsklinikums OWL, aber zu einem gewissen Anteil auch Externe und Ehemalige. Keinen Zugriff haben Bewerber*innen.

Im BIS liegen zu den Nutzer*innen zahlreiche Information aus unterschiedlichen Quellen vor, das System 'kennt' die Nutzer*innen also und kann sie damit Zielgruppen zuordnen:

== Zielgruppen und Mailverteiler ==

Der Begriff der ''Zielgruppe'' ist im BIS synonym mit den [[BISWiki:Die BIS E-Mailverteiler|dynamischen E-Mailverteilern im BIS]]. Diese Verteiler sind sehr vielfältig und haben die Besonderheit, dass sie nicht manuell gepflegt werden, sondern immer auf Daten beruhen, die an anderer Stelle entstehen. Zum Beispiel:

* Der [[BISWiki:E-Mailverteiler aller Studierenden|Verteiler aller Studierenden]] enthält die Personen, die in der Studierendenverwaltung des StudSeks den Status 'eingeschrieben' haben
* Der [[BISWiki:E-Mailverteiler aller Studierenden eines Studiengangs|Verteiler aller Studierenden im Medizinstudiengang]] im ersten Fachsemester enthält die Personen, die in der Studierendenverwaltung in diesem Studiengang eingeschrieben sind und sich aktuell im 1. Fachsemester befinden
* Der Verteiler aller Mitarbeitenden der zentralen Verwaltung enthält die Personen, die im PEVZ in einer der Untereinrichtungen unter [[Einrichtung:281771|Zentrale Verwaltung]] eingetragen sind
* Der [[BISWiki:E-Mailverteiler aller Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Technik und Verwaltung|Verteiler der Mitarbeitenden in Technik und Verwaltung]] enthält alle Personen, die im PEVZ entsprechend eingetragen sind, oder in SAP bestimmte Status haben
* Der [[BISWiki:E-Mailverteiler für neue Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter|Verteiler der Mitarbeitenden, die in den letzten 30 Tagen neu eingestellt]] wurden, enthält die Personen, die innerhalb der letzten 30 Tage erstmals im PEVZ eingetragen wurden

Diese Verteiler sind immer aktuell, da sich jede Änderung an den zu Grunde liegenden Daten sofort auswirkt. Im BIS werden immer noch weitere Verteiler entwickelt, wenn entsprechende Bedarfe erkannt werden.

Die Verteiler wurden für die Nutzung u. a. im ''Meine Uni''-Portal so erweitert, dass sie nicht nur E-Mailadressen liefern, sondern auch die Personen, zu denen diese Adressen gehören. Auf die kleinen Unterschiede zwischen einem Verteiler und der daraus gebildeten Zielgruppe wird am Ende der Seite eingegangen.

Dieser Teil des Systems wird dabei nicht in der ''Meine Uni''-Administration bearbeitet, da er vom BIS System direkt zur Verfügung gestellt wird. Der Übergang zu den originären ''Meine Uni''-Elementen geschieht mit den Gruppen:

== Gruppen ==

Die Gruppen in der ''Meine Uni''-Administration dienen der Bündelung von Inhalten und der Verknüpfung mit den Zielgruppen. Und damit indirekt zu den Personen, für die die Inhalte relevant sind. Eine Gruppe hat [[MuGruppeCreate|im wesentlichen]] einen Namen und eine oder mehrere Zielgruppen.

Die relativ freie Verknüpfung von Zielgruppen und ''Meine Uni''-Gruppen erlaubt dabei Konstruktionen, die über die Möglichkeiten der BIS Verteiler hinausgehen:

;Eine Gruppe mit mehreren Zielgruppen
* Da bei einer Gruppe mehrere Zielgruppen / Verteiler eingetragen werden können ist es möglich so beliebige Bündel von Zielgruppen auf einen Schlag zu adressieren und Kombinationen von Zielgruppen zu bilden, die sich nicht mit einem einzigen BIS Mailverteiler abdecken lassen
* Beispiel könnte hier eine Gruppe sein, die alle Frauen der Hochschule adressiert und dazu die Verteiler der weiblichen Studierenden und der weiblichen Mitarbeitenden bündelt

;Mehrere Gruppen für eine Zielgruppe
* Umgekehrt ist es auch möglich für die gleiche Zielgruppe, z. B. die aller Studierenden, mehrere Gruppen anzulegen. Hier stellen die Gruppen dann inhaltliche Untergliederungen der Inhalte dar, die auch in der Anzeige im Portal sichtbar werden, wenn Nutzer*innen nicht die Kachelmeeranzeige wählen.
* Auch in [[MuVorschau|der Vorschau]] sind diese Untergliederungen sichtbar und es gibt im Portal feste Links für Gruppen, über die man die Gruppeninhalte auch direkt verlinken kann

Generell kann kein Inhalt ohne eine entsprechende Gruppe im Portal sichtbar werden.

Die Gruppen haben eine festgelegte Reihenfolge untereinander. Diese bestimmt, mit welcher Sortierung sie im Portal gezeigt werden und definiert damit, welche Gruppen von Inhalten den Nutzer*innen zuerst gezeigt wird.

== Inhalte ==

Die Inhalte im Portal entsprechen den ''Kacheln'' in der Sicht der Nutzer*innen. Die möglichen Eigenschaften [[MuInhaltCreate|werden hier beschrieben]]. Kurz gesagt sind Inhalte Links, die mit Titel und Informationen zur Formatierung versehen werden können.

Das Portal nimmt selbst nicht die eigentlichen Inhalte auf, es verlinkt auf Inhalte in anderen Seiten.

== Inhalte und Gruppen verknüpfen ==

Um die Inhalte im Portal zu zeigen müssen sie mit mindestens einer Gruppe verknüpft werden. Sowohl in den Detailseiten [[MuGruppeDetail|der Gruppen]] wie auch [[MuInhaltDetail|der Inhalte]] findet sich die Option zur [[MuInhaltZuGruppeCreate|Anlage dieser Verknüpfungen]]. Über die Verknüpfungen wird auch die Reihenfolge der Inhalte innerhalb einer Gruppe festgelegt.

Es ist möglich Inhalte mit mehreren Gruppen zu verknüpfen.

== Potentielle Abweichungen zwischen Verteilern und Zielgruppen ==

Wie zuvor beschrieben werden die Zielgruppen aus den BIS Mailverteilern gebildet. Hier kann es in Einzelfällen kleine Abweichungen geben, die darin begründet sind, dass die Verteiler in ihrer ursprünglichen Verwendung E-Mailadressen liefern, in ihrer Verwendung für die Zielgruppen hingegen Personen. Das sind nicht vollständig identische Auswertungen:

So sind etwa im [[BISWiki:E-Mailverteiler aller Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter|Verteiler aller Mitarbeitenden]] auch Funktionsmailadressen enthalten und eine an diesen Verteiler verschickte E-Mail wird damit möglicherweise auch von Personen gelesen, die nicht im PEVZ eingetragen sind und damit in der aus dem Verteiler gebildeten Zielgruppe 'Alle Mitarbeiter*innen' nicht enthalten sind.

Eine zeitlich befristete Abweichung kann dadurch entstehen, dass die Auswertung der Personen, die zu einer Zielgruppe gehören, im System zwischengespeichert und nach heutigem Stand einmal pro Stunde neu berechnet wird. So würde eine Studierende, die gerade in der Studierendenverwaltung im Anglistik Bachelor eingeschrieben wurde, ggf. erst 60 Minuten später in der entsprechenden Zielgruppe enthalten sein.

Für das Verständnis der Zusammenhänge im ''Meine Uni''-Portal sind diese Abweichungen aber normalerweise unerheblich.
}}

EKVVSemesterALKKonfig

2026-05-11T07:04:35Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|eKVV: Auslastungskontrolle|
In dieser Seite führen Sie die Konfiguration und Auswertung der Auslastungskontrollen durch. Die Seite auf eine Asuwertungs- und eine Konfigurationsanzeige:

== Auswertung der Kontrollergebnisse ==

Wählen Sie am Seitenanfang das Semester, für das Sie die Ergebnisse der Auslastungskontrollen auswerten wollen. Wenn in dem Semester entsprechende Ergebnisse vorhanden sind, so wird zunächst eine Statistik angezeigt darüber an welchen Tagen Ergebnisse vorliegen und wie viele. Über den Schalter 'Alle Auswertungen anzeigen' erhalten Sie eine Darstellung aller Kontrollergebnisse über alle Tage hinweg. Das Format der Tabelle ist ähnlich wie die im Folgenden beschriebene tagesbezogene Auswertung, nur das hier in der ersten Spalte zusätzlich das Tagesdatum eingefügt wird.

=== Tagesbezogene Auswertung ===

Um eine Auswertung für den aktuellen Tag zu erhalten wählen Sie in der zweiten Auswahlliste den Tag, den Sie betrachten wollen. Danach zeigt das eKVV eine Tabelle an, die in jeder Zeile einen der zu kontrollierenden Räume auflistet und in jeder Spalte einen der Kontrollzeiträume. Die Zeilen und Spalten erscheinen immer komplett, auch in dem Fall, dass keine Daten vorliegen. In der ersten Spalte wird angezeigt zu welcher Laufliste ein Raum gehört, die Reihenfolge der Räume ist so, wie sie auf den Lauflisten vorgegeben ist. Sie können aber durch Anklicken der Kopfzeile die Tabelle nach allen Spalten neu sortieren. Zusätzlich gibt es ein Schnellsuchfeld am Anfang der Tabelle und Exportmöglichkeiten in das Excel und CSV-Format.

Durch Anklicken der Raumnamen wechseln Sie in den [[EKVVRaumBelegung|Belegungsplan]] des Raums. Dabei wird die Anzeige auf die Woche fokussiert, in der das gewählte Datum liegt. So kann z. B. direkt geprüft werden welche Buchungen in einem Raum vorliegen.

=== Legende ===

Über eine Farblegende wird erklärt, welche Bedeutungen die einzelnen Werte haben. Hier wird z. B. '50' gezeigt für den Auslastungsbereich '25-50%'. Bei Werten unterhalb von 25% und über 100% wird die konkret vom Wachdienst erfasste Personenanzahl umgerechnet in den Prozentwert. Zum Beispiel so:

Ein Raum mit 50 Plätzen hat 10 belegte Plätze. In der Tabelle wird dann 20% angezeigt. Der gleiche Raum mit 55 belegten Plätzen würde in der Anzeige als zu 110% belegt angezeigt.

=== Detailsicht für eine Raum/Zeit-Kombination ===

Durch Anklicken eines Auswertungsergebnisses öffnet sich eine Popup Anzeige, die für einen Raum und ein Kontrollzeitfenster diese Daten alle bisher erfassten Daten zeigt. Diese Auswertung geht damit über alle Tage, die bereits erfasst wurden, und ermöglicht so eine geschlossene Betrachtung der Raumnutzung in diesem Zeitraum.

Es wird dabei anzeigt wann die Datenerfassung durchgeführt wurde und von wem. Hinweis: Der Name der kontrollierenden Personen kann in beliebiger Weise in der Erfassungsmaske eingetragen werden, es wird nicht aus einem Login geholt. Bei Erfassungsergebnissen nuter 25% oder über 100% wird hier zusäzlich die konkrete Personenzahl dargestellt, die dokumentiert wurde.

Der Schalter 'Alle Einträge zeigen' blendet ggf. vorhandene Mehrfacherfassungen ein. Das Formular für die Dateneingabe erlaubt eine mehrmalige Eingabe der Daten für eine Raum/Zeit-Kombinationen, z. B. für Korrekturen. Dabei werden aber früher erfasste Daten nicht übeschrieben, sondern bleiben erhalten. In der Auswertung wird immer der zuletzt eingetragene Werte verwendet, aber hier lassen sich auch zuvor erfasste Werte einsehen.

== Konfiguration ==

In diesem Reiter aktivieren und konfigurieren Sie die Auslastungskontrolle für ein Semester. Ohne entsprechende Konfiguration kann die Auslastungskontrolle nicht durchgeführt werden. Das sind die Einstellungsmöglichkeiten:

* Startdatum und Enddatum: Definieren den Zeitraum, für den Datenerfassungen möglich sind
* Registrierung: Über die Checkbox 'Auslastungserfassung aktivieren' schalten Sie die Datenerfassung an oder aus. Bei vergangenen Semestern sollte die Erfassung abgestellt werden, damit sichergestellt ist, dass sich die erfassten Daten nicht mehr verändern
* Zugriffspasswort: Hier können sie ein Passwort für die Datenerfassung setzen. Die ist insbesondere für den Fall gedacht, dass die Erfassungsseite bekannt wird und von unbekannten Personen fehlerhafte Daten eingetragen werden. Durch das Setzen eines Passworts bzw. den Wechsel auf ein neues Passwort kann der Zugriff abgesichert werden

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über die [[EKVVZRHome|Startseite für die zentrale Raumvergabe]].
}}

EKVVSemesterALKKonfig

2026-05-11T07:04:02Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|eKVV: Auslastungskontrolle|
In dieser Seite führen Sie die Konfiguration und Auswertung der Auslastungskontrollen durch. Die Seite auf eine Asuwertungs- und eine Konfigurationsanzeige:

== Auswertung der Kontrollergebnisse ==

Wählen Sie am Seitenanfang das Semester, für das Sie die Ergebnisse der Auslastungskontrollen auswerten wollen. Wenn in dem Semester entsprechende Ergebnisse vorhanden sind, so wird zunächst eine Statistik angezeigt darüber an welchen Tagen Ergebnisse vorliegen und wie viele. Über den Schalter 'Alle Auswertungen anzeigen' erhalten Sie eine Darstellung aller Kontrollergebnisse über alle Tage hinweg. Das Format der Tabelle ist ähnlich wie die im Folgenden beschriebene tagesbezogene Auswertung, nur das hier in der ersten Spalte zusätzlich das Tagesdatum eingefügt wird.

=== Tagesbezogene Auswertung ===

Um eine Auswertung für den aktuellen Tag zu erhalten wählen Sie in der zweiten Auswahlliste den Tag, den Sie betrachten wollen. Danach zeigt das eKVV eine Tabelle an, die in jeder Zeile einen der zu kontrollierenden Räume auflistet und in jeder Spalte einen der Kontrollzeiträume. Die Zeilen und Spalten erscheinen immer komplett, auch in dem Fall, dass keine Daten vorliegen. In der ersten Spalte wird angezeigt zu welcher Laufliste ein Raum gehört, die Reihenfolge der Räume ist so, wie sie auf den Lauflisten vorgegeben ist. Sie können aber durch Anklicken der Kopfzeile die Tabelle nach allen Spalten neu sortieren. Zusätzlich gibt es ein Schnellsuchfeld am Anfang der Tabelle und Exportmöglichkeiten in das Excel und CSV-Format.

Durch Anklicken der Raumnamen wechseln Sie in den [[EKVVRaumBelegung|Belegungsplan]] des Raums. Dabei wird die Anzeige auf die Woche fokussiert, in der das gewählte Datum liegt. So kann z. B. direkt geprüft werden welche Buchungen in einem Raum vorliegen.

=== Legende ===

Über eine Farblegende wird erklärt, welche Bedeutungen die einzelnen Werte haben. Hier wird z. B. '50' gezeigt für den Auslastungsbereich '25-50%'. Bei Werten unterhalb von 25% und über 100% wird die konkret vom Wachdienst erfasste Personenanzahl umgerechnet in den Prozentwert. Zum Beispiel so:

Ein Raum mit 50 Plätzen hat 10 belegte Plätze. In der Tabelle wird dann 20% angezeigt. Der gleiche Raum mit 55 belegten Plätzen würde in der Anzeige als zu 110% belegt angezeigt.

=== Detailsicht für eine Raum/Zeit-Kombination ===

Durch Anklicken eines Auswertungsergebnisses öffnet sich eine Popup Anzeige, die für einen Raum und ein Kontrollzeitfenster diese Daten alle bisher erfassten Daten zeigt. Diese Auswertung geht damit über alle Tage, die bereits erfasst wurden, und ermöglicht so eine geschlossene Betrachtung der Raumnutzung in diesem Zeitraum.

Es wird dabei anzeigt wann die Datenerfassung durchgeführt wurde und von wem. Hinweis: Der Name der kontrollierenden Personen kann in beliebiger Weise in der Erfassungsmaske eingetragen werden, es wird nicht aus einem Login geholt. Bei Erfassungsergebnissen nuter 25% oder über 100% wird hier zusäzlich die konkrete Personenzahl dargestellt, die dokumentiert wurde.

Der Schalter 'Alle Einträge zeigen' blendet ggf. vorhandene Mehrfacherfassungen ein. Das Formular für die Dateneingabe erlaubt eine mehrmalige Eingabe der Daten für eine Raum/Zeit-Kombinationen, z. B. für Korrekturen. Dabei werden aber früher erfasste Daten nicht übeschrieben, sondern bleiben erhalten. In der Auswertung wird immer der zuletzt eingetragene Werte verwendet, aber hier lassen sich auch zuvor erfasste Werte einsehen.

== Konfiguration ==

In diesem Reiten aktivieren und konfigurieren Sie die Auslastungskontrolle für ein Semester. Ohne entsprechende Konfiguration kann die Auslastungskontrolle nicht durchgeführt werden. Das sind die Einstellungsmöglichkeiten

* Startdatum und Enddatum: Definieren den Zeitraum, für den Datenerfassungen möglich sind
* Registrierung: Über die Checkbox 'Auslastungserfassung aktivieren' schalten Sie die Datenerfassung an oder aus. Bei vergangenen Semestern sollte die Erfassung abgestellt werden, damit sichergestellt ist, dass sich die erfassten Daten nicht mehr verändern
* Zugriffspasswort: Hier können sie ein Passwort für die Datenerfassung setzen. Die ist insbesondere für den Fall gedacht, dass die Erfassungsseite bekannt wird und von unbekannten Personen fehlerhafte Daten eingetragen werden. Durch das Setzen eines Passworts bzw. den Wechsel auf ein neues Passwort kann der Zugriff abgesichert werden

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EKVVSemesterALKKonfig

2026-05-11T06:43:22Z

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[[Category:eKVV Eingabe]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|eKVV: Auslastungskontrolle|
In dieser Seite führen Sie die Konfiguration und Auswertung der Auslastungskontrollen durch. Die Seite auf eine Asuwertungs- und eine Konfigurationsanzeige:

== Auswertung der Kontrollergebnisse ==

Wählen Sie am Seitenanfang das Semester, für das Sie die Ergebnisse der Auslastungskontrollen auswerten wollen. Wenn in dem Semester entsprechende Ergebnisse vorhanden sind, so wird zunächst eine Statistik angezeigt darüber an welchen Tagen Ergebnisse vorliegen und wie viele. Über den Schalter 'Alle Auswertungen anzeigen' erhalten Sie eine Darstellung aller Kontrollergebnisse über alle Tage hinweg. Das Format der Tabelle ist ähnlich wie die im Folgenden beschriebene tagesbezogene Auswertung, nur das hier in der ersten Spalte zusätzlich das Tagesdatum eingefügt wird.

=== Tagesbezogene Auswertung ===

Um eine Auswertung für den aktuellen Tag zu erhalten wählen Sie in der zweiten Auswahlliste den Tag, den Sie betrachten wollen. Danach zeigt das eKVV eine Tabelle an, die in jeder Zeile einen der zu kontrollierenden Räume auflistet und in jeder Spalte einen der Kontrollzeiträume. Die Zeilen und Spalten erscheinen immer komplett, auch in dem Fall, dass keine Daten vorliegen. In der ersten Spalte wird angezeigt zu welcher Laufliste ein Raum gehört, die Reihenfolge der Räume ist so, wie sie auf den Lauflisten vorgegeben ist. Sie können aber durch Anklicken der Kopfzeile die Tabelle nach allen Spalten neu sortieren. Zusätzlich gibt es ein Schnellsuchfeld am Anfang der Tabelle und Exportmöglichkeiten in das Excel und CSV-Format.

Durch Anklicken der Raumnamen wechseln Sie in den [[EKVVRaumBelegung|Belegungsplan]] des Raums. Dabei wird die Anzeige auf die Woche fokussiert, in der das gewählte Datum liegt. So kann z. B. direkt geprüft werden welche Buchungen in einem Raum vorliegen.

=== Legende ===

Über eine Farblegende wird erklärt, welche Bedeutungen die einzelnen Werte haben. Hier wird z. B. '50' gezeigt für den Auslastungsbereich '25-50%'. Bei Werten unterhalb von 25% und über 100% wird die konkret vom Wachdienst erfasste Personenanzahl umgerechnet in den Prozentwert. Zum Beispiel so:

Ein Raum mit 50 Plätzen hat 10 belegte Plätze. In der Tabelle wird dann 20% angezeigt. Der gleiche Raum mit 55 belegten Plätzen würde in der Anzeige als zu 110% belegt angezeigt.

=== Detailsicht für eine Raum/Zeit-Kombination ===

Durch Anklicken eines Auswertungsergebnisses öffnet sich eine Popup Anzeige, die für einen Raum und ein Kontrollzeitfenster diese Daten alle bisher erfassten Daten zeigt. Diese Auswertung geht damit über alle Tage, die bereits erfasst wurden, und ermöglicht so eine geschlossene Betrachtung der Raumnutzung in diesem Zeitraum.

Es wird dabei anzeigt wann die Datenerfassung durchgeführt wurde und von wem. Hinweis: Der Name der kontrollierenden Personen kann in beliebiger Weise in der Erfassungsmaske eingetragen werden, es wird nicht aus einem Login geholt. Bei Erfassungsergebnissen nuter 25% oder über 100% wird hier zusäzlich die konkrete Personenzahl dargestellt, die dokumentiert wurde.

Der Schalter 'Alle Einträge zeigen' blendet ggf. vorhandene Mehrfacherfassungen ein. Das Formular für die Dateneingabe erlaubt eine mehrmalige Eingabe der Daten für eine Raum/Zeit-Kombinationen, z. B. für Korrekturen. Dabei werden aber früher erfasste Daten nicht übeschrieben, sondern bleiben erhalten. In der Auswertung wird immer der zuletzt eingetragene Werte verwendet, aber hier lassen sich auch zuvor erfasste Werte einsehen.

== Konfiguration ==

* Startdatum
* Enddatum
Auswahlkalender
Registrierung:
Auslastungserfassung aktivieren
Zugriffspasswort:
Optionales Passwort für die Registrierung

== Wie erreiche ich diese Seite ==

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EKVVAnwesenheitenVSTListe

2026-05-11T06:15:28Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung|
In dieser Seite sehen Sie als [[EKVVBerechtigungen|Lehrkoordination]] die Veranstaltungen in einem Semester, bei denen die [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] aktiv ist. In der Seite wählen Sie dazu das Semester und die Einrichtung, deren Veranstaltungen Sie sehen möchte. In der Einrichtungsauswahlseite werden Ihnen nur die Einrichtungen angeboten, für die Sie Berechtigungen in der Lehrkoordination besitzen.

Per Voreinstellung werden die Veranstaltungen nach ihrem Terminen sortiert und nur die gezeigt, die heute oder in Zukunft stattfinden. Wenn Sie auch bereits stattgefundene Veranstaltungen sehen möchte, so wählen Sie dazu die entsprechende Checkbox, zusätzlich kann nach den Veranstaltungen gesucht werden, bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierung stattgefunden hat.

== Liste der Veranstaltungen ==

In der Veranstaltungsliste werden Ihnen die gefundenen Veranstaltungen mit diesen Angaben gezeigt:

* Belegnummer und Titel sowie die Lehrenden. Es ist hier ein Link zur [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] hinterlegt
* Die Veranstaltungsart(en)
* Die geplante Anzahl an Teilnehmer*innen und in Klammern die Anzahl der Studierenden, die aktuell noch als Teilnehmer*innen gelten. Durch Anklicken der Zahl gelangen Sie in die [[EKVVTNListe|Teilnahmeliste]]. Um nur Veranstaltungen zu zeigen, bei denen keine Teilnehmer*innen vorhanden sind, kann in das Suchfeld <code>(0)</code> eingetragen werden
* Wenn bereits Buchungen durch die Lehrpersonen vorgenommen wurden, so erscheint hier ein Häkchen. Auch der hier hinterlegte Link führt in die Teilnahmeliste, in der sich die dokumentierten Anwesenheiten einsehen lassen
* Das Datum des ersten Veranstaltungstermins
* Die Uhrzeit, zu dem die Veranstaltung beginnt
* Der Veranstaltungsort
* Modul (optional): Das Modul stammt aus den [[EKVVVSTFach|Fachzuordnungen]], da es etwas Zeit braucht diese Angabe zu laden muss die Anzeige explizit über die entsprechende Checkbox aktiviert werden
* Der Link zum Aufruf [[EKVVAnwesenheitsbuchungAuszug|des PDF Auszugs mit dem QR-Code]] für die Anwesenheitsbuchung. Öffnet sich in einem neuen Fenster. Falls es sich um eine Veranstaltung für die [https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/staatspruefung/202720708 erste Kohorte des Medizinstudiengangs] mit Lernzielportfolio handelt, so wird das PDF für dieses Format geöffnet.

Hinweis: Es können in dieser Liste nur Veranstaltungen aufgeführt werden, die auch auswertbare [[EKVVVSTTermine|Termineintragungen]] haben.

{{DataTablesHinweis}}

== Filteroptionen ==

Neben den 'Aktualisieren'-Schalter können Sie drei Optionen auswählen, die dem Umfang der angezeigten Veranstaltungen steuern:

* '''Alle''' - es werden alle Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung für die Einrichtung im Semester gezeigt
* '''Nur noch stattfindende''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute oder in der Zukunft stattfinden. Diese Filterung wird voreingestellt beim ersten Aufruf der Seite
* '''Nur ohne Registrierungen''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute stattfinden oder bereits stattgefunden haben, und bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierungen vorhanden sind

== Was ist, wenn hier Veranstaltungen fehlen? ==

In der Liste erscheinen nur die Veranstaltungen, bei denen im eKVV eingestellt wurde, dass bei ihnen eine [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] durchgeführt wird. Diese Einstellung wird in den [[EKVVTNManagementErw|erweiterten Einstellungen des Teilnahmemanagements]] von den [[EKVVBerechtigungen|Belegmanager*innen]] gesetzt.

Wenn Sie eine bestimmte Veranstaltung in der Liste vermissen, so können Sie über die [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] in die [[EKVVOrgAnsprechpersonen|Anzeige der Ansprechpersonen]] gehen, dort finden Sie die Kolleg*innen, die die entsprechenden Berechtigungen haben um das zu korrigieren.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Die Seite ist direkt auf der [[EKVVStart|Startseite]] verlinkt.
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EKVVAnwesenheitenVSTListe

2026-05-11T06:15:13Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung|
In dieser Seite sehen Sie als [[EKVVBerechtigungen|Lehrkoordination]] die Veranstaltungen in einem Semester, bei denen die [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] aktiv ist. In der Seite wählen Sie dazu das Semester und die Einrichtung, deren Veranstaltungen Sie sehen möchte. In der Einrichtungsauswahlseite werden Ihnen nur die Einrichtungen angeboten, für die Sie Berechtigungen in der Lehrkoordination besitzen.

Per Voreinstellung werden die Veranstaltungen nach ihrem Terminen sortiert und nur die gezeigt, die heute oder in Zukunft stattfinden. Wenn Sie auch bereits stattgefundene Veranstaltungen sehen möchte, so wählen Sie dazu die entpsrechende Checkbox, zusätzlich kann nach den Veranstaltungen gesucht werden, bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierung stattgefunden hat.

== Liste der Veranstaltungen ==

In der Veranstaltungsliste werden Ihnen die gefundenen Veranstaltungen mit diesen Angaben gezeigt:

* Belegnummer und Titel sowie die Lehrenden. Es ist hier ein Link zur [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] hinterlegt
* Die Veranstaltungsart(en)
* Die geplante Anzahl an Teilnehmer*innen und in Klammern die Anzahl der Studierenden, die aktuell noch als Teilnehmer*innen gelten. Durch Anklicken der Zahl gelangen Sie in die [[EKVVTNListe|Teilnahmeliste]]. Um nur Veranstaltungen zu zeigen, bei denen keine Teilnehmer*innen vorhanden sind, kann in das Suchfeld <code>(0)</code> eingetragen werden
* Wenn bereits Buchungen durch die Lehrpersonen vorgenommen wurden, so erscheint hier ein Häkchen. Auch der hier hinterlegte Link führt in die Teilnahmeliste, in der sich die dokumentierten Anwesenheiten einsehen lassen
* Das Datum des ersten Veranstaltungstermins
* Die Uhrzeit, zu dem die Veranstaltung beginnt
* Der Veranstaltungsort
* Modul (optional): Das Modul stammt aus den [[EKVVVSTFach|Fachzuordnungen]], da es etwas Zeit braucht diese Angabe zu laden muss die Anzeige explizit über die entsprechende Checkbox aktiviert werden
* Der Link zum Aufruf [[EKVVAnwesenheitsbuchungAuszug|des PDF Auszugs mit dem QR-Code]] für die Anwesenheitsbuchung. Öffnet sich in einem neuen Fenster. Falls es sich um eine Veranstaltung für die [https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/staatspruefung/202720708 erste Kohorte des Medizinstudiengangs] mit Lernzielportfolio handelt, so wird das PDF für dieses Format geöffnet.

Hinweis: Es können in dieser Liste nur Veranstaltungen aufgeführt werden, die auch auswertbare [[EKVVVSTTermine|Termineintragungen]] haben.

{{DataTablesHinweis}}

== Filteroptionen ==

Neben den 'Aktualisieren'-Schalter können Sie drei Optionen auswählen, die dem Umfang der angezeigten Veranstaltungen steuern:

* '''Alle''' - es werden alle Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung für die Einrichtung im Semester gezeigt
* '''Nur noch stattfindende''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute oder in der Zukunft stattfinden. Diese Filterung wird voreingestellt beim ersten Aufruf der Seite
* '''Nur ohne Registrierungen''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute stattfinden oder bereits stattgefunden haben, und bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierungen vorhanden sind

== Was ist, wenn hier Veranstaltungen fehlen? ==

In der Liste erscheinen nur die Veranstaltungen, bei denen im eKVV eingestellt wurde, dass bei ihnen eine [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] durchgeführt wird. Diese Einstellung wird in den [[EKVVTNManagementErw|erweiterten Einstellungen des Teilnahmemanagements]] von den [[EKVVBerechtigungen|Belegmanager*innen]] gesetzt.

Wenn Sie eine bestimmte Veranstaltung in der Liste vermissen, so können Sie über die [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] in die [[EKVVOrgAnsprechpersonen|Anzeige der Ansprechpersonen]] gehen, dort finden Sie die Kolleg*innen, die die entsprechenden Berechtigungen haben um das zu korrigieren.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

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EKVVAnwesenheitenVSTListe

2026-05-11T06:14:57Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung|
In dieser Seite sehen Sie als [[EKVVBerechtigungen|Lehrkoordination]] die Veranstaltungen in einem Semester, bei denen die [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] aktiv ist. In der Seite wählen Sie dazu das Semester und die Einrichtung, deren Veranstaltungen Sie sehen möchte. In der Einrichtungsauswahlseite werden Ihnen nur die Einrichtungen angeboten, für die Sie Berechtigungen in der Lehrkoordination besitzen.

Per Voreinstellung werden die Veranstaltungen nach ihrem Terminen sortiert und nur die gezeigt, die heute oder in Zukunft stattfinden. Wenn Sie auch bereits stattgefundene Veranstaltungen sehen möchte, so wählen Sie dazu die entpsrechende Checkbox, zusätzlich kann nach den Veranstaltungen gesucht werden, bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierung stattgefunden hat.

== Liste der Veranstaltungen ==

In der Veranstaltungsliste werden Ihnen die gefundenen Veranstaltungen mit diesen Angaben gezeigt:

* Belegnummer und Titel sowie die Lehrenden. Es ist hier ein Link zur [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] hinterlegt
* Die Veranstaltungsart(en)
* Die geplante Anzahl an Teilnehmer*innen und in Klammern die Anzahl der Studierenden, die aktuell noch als Teilnehmer*innen gelten. Durch Anklicken der Zahl gelangen Sie in die [[EKVVTNListe|Teilnahmeliste]]. Um nur Veranstaltungen zu zeigen, bei denen keine Teilnehmer*innen vorhanden sind, kann in das Suchfeld <code>(0)</pre> eingetragen werden
* Wenn bereits Buchungen durch die Lehrpersonen vorgenommen wurden, so erscheint hier ein Häkchen. Auch der hier hinterlegte Link führt in die Teilnahmeliste, in der sich die dokumentierten Anwesenheiten einsehen lassen
* Das Datum des ersten Veranstaltungstermins
* Die Uhrzeit, zu dem die Veranstaltung beginnt
* Der Veranstaltungsort
* Modul (optional): Das Modul stammt aus den [[EKVVVSTFach|Fachzuordnungen]], da es etwas Zeit braucht diese Angabe zu laden muss die Anzeige explizit über die entsprechende Checkbox aktiviert werden
* Der Link zum Aufruf [[EKVVAnwesenheitsbuchungAuszug|des PDF Auszugs mit dem QR-Code]] für die Anwesenheitsbuchung. Öffnet sich in einem neuen Fenster. Falls es sich um eine Veranstaltung für die [https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/staatspruefung/202720708 erste Kohorte des Medizinstudiengangs] mit Lernzielportfolio handelt, so wird das PDF für dieses Format geöffnet.

Hinweis: Es können in dieser Liste nur Veranstaltungen aufgeführt werden, die auch auswertbare [[EKVVVSTTermine|Termineintragungen]] haben.

{{DataTablesHinweis}}

== Filteroptionen ==

Neben den 'Aktualisieren'-Schalter können Sie drei Optionen auswählen, die dem Umfang der angezeigten Veranstaltungen steuern:

* '''Alle''' - es werden alle Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung für die Einrichtung im Semester gezeigt
* '''Nur noch stattfindende''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute oder in der Zukunft stattfinden. Diese Filterung wird voreingestellt beim ersten Aufruf der Seite
* '''Nur ohne Registrierungen''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute stattfinden oder bereits stattgefunden haben, und bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierungen vorhanden sind

== Was ist, wenn hier Veranstaltungen fehlen? ==

In der Liste erscheinen nur die Veranstaltungen, bei denen im eKVV eingestellt wurde, dass bei ihnen eine [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] durchgeführt wird. Diese Einstellung wird in den [[EKVVTNManagementErw|erweiterten Einstellungen des Teilnahmemanagements]] von den [[EKVVBerechtigungen|Belegmanager*innen]] gesetzt.

Wenn Sie eine bestimmte Veranstaltung in der Liste vermissen, so können Sie über die [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] in die [[EKVVOrgAnsprechpersonen|Anzeige der Ansprechpersonen]] gehen, dort finden Sie die Kolleg*innen, die die entsprechenden Berechtigungen haben um das zu korrigieren.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

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EKVVAnwesenheitenVSTListe

2026-05-10T21:04:54Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung|
In dieser Seite sehen Sie als [[EKVVBerechtigungen|Lehrkoordination]] die Veranstaltungen in einem Semester, bei denen die [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] aktiv ist. In der Seite wählen Sie dazu das Semester und die Einrichtung, deren Veranstaltungen Sie sehen möchte. In der Einrichtungsauswahlseite werden Ihnen nur die Einrichtungen angeboten, für die Sie Berechtigungen in der Lehrkoordination besitzen.

Per Voreinstellung werden die Veranstaltungen nach ihrem Terminen sortiert und nur die gezeigt, die heute oder in Zukunft stattfinden. Wenn Sie auch bereits stattgefundene Veranstaltungen sehen möchte, so wählen Sie dazu die entpsrechende Checkbox, zusätzlich kann nach den Veranstaltungen gesucht werden, bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierung stattgefunden hat.

== Liste der Veranstaltungen ==

In der Veranstaltungsliste werden Ihnen die gefundenen Veranstaltungen mit diesen Angaben gezeigt:

* Belegnummer und Titel sowie die Lehrenden. Es ist hier ein Link zur [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] hinterlegt
* Die Veranstaltungsart(en)
* Die geplante Anzahl an Teilnehmer*innen und in Klammern die Anzahl der Studierenden, die aktuell noch als Teilnehmer*innen gelten. Durch Anklicken der Zahl gelangen Sie in die [[EKVVTNListe|Teilnahmeliste]]
* Wenn bereits Buchungen durch die Lehrpersonen vorgenommen wurden, so erscheint hier ein Häkchen. Auch der hier hinterlegte Link führt in die Teilnahmeliste, in der sich die dokumentierten Anwesenheiten einsehen lassen
* Das Datum des ersten Veranstaltungstermins
* Die Uhrzeit, zu dem die Veranstaltung beginnt
* Der Veranstaltungsort
* Modul (optional): Das Modul stammt aus den [[EKVVVSTFach|Fachzuordnungen]], da es etwas Zeit braucht diese Angabe zu laden muss die Anzeige explizit über die entsprechende Checkbox aktiviert werden
* Der Link zum Aufruf [[EKVVAnwesenheitsbuchungAuszug|des PDF Auszugs mit dem QR-Code]] für die Anwesenheitsbuchung. Öffnet sich in einem neuen Fenster. Falls es sich um eine Veranstaltung für die [https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/staatspruefung/202720708 erste Kohorte des Medizinstudiengangs] mit Lernzielportfolio handelt, so wird das PDF für dieses Format geöffnet.

Hinweis: Es können in dieser Liste nur Veranstaltungen aufgeführt werden, die auch auswertbare [[EKVVVSTTermine|Termineintragungen]] haben.

{{DataTablesHinweis}}

== Filteroptionen ==

Neben den 'Aktualisieren'-Schalter können Sie drei Optionen auswählen, die dem Umfang der angezeigten Veranstaltungen steuern:

* '''Alle''' - es werden alle Veranstaltungen mit Anwesenheitsregistrierung für die Einrichtung im Semester gezeigt
* '''Nur noch stattfindende''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute oder in der Zukunft stattfinden. Diese Filterung wird voreingestellt beim ersten Aufruf der Seite
* '''Nur ohne Registrierungen''' - es werden nur die Veranstaltungen gezeigt, die heute stattfinden oder bereits stattgefunden haben, und bei denen noch keine Anwesenheitsregistrierungen vorhanden sind

== Was ist, wenn hier Veranstaltungen fehlen? ==

In der Liste erscheinen nur die Veranstaltungen, bei denen im eKVV eingestellt wurde, dass bei ihnen eine [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] durchgeführt wird. Diese Einstellung wird in den [[EKVVTNManagementErw|erweiterten Einstellungen des Teilnahmemanagements]] von den [[EKVVBerechtigungen|Belegmanager*innen]] gesetzt.

Wenn Sie eine bestimmte Veranstaltung in der Liste vermissen, so können Sie über die [[EKVVVSTDetail|Detailseite]] in die [[EKVVOrgAnsprechpersonen|Anzeige der Ansprechpersonen]] gehen, dort finden Sie die Kolleg*innen, die die entsprechenden Berechtigungen haben um das zu korrigieren.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Die Seite ist direkt auf der [[EKVVStart|Startseite]] verlinkt.
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PersEditSekrUebersicht

2026-05-10T20:17:46Z

Ihbrune: Die Seite wurde neu angelegt: „Category:Bearbeitung des PEVZ Category:Unvollständige Seite {{h|Auswertung der Sekretariatsverknüpfungen| ...Der eigentliche Hilfetext... == Wie erreiche ich diese Seite == ... }}“

[[Category:Bearbeitung des PEVZ]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|Auswertung der Sekretariatsverknüpfungen|
...Der eigentliche Hilfetext...

== Wie erreiche ich diese Seite ==

...
}}

FlsPersIdmDaten

2026-04-30T09:44:40Z

Ihbrune:

[[Category:First Level Support]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|BIS Support: IDM Daten für Person|
Hier werden die Daten und Aktionen zu einer PEVZ-Person gezeigt, die einen Bezug zum Identity Management haben.

== Uni-ID entfernen / automatische Neuzuordnung ==

Über diesen Schalter wird die UniID beim PEVZ-Eintrag entfernt und sofort versucht eine Neuzuordnung durchzuführen. Das ist bei Zuordnungsfehlern von UniIDs der Weg, wie solche Probleme gelöst werden können. Wenn die UniID-Zuordnung scheitert wird der Link zur manuellen Zuordnungsseite angeboten.

Vor der Entfernung wird eine Bestätigungsrückfrage gestellt. Unechte UniIDs (Werte kleiner 1.000) können nicht entfernt werden, da sie normalerweise nie geändert werden müssen und bei Pseudopersonen keine automatische Neuzuordnung erfolgen würde.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Zum Beispiel aus der [[FlsUniIdInfo]UniID Suche]] heraus.
}}

FlsPersIdmDaten

2026-04-30T09:44:20Z

Ihbrune:

[[Category:First Level Support]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|BIS Support: IDM Daten für Person|
Hier werden die Daten und Aktionen zu einer PEVZ-Person gezeigt, die einen Bezug zum Identity Management haben.

== Uni-ID entfernen / automatische Neuzuordnung ==

Über diesen Schalter wird die UniID beim PEVZ-Eintrag entfernt und sofort versucht eine Neuzuordnung durchzuführen. Das ist bei Zuordnungsfehlern von UniIDs der Weg, wie solche Probleme gelöst werden können. Wenn die UniID-Zuordnung scheitert wird der Link zur manuellen Zuordnungsseite angeboten.

Vor der Entfernung wird eine Bestätigungsrückfrage gestellt. Fake UniIDs können nicht entfernt werden, da sie normalerweise nie geändert werden müssen und bei Pseudopersonen keine automatische Neuzuordnung erfolgen würde.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Zum Beispiel aus der [[FlsUniIdInfo]UniID Suche]] heraus.
}}

FlsPersIdmDaten

2026-04-30T07:51:46Z

Ihbrune: Die Seite wurde neu angelegt: „Category:First Level Support Category:Unvollständige Seite {{h|BIS Support: IDM Daten für Person| Hier werden die Daten und Aktionen zu einer PEVZ-Person gezeigt, die einen Bezug zum Identity Management haben. == Uni-ID entfernen / automatische Neuzuordnung == Über diesen Schalter wird die UniID beim PEVZ-Eintrag entfernt und sofort versucht eine Neuzuordnung durchzuführen. Das ist bei Zuordnungsfehlern von UniIDs der Weg, wie solche Problem…“

[[Category:First Level Support]] [[Category:Unvollständige Seite]]
{{h|BIS Support: IDM Daten für Person|
Hier werden die Daten und Aktionen zu einer PEVZ-Person gezeigt, die einen Bezug zum Identity Management haben.

== Uni-ID entfernen / automatische Neuzuordnung ==

Über diesen Schalter wird die UniID beim PEVZ-Eintrag entfernt und sofort versucht eine Neuzuordnung durchzuführen. Das ist bei Zuordnungsfehlern von UniIDs der Weg, wie solche Probleme gelöst werden können. Wenn die UniID-Zuordnung scheitert wird der Link zur manuellen Zuordnungsseite angeboten.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Zum Beispiel aus der [[FlsUniIdInfo]UniID Suche]] heraus.
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EKVVSemesterSelbstbuchung

2026-04-27T07:27:16Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Freigabe der Selbstbuchungsoption für die Fakultäten|
In dieser Seite stellen Sie ein, in welchem Semester gerade die {{Selbstbuchung|Funktion zur Selbstbuchung}} in der Raumvergabe für die Fakultäten nutzbar ist und in welchem Umfang. Normalerweise wird höchstens ein Semester zu einer Zeit für die Selbstbuchung geöffnet sein. Die Fakultäten können in [[EKVVSemester|der Semesterauswahl]] sehen, welche Status Sie aktuell konfiguriert haben.

== Freigabe ==

Wählen Sie das Semester, welches Sie für die Selbstbuchung freigeben wollen. Dann haben Sie zwei Optionen:

* Nur für gekennzeichnete Termine (Nachsteuerung) freigeben: Über diese Option geben Sie nur die Termine frei, die bereits in den großen Raumvergaberunden Zuweisungen erhalten haben
* Für alle Termine freigeben: Damit geben Sie die Selbstbuchung für alle Termine im Semester frei, im Rahmen der generellen Regelungen zur Selbstbuchung

Wenn Sie ein Semester bereits freigegeben haben, aber nun den Status ändern wollen, so geben Sie es einfach erneut frei, dann mit dem nun gewünschten Status.

== Semester mit Selbstbuchungsoption ==

Hier sehen Sie die freigegebenen Semester. Wie gesagt sollte es maximal ein Semester geben, welches für die Selbstbuchung freigeschaltet ist. Angezeigt wird der aktuelle Freigabestatus und sie erhalten eine Option zur kompletten Rücknahme der Freigabe.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über die [[EKVVZRHome|Startseite für die zentrale Raumvergabe]].
}}

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-24T08:23:51Z

Ihbrune: /* Archivierte Sprachmodelle */ Entfernung von ChatGPT 5 Chat

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|Eigentlich 1.050.000, in BIKI aber gekappt auf 272.000<ref>OpenAI hat in diesem Modell unterschiedliche Tokenkosten je nach Umfang der für eine Anfrage verwendeten Tokens. Um hier keine intransparenten Kosten zu erzeugen haben wir uns für diese Kappung entschieden.</ref>
|128.000
|31. August 2025
|Hohe Kosten
|Langsam
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4 Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 mini
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 nano
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Niedrige Kosten
|Schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-nano Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5 Chat, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

Reasoningmodelle ignorieren generell die Temperatureinstellung.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKIDateien

2026-04-16T05:32:09Z

Ihbrune:

[[Category:BIKI]]
{{h|BIKI: Hochladen von Dateien|
Um den BIKI Konversationen Dateien hinzuzufügen müssen Sie die entsprechenden Dateien zuerst hier hochladen. BIKI führt dann eine Konvertierung in ein Format durch, welches die Sprachmodelle verarbeiten können. Nach der Verarbeitung einer Datei können Sie sie in den BIKI Konversationen nutzen. Hier finden Sie alle Infos dazu, wie mit Dateien in BIKI umgegangen wird:

== Hochladen und Konvertieren von Dateien ==

Über den 'Neue Dateien hochladen'-Button wechseln Sie in die Seite, in der Sie BIKI die Dateien übergeben können. Neben dem Auswahlschalter werden Ihnen die heute möglichen Formate in Form der zulässigen Dateiendungen gezeigt und die maximal pro Datei mögliche Dateigröße. Falls Sie hier an Grenzen stoßen können Sie sich {{BISKontakt|an uns wenden}} und wir prüfen, ob weitere Formate oder größere Dateien ermöglicht werden können bzw. welche Alternativen es gibt. Sie können mehrere Dateien auf einmal hochladen, allerdings nicht beliebig viele. Die zulässige Anzahl wird Ihnen angezeigt. Wenn Sie mehr Dateien benötigen, so wiederholen Sie den Vorgang einfach.

=== Optional: Bildverarbeitung und OCR ===

Per Voreinstellung werden hochgeladene Dateien nicht mit OCR (Optical Character Recognition) verarbeitet oder mit einer KI-basierten Bildbeschreibungen versehen. Dokumente mit solchen Inhalten enthalten dann im konvertierten Markdown Format an den entsprechenden Stellen nur einen Platzhaltertext.

Wenn Sie die Option '''Mit Bilderkennung und Bildbeschreibungen''' aktivieren, dann kann das Konvertierungssystem auch diese Funktionen durchführen. Die Entscheidung, ob OCR angewandet oder die KI-basierte Bildbeschreibungen ergänzt werden fällt dieses System dabei automatisch und dies kann nur indirekt über das Dateiformat beeinflusst werden. Siehe dazu die Beispiele [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/verbesserungen-bei-dateien-in-biki in diesem Blogpost]. Sie können im Markdown Format sehen, welches Ergebnis Sie erhalten haben.

'''Achtung:''' Konvertierungen mit dieser Option dauern meist deutlich länger und können bei großen Dateien die Konvertierung auch scheitern lassen, da dann der Aufwand zu groß werden kann. Auch wird für die KI-basierten Bildbeschreibungen '''immer''' ein Sprachmodell von OpenAI verwendet. Unabhängig davon, welches Sprachmodell Sie selbst gerade ausgewählt haben. Hinweise zu OpenAI finden Sie in unserer [[BIKI: Sprachmodelle|Übersicht der Sprachmodelle]].

=== Konvertierung der hochgeladenen Dateien ===

Die meisten Dateiformate, z. B. PDF, müssen nun zuerst konvertiert werden. Sprachmodelle sind nicht in der Lage beliebige Dateiformate direkt zu verarbeiten, daher führt BIKI eine Konvertierung in das sogn. [https://de.wikipedia.org/wiki/Markdown Markdown-Format] durch. Dies ist ein einfaches Textformat, welches aber zumindest einen Teil der Stukturinformation wie Überschriften, Aufzählungen und Tabellen erhalten kann. Sie können sich nach der Konvertierung das Ergebnis in der Dateiliste öffnen und so sehen, in welcher Form ihre Datei an eine BIKI Konversation übergeben wird.

Je nach Umfang und Komplexität einer Datei kann die Konvertierung zwischen einigen Sekunden und einigen Minuten dauern. Die Seite mit der Dateiübersicht lädt sich automatisch alle paar Sekunden neu, so lange es noch zu konvertierende Dateien gibt. Der Status der Konvertierung wird bei jeder Datei angezeigt.

=== Öffnen der erzeugten Markdown Dateien ===

Nach der Konvertierung können Sie die erzeugten Markdown Dateien anschauen und abrufen über den [[BIKIVorschau|Markdown ansehen]] Link. Diese Anzeige ist besonders gut geeignet um schnell zu prüfen, wie gut die Konvertierung funktioniert hat.

=== Welche Dateiformate sind gut geeignet für BIKI ===

Bei der Konvertierung wird wie beschrieben versucht die Struktur der Dokumente zu erhalten. Diese Strukturen sind für die Sprachmodelle wichtige Anhaltspunkte für die Verarbeitung und je direkter eine Datei diese Strukturinformationen wie z. B. Überschriften ausdrückt, desto schneller und sicherer kann das Ergebnis erzeugt werden.

Dies ist ein Grund, warum die Verarbeitung von Officeformaten wie Worddateien meist schneller erfolgt wie die Verarbeitung eines PDFs, welches aus der gleichen Word Datei erzeugt wurde.

=== Direkt nutzbare Dateiformate ===

Reine Textdateien müssen von BIKI nicht konvertiert werden. Dazu zählen auch Dateien im Markdown Format und (La)Tex-Dateien. Es findet trotzdem eine kurze Verarbeitung statt, hier wird insbesondere eine Sicherheitsprüfung über einen Virenscanner ausgeführt. Das solche Dateien nicht verändert werden drückt sich in der Dateiübersicht durch den Downloadlink mit dem Text 'Datei herunterladen' aus.

== Dateien zur Konversation hinzufügen ==

Um eine neue Konversation mit einer oder mehreren Dateien zu starten wählen sie diese über die Checkboxen aus und mit dem dann sichtbaren 'Mit neuer Konversation starten'-Schalter beginnen Sie eine neue Konversation, in der die Dateien direkt eingefügt werden. Es gibt eine Begrenzung bei der Anzahl der Dateien, die Sie auf einmal zu einer Konversation hinzufügen können. Falls Sie mehr Dateien verwenden wollen, so können Sie diese in weiteren Schritten direkt in der Konversation hinzufügen. Berücksichtigen Sie hier, dass alle Sprachmodelle ein [[BIKI:_Sprachmodelle#Größe_des_Kontextfensters_(das_Gedächtnis)|sogn. Kontextfenster]] haben, welches begrenzt wie viele Eingaben verarbeitet werden können.

Die in die Konversation hinzugefügten Dateien verhalten sich ganz ähnlich, als hätten Sie den Inhalt direkt in die BIKI Eingabe kopiert.

== Teilen von Konversationen mit Dateien ==

Konversationen, in denen Sie Dateien verwendet haben, nehmen [[BIKIKonversationTeilen|beim Teilen von Konversationen]] diese mit und wenn andere Personen die Konversation übernehmen, dann übernehmen sie dabei auch die Dateien. Diese Dateien 'gehören' dann auch den anderen Personen und sind nicht davon betroffen, wenn Sie die Dateien bei sich selbst löschen.

== Löschen von Dateien ==

Sie können Dateien jederzeit löschen wenn Sie sie nicht mehr brauchen, oder die Speichergrenze erreichen. Die Löschung sorgt aber auch dafür, dass die Dateiinhalte in bereits existierenden Konversationen nicht mehr zur Verfügung stehen. Dies ändert nichts an den Antworten, die BIKI bereits auf Basis der Dateiinhalte erzeugt hat, aber bei einer Fortsetzung solcher Konversationen kann nicht mehr auf die Inhalte zurückgegriffen werden.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

In der [[BIKIStart|Startseite von BIKI]] ist der Dateibereich verlinkt und in der Eingabezeile unter den Konversationen kann in die Dateiauswahl gewechselt werden.

}}

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-15T07:14:11Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|Eigentlich 1.050.000, in BIKI aber gekappt auf 272.000<ref>OpenAI hat in diesem Modell unterschiedliche Tokenkosten je nach Umfang der für eine Anfrage verwendeten Tokens. Um hier keine intransparenten Kosten zu erzeugen haben wir uns für diese Kappung entschieden.</ref>
|128.000
|31. August 2025
|Hohe Kosten
|Langsam
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4 Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 mini
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 nano
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Niedrige Kosten
|Schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-nano Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

Reasoningmodelle ignorieren generell die Temperatureinstellung.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-15T07:09:31Z

Ihbrune: /* Von der GWDG betriebene Sprachmodelle */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|Eigentlich 1.050.000, in BIKI aber gekappt
|128.000
|31. August 2025
|Hohe Kosten
|Langsam
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4 Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 mini
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 nano
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Niedrige Kosten
|Schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-nano Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

Reasoningmodelle ignorieren generell die Temperatureinstellung.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:46:08Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|Eigentlich 1.050.000, in BIKI aber gekappt
|128.000
|31. August 2025
|Hohe Kosten
|Langsam
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4 Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 mini
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
|ChatGPT 5.4 nano
|OpenAI
|400.000
|128.000
|31. August 2025
|Niedrige Kosten
|Schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-nano Beschreibung des Modells von OpenAI]
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)]
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

Reasoningmodelle ignorieren generell die Temperatureinstellung.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:39:15Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4 Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

Reasoningmodelle ignorieren generell die Temperatureinstellung.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:37:42Z

Ihbrune: /* Von der GWDG betriebene Sprachmodelle */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-4/ Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:37:28Z

Ihbrune: /* Von der GWDG betriebene Sprachmodelle */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-4/ Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|OpenAI GPT OSS 120B (GWDG)
|GWDG
|131.072
|131.072
|Januar 2024
|Aktuell keine
|schnell
|ja
|[https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-oss-120b Modellseite bei OpenAI]
|Auch wenn das Modell von OpenAI stammt wird es von der GWDG betrieben
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:32:39Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-4/ Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
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| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
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| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
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| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
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| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
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! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
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| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
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| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
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|OpenAI GPT OSS 120B (GWDG)
|GWDG
|
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|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-14T14:30:41Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-4/ Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|GPT OSS
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

MuInhaltCreate

2026-04-14T08:53:35Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Inhalt erstellen|
Auf dieser Seite erstellen Sie neue [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Inhalte]] für das Portal. Diese Eingabefelder sind vorhanden:

{{MuInhaltAttribute}}

----

Nach dem Speichern gelangen Sie auf die [[MuInhaltDetail|Detailseite des Inhalts]], dort können Sie dann die Verknüpfung mit einer Gruppe erstellen.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Die Seite ist über die [[MuNavigation|Navigation]] erreichbar.
}}

MuInhaltEdit

2026-04-14T08:52:58Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Inhalt bearbeiten|
Auf dieser Seite bearbeiten Sie einen [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Inhalt]] für das Portal. Diese Eingabefelder sind vorhanden:

{{MuInhaltAttribute}}

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Hinweis: Es gibt auf dieser Seite keine Option ein einmal hochgeladenes Bild und/oder Icon zu entfernen, Sie können es nur ersetzen. Wenn Sie das Bild entfernen wollen, so finden Sie in der [[MuInhaltDetail|Detailseite]] die entsprechende Option.

Nach dem Speichern gelangen Sie auf die [[MuInhaltDetail|Detailseite des Inhalts]], ebenso beim Abbruch der Bearbeitung.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Sie erreichen diese Seite von der [[MuInhaltDetail|Inhaltsdetailseite]].
}}

MuInhaltEdit

2026-04-14T08:52:22Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Inhalt bearbeiten|
Auf dieser Seite bearbeiten Sie einen [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Inhalt]] für das Portal. Diese Eingabefelder sind vorhanden:

{{MuInhaltAttribute}}

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Hinweis: Es gibt auf dieser Seite keine Option ein einmal hochgeladenes Bild und/oder Icon zu entfernen, Sie können es nur ersetzen. Wenn Sie das Bild entfernen wollen, so finden Sie in der [[MuInhaltDetail|Detailseite]] die entsprechende Option.

Nach dem Speichern gelangen Sie auf die [[MuInhaltDetail|Detailseite des Inhalts]], ebenso beim Abbruch der Bearbeitung.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Sie erreichen diese Seite von der [[MuInhaltDetail|Inhaltsdetailseite]].
}}

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-04-14T08:51:39Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der Meine Uni App als Symbole der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]. Wenn Sie eines dieser Icons verwenden wollen, so können Sie so vorgehen:

''Icon aus der Font Awesome Sammlung herunterladen (Beispiel)''

Auf der Detailseite des Icons - z. B. [https://fontawesome.com/icons/caret-left?f=classic&s=solid caret-left] - finden Sie oben rechts eine Download-Schaltfläche. Wählen Sie dort das Format SVG aus. Wird kein SVG-Download angeboten, handelt es sich ggf. um ein Icon der „Pro“-Variante, das ohne entsprechende Lizenz nicht heruntergeladen werden kann.

MuInhaltDetail

2026-04-13T20:46:42Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Detailseite eines Inhalts|
Hier werden die Angaben gezeigt, die aktuell zu einem [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Inhalt]] gespeichert sind. Die 'Gültig von' / 'Gültig bis' Attribute werden nur gezeigt, wenn sie tatsächlich einen Inhalt haben.

== Aktionsmöglichkeiten ==

;Bearbeiten
* Dieser Schalter führt in [[MuInhaltEdit|die Bearbeitungsseite]]

;Löschen des Bildes
* Dieser Schalter wird nur angezeigt, wenn ein Bild bei dem Inhalt hochgeladen wurde

;Löschen des Icons
* Dieser Schalter wird nur angezeigt, wenn ein Icon bei dem Inhalt hochgeladen wurde

;Löschen des Inhalts
* Dieser Schalter führt [[MuInhaltDelete|zur Löschungsseite]]. Er wird ausgeblendet, falls bereits Zuordnungen zu Gruppen existieren. In diesem Fall müssen erst alle Verknüpfungen aufgelöst werden:

== Zugeordnete Gruppen ==

Hier werden die verknüpften Gruppen angezeigt. Ein Inhalt kann erst im Portal sichtbar werden, wenn er mit mindestens einer Gruppe verknüpft ist. In jeder Verknüpfung wird ein Link zur [[MuGruppeDetail|Gruppendetailseite]] gezeigt und zum [[MuInhaltZuGruppeDetail|Verknüpfungsdatensatz]]. Dort kann eine Verknüpfung ggf. wieder gelöscht oder die Sortierung und damit die Reihenfolge bearbeitet werden.

Über den Schalter 'Einer Gruppe zuordnen' kann eine [[MuInhaltZuGruppeCreate|neue Gruppenverknüpfung angelegt]] werden

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über die [[MuInhalteStart|Anzeige aller Inhalte]].
}}

MuInhaltEdit

2026-04-13T20:46:19Z

Ihbrune:

[[Category:MeineUni]]
{{h|Meine Uni: Inhalt bearbeiten|
Auf dieser Seite bearbeiten Sie einen [[Meine Uni: Grundlegende Begriffe|Inhalt]] für das Portal. Diese Eingabefelder sind vorhanden:

{{MuInhaltAttribute}}

Hinweis: Es gibt auf dieser Seite keine Option ein einmal hochgeladenes Bild und/oder Icon zu entfernen, Sie können es nur ersetzen. Wenn Sie das Bild entfernen wollen, so finden Sie in der [[MuInhaltDetail|Detailseite]] die entsprechende Option.

Nach dem Speichern gelangen Sie auf die [[MuInhaltDetail|Detailseite des Inhalts]], ebenso beim Abbruch der Bearbeitung.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Sie erreichen diese Seite von der [[MuInhaltDetail|Inhaltsdetailseite]].
}}

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-04-13T20:42:39Z

Ihbrune:

;Titel
* Der Titel des Inhalts. Auf Grund des beschränkten Platzangebots in den Kacheln sollte über die [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] geprüft werden, wie der Text im Portal wirkt
* In den Titeln sind Unicode Zeichen verwendbar und damit auch die entsprechenden Emojis, was kompaktere Darstellungen ermöglichen kann. Auf der Seite [https://emojipedia.org/ Emojipedia] kann man Emojis recherchieren und für die Nutzung kopieren

;Englischer Titel
* Der optionale, englische Titel. Wenn vorhanden wird er gezeigt, sobald Nutzer*innen die Sprache im Portal auf Englisch umstellen
* Sie können die {{Übersetzungen}} nutzen, um sich einen Textvorschlag erstellen zu lassen

;Link
* Der Link zu dem Inhalt. Da ''Meine Uni'' nicht die Inhalte selbst aufnimmt, ist immer ein Link notwendig

;Link (englische Fassung)
* Wenn es eine englisch-sprachige Version des Inhalts gibt, so kann hier der entsprechende Link eingetragen werden

;CSS Klasse
* Die CSS Klasse steuert die Hintergrundfarbe der Kachel. Hier ist heute nur der Wert '''primary''' relevant (''ACHTUNG:'' Der Name muss klein geschrieben sein!). Er sorgt dafür, dass die Kachel komplett mit einem grünen Hintergrund versehen wird
* Per Voreinstellung wird eine Kachel mit der Klasse ''secondary'' versehen, die für einen grünen Rahmen bei weißem Hintergrund sorgt. Wird irgendein anderer Wert eingetragen, so wird keine explizite Formatierung gesetzt und die Kachel wird randlos mit grauem Hintergrund
* Es ist noch nicht klar, ob es in Zukunft weitere Optionen geben wird, ggf. kann durch ein entsprechendes Hintergrundbild ein beliebiger Effekt erzielt werden
* Die Angabe der CSS Klasse und die Verwendung eines Hintergrundbildes sollten nicht kombiniert werden, da sich beide Effekte überlagern

;Nicht abwählbar
* Diese Checkbox kann dann verwendet werden, wenn ein Inhalt generell nicht abwählbar sein soll durch die Nutzer*innen. Diese Einstellung wirkt sich in allen Gruppen aus, mit denen ein Inhalt verknüpft ist
* Diese Option sollte nur sparsam verwendet werden, da sie die Personalisierung des Portals durch die Nutzer*innen einschränkt

;Gültig von / bis
* Über diese beiden Datumsangaben können Sie einstellen, dass ein Inhalt nur innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Nutzer*innen sichtbar sein soll. Auf diese Weise können Sie geplante Inhalte bereits anlegen und müssen sich z. B. am Tag der Veröffentlichung nicht selbst um die Veröffentlichung kümmern.
* Es können beide Angaben eingestellt werden, oder auch nur eine. Wenn ein 'Gültig von' eingestellt ist, so wird der Inhalt erst ab diesem Tag sichtbar. Bei der Eingabe eines Wertes in 'Gültig bis' wird der Inhalt nur bis zu diesem Tag gezeigt.
* Sie können auf diese Weise auch Inhalte, die vielleicht in Zukunft erneut gebraucht werden, ins 'Archiv' legen, in dem Sie bei 'Gültig bis' einen Tag in der Vergangenheit einstellen. Wenn Sie den Inhalt wieder benötigt, so bereinigen Sie diese Angaben einfach wieder.
* In der [[MuVorschau|Vorschaufunktion]] gibt es eine Datumauswahl, über die Sie simulieren können, wie 'Meine Uni' zu einem bestimmten Datum aussieht.

;Hintergrundbild
* Es kann eine Bilddatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als Hintergrundbild der Kachel im Webportal (nicht der App) verwendet wird. Die Bilddateien sollten so beschaffen sein:
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner. Da im Portal ggf. viele Bilder geladen werden müssen, würden große Bilder die Ladezeiten deutlich vergrößern, ohne angesichts der geringen Größe der Kacheln zum Inhalt beizutragen
* Sie sollten quadratisch sein, damit sie gut zu den quadratischen Inhaltskacheln passen
* Sie sollten nicht zu dunkel sein, da die Schrift darauf schwarz ist und sonst die Lesbarkeit / Barrierefreiheit leiden würde

;Icon
* Neben dem Hintergrundbild kann eine Icondatei zum Inhalt hinzugefügt werden, die dann als in der Meine Uni App als Symbole der Kachel verwendet wird. Die Icondateien sollten so beschaffen sein:
* Sie müssen im [[Wikipedia:Scalable_Vector_Graphics|SVG-Format]] sein.
* Sie dürfen eine '''maximale Größe von 200kB''' nicht überschreiten, im Idealfall sind sie noch deutlich kleiner.
* Sie sollten quadratisch sein, wichtiger ist aber noch ein nicht zu hoher Detailgrad, da die Icons nur klein dargestellt werden. Die anderen Icons in der App sind aus der [https://fontawesome.com/icons Font Awesome Sammlung]

Vorlage:MuInhaltAttribute

2026-04-13T20:41:32Z

Ihbrune:

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-10T06:11:49Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
|ChatGPT 5.4
|OpenAI
|128.000
|16.384
|31. August 2025
|Mittlere Kosten
|Mittel
|nein
|[https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-4/ Beschreibung des Modells von OpenAI]
|Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
|-
|GPT OSS
|
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|}

== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

BIKI: Sprachmodelle

2026-04-10T05:56:28Z

Ihbrune: /* Sprachmodelle von OpenAI */ Diverse Modelle wurden archiviert

[[Category:BIKI]]
Das Ziel von [[BIKIStart|BIKI]] ist es verschiedene Sprachmodelle verfügbar zu machen. Sprachmodelle haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection Kosten] und durch die Wahl des Modells können Sie das Verhalten von BIKI beeinflussen. Zum Start werden dabei die ChatGPT Modelle von OpenAI angeboten und von der GWDG betriebene Open-Source-Modelle. Am Ende dieser Seite finden Sie eine Beschreibung dazu, worin sich Sprachmodelle unterscheiden können.

== Verfügbare Sprachmodelle ==

Diese Modelle werden aktuell in BIKI angeboten:

=== Sprachmodelle von OpenAI ===

Die ChatGPT Sprachmodelle werden von dem US Unternehmen OpenAI angeboten und betrieben. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in den USA übertragen werden. Siehe dazu auch den Abschnitt 'Datenschutz' weiter unten.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters (Tokens) !! Maximale Antwortgröße (Tokens) !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| ChatGPT 5.2 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 31. August 2025 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5.2 || OpenAI || 272.000<ref>Hinweis: Eigentlich sollte ChatGTP 5.2. ein Kontextfenster von 400.000 Tokens haben. Aber nach Erfahrungen in BIKI und Meldungen von anderen Nutzer*innen ist dies offenbar nicht der Fall. Daher haben wir die nutzbare Größe verringern müssen.</ref>|| 128.000 || 31. August 2025 || Hohe Kosten, höher als das 5.1 Modell || Langsam, soll aber den Denkaufwand und damit die Geschwindigkeit dynamisch anpassen. Über die [[BIKIEinstellungen|Einstellung zum Denkaufwand]] kann dies beeinflusst werden || ja || [https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 5 Chat || OpenAI || 128.000 || 16.384 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-chat-latest Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 5 || OpenAI || 400.000 || 128.000 || 30. September 2024 || Mittlere Kosten || Langsam || ja || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5 Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || Die [[BIKIEinstellungen|Temperatureinstellung]] spielt bei diesem Modell keine Rolle
|-
| ChatGPT 4o || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Potentiell hohe Kosten, insbesondere wenn umfangreiche Inhalte verarbeitet werden || Mittel || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|-
| ChatGPT 4o mini || OpenAI || 128.000 || - || Oktober 2023 || Verspricht geringe Kosten, aber umfangreiche Inhalte können auch hier die Kosten treiben || Hoch || nein || [https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini Beschreibung des Modells von OpenAI (englisch)] || -
|}

=== Von der GWDG betriebene Sprachmodelle ===

Die ''Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen ([https://gwdg.de/ GWDG])'' betreibt für wissenschaftliche Einrichtungen eine Reihe von Sprachmodellen. In Hinblick auf den Datenschutz bedeutet dies, dass die in BIKI eingegebenen Daten an Server in Deutschland übertragen und dort verarbeitet werden. Siehe auch die [https://kisski.gwdg.de/dok/nutzungserklaerung.pdf Nutzungsbedingungen (PDF)] und die [https://kisski.gwdg.de/dok/datenschutz.pdf Datenschutzerklärung (PDF)].

Die Sprachmodelle kommen dabei von unterschiedlichen Herstellern, aber auch wenn ein Sprachmodell ursprünglich zum Beispiel von Meta (Facebook) entwickelt wurde, so findet bei der Nutzung in BIKI über die GWDG keinerlei Datenübertragung an diese Hersteller statt.

{| class="wikitable sortable"
|-
! Modellname !! Anbieter !! Größe des Kontextfensters !! Maximale Antwortgröße !! Aktualität !! Kosten !! Geschwindigkeit !! Reasoning Fähigkeit !! Anmerkungen zum Modell !! Besondere Hinweise
|-
| [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/apertus-das-erste-sprachmodell-von Apertus 70B]|| GWDG || 65.000 || - || September 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html Modellseite der ETH Zürich] || -
|-
|Gemma 3 27B
|GWDG
|128.000
|8192
|
|Aktuell keine
|schnell
|nein
|[https://ai.google.dev/gemma/docs/core?hl=de Modellseite von Google]
|
|-
| Llama 3.1 (8B) || GWDG || 128.000 || - || Juli 2024 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Llama 3.3 (70B) || GWDG || 128.000 || - || Dezember 2024 || Aktuell keine || hoch || nein || [https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama3_3/ Modellseite von Meta] || -
|-
| Qwen 3 Coder 30B || GWDG || 256.000 || - || Juli 2025 || Aktuell keine || schnell || nein || [https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ Modellseite von Alibaba] || -
|-
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B || GWDG || 128.000 || - || Januar 2025 || Aktuell keine || langsam || ja || [https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 Modellseite von DeepSeek] || Das Modell gibt seine Reasoningphase mit aus
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|GPT OSS
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== Archivierte Sprachmodelle ==

Diese Modelle wurden früher in BIKI angeboten:

* ChatGPT o3-mini, ChatGPT 4.1, ChatGPT 4.1 mini, ChatGPT 4.1 nano, ChatGPT 5.1, ChatGPT 5.1 Chat, ChatGPT 5 mini, ChatGPT 5 nano, Qwen3 (32B): Wurden im April 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2.5 (72B): Wurde im März 2026 aus BIKI entfernt
* Qwen2: Wurde am 28.10.2024 durch das 2.5 Modell abgelöst
* Llama 3.1 (70B): Wurde am 29.01.2025 durch das 3.3 Modell abgelöst
* Llama 3 (8B) und Llama 3 (70B): Wurden am 21.08.2024 durch die 3.1 Modelle abgelöst
* Mistral Large: Wurde im August 2025 aus BIKI entfernt
* Codestral 22B: Wurde im Oktober 2025 aus BIKI entfernt

Referenzen darauf können weiterhin in alten Konversationen auftauchen.

== Eigenschaften von Sprachmodellen ==

Die Modelle unterscheiden sich in ihren Eigenschaften und je nach Einsatzzweck kann das eine oder das andere Sprachmodelle das am besten geeignete sein:

=== Datenschutz ===
Generell bieten wir natürlich nur Sprachmodelle an, mit denen eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist. In [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/datenschutzhinweise/ unserer Datenschutzerklärung] finden Sie Hinweise dazu, wie genau die jeweilige Vertragsgestaltung mit den Anbietern der Sprachmodelle aussieht. Sie sind bei der Nutzung trotzdem verpflichtet bei der Nutzung von BIKI die [https://www.uni-bielefeld.de/einrichtungen/bits/services/kuz/biki/ generellen Regelungen zum Datenschutz und zur Vertraulichkeit] zu beachten.

Da BIKI verschiedene Betreiber*innen von Sprachmodellen nutzt gibt es aber durchaus Unterschiede zum Beispiel bei der Frage, ob die eingegebenen Daten Deutschland bzw. die EU verlassen, oder nicht.

=== Generelle Leistungsfähigkeit (Größe) ===
Die Modelle unterscheiden sich darin, mit wie vielen Daten sie trainiert und wie stark diese Daten verdichtet wurden (welcher Anteil der Trainingsdaten also nicht 1-zu-1 gespeichert wurde). Es ist nicht einfach dafür einen direkt verständlichen Parameter zu benennen, hier muss man selbst einen Eindruck davon gewinnen, wie gut ein bestimmtes Modell auf Fragestellungen reagiert.

Eine grobe Einschätzung ist über die Größe bzw. die Anzahl der sogn. Parameter eines Sprachmodells möglich: Mehr Parameter bedeuten normalerweise auch eine größer Leistungsfähigkeit bzw. eine bessere Faktentreue. Diese wird aber auch meist durch geringere Geschwindigkeit und höhere Nutzungskosten erkauft.

Bitte beachten Sie aber, dass Sprachmodelle generell nicht zuverlässig sind bei der fehlerfreien Wiedergabe von Fakten. Lesen Sie dazu auch den Artikel '[https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Warum halluzinierst Du, BIKI?]' im ''Frag BIKI'' Blog.

=== Reasoning Fähigkeit ===
In BIKI gibt es verschiedene Modell mit der sogn. Reasoning Fähigkeit. Im Blog haben wir [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter hier eine Beschreibung] dazu. Kurz gesagt legen Reasoning Modelle eine 'Nachdenkphase' ein, bevor sie ihre Antwort geben. Bei einigen Modellen kann man zuschauen, wie dieses Nachdenken aussieht. Durch die Nachdenkphase verbessert sich in einigen Fällen die Qualität der Antworten, dafür werden die Antworten langsamer generiert.

=== Trainingsdaten ===
Sprachmodelle werden auf großen Mengen von Trainingsdaten aufgebaut. Die Datengrundlage variiert dabei stark, zum Beispiel beim Umfang der zum Training verwendeten deutsch-sprachigen Texte. Manche Modelle, die im Englischen sehr gut funktionieren, können auf deutschsprachigen Anfragen deutlich schlechtere Ergebnisse zeigen.

=== Inhaltliche Zensur ===
Mit Erscheinen der Sprachmodelle von DeepSeek - siehe [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter diese Meldung] - entstand eine intensive, öffentliche Diskussion über die Frage, in wie weit der Hersteller oder in diesem Fall chinesische Behörden Einfluss auf die Trainingsdaten bzw. das Antwortverhalten der Sprachmodelle genommen haben.

Generell ist es durch die Intransparenz der Funktionsweise von Sprachmodellen nicht ohne weiteres möglich zu erkennen, in wie weit z. B. bei der Auswahl der zum Training eines Modells verwendeten Daten oder bei der Optimierung des Antwortverhaltens Einfluss in die eine oder andere Richtung genommen wurde.

Diesen Aspekt muss man zusätzlich zum [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/warum-halluzinierst-du-biki Problem des Halluzinierens] berücksichtigen, wenn man die Antworten von Sprachmodellen bewertet.

=== Aktualität / Reichweite des Wissensstands ===
Sprachmodelle werden einmal trainiert und lernen dann nichts mehr dazu. Sie können also kein Wissen enthalten, welches nach dem Ende des Trainings erst entstanden ist. Hierfür gibt es den Begriff des 'Knowledge Cutoff Dates', den man im Deutschen mit Wissensstichtag" oder "Wissensstand-Datum" übersetzen kann.

Kein Sprachmodell kann daher Wissen über Ereignisse der letzten Wochen und Monate enthalten bzw. generell über Ereignisse, die nach diesem Stichtag passiert sind. Trotzdem wird ein Sprachmodell auf Fragen nach solchen Ereignissen antworten, als ob es davon Kenntnisse hätte, also 'halluzinieren'.

=== Größe des Kontextfensters (das Gedächtnis) ===
Sprachmodelle können die Inhalte einer Konversation für folgende Fragen verwenden (sich diese Inhalte also 'merken') und bei der Generierung neuer Antworten nutzen. Allerdings ist dieses Gedächtnis nicht unbegrenzt. Die Größe des sogenannten ''Kontextfensters'' definiert, in welchem Umfang die vorherige Konversation berücksichtigt werden kann.

Alle Inhalte einer Konversation, die nicht mehr in das Kontextfenster passen, sind faktisch 'vergessen' für das Sprachmodell. Die Größe wird dabei in sogn. ''Tokens'' festgelegt. Es ist nicht ganz einfach Tokens in Buchstaben oder Worte umzurechnen, als Faustformel kann von ca. 2 Tokens für ein Wort ausgehen. Von OpenAI gibt es [https://platform.openai.com/tokenizer hier eine Seite], in der man sich für einen gegebenen Text anzeigen lassen kann, wie dieser in Tokens unterteilt wird.

=== Kosten ===
Die Modelle werden von den Sprachmodellanbietern mit unterschiedlichen Kosten versehen. Zusätzlich fallen immer Kosten an für die Tokens, die zur Fortführung einer Konversation erneut an das Sprachmodell geschickt werden. Sprachmodelle mit einem großen Kontextfenster können hier also deutlich höhere Kosten pro Frage verursachen, da jedes Mal der gesamte Kontext mitgeschickt wird.

Eine genauere Behandlung des individuellen Nutzungskontingents und wie die Kosten der Modelle hier berechnet werden finden Sie [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/kosten#mainSection in diesem Artikel].

=== Geschwindigkeit ===
Sprachmodelle haben immer eine gewisse Wartezeit bzw. Generierungsgeschwindigkeit, da die Ergebnisse bei jeder Anfrage neu erzeugt werden. Je nach Größe, Anbieter und Komplexität kann es hier zu unterschiedlichen Wartezeiten / Geschwindigkeiten kommen.

Bei den ''reasoning models'' - zu denen das [https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/neue-sprachmodelle-in-biki-darunter#mainSection DeepSeek R1 Modell] gehört - kommt noch die 'Nachdenkphase' hinzu, die das Antwortverhalten weiter verlangsamt.

=== Berücksichtigung der Temperatur ===
In den [[BIKIEinstellungen|Einstellungen]] kann die sogn. Temperatur gesetzt werden, die die 'Kreativität' der Antwortgenerierung beeinflusst. Es gibt aber Modelle, bei denen die Einstellung keine Rolle spielt.

== Fussnoten ==

EKVVTeilnehmendeDetail

2026-04-09T20:47:46Z

Ihbrune:

[[Category:eKVV Eingabe]]
{{h|eKVV: Teilnahmemanagement für einzelne Studierende|
Auf dieser Seite können Sie das Teilnahmemanagement für eine einzelne Person durchführen, sofern Sie die [[EKVVBerechtigungen|notwendigen Berechtigungen]] besitzen. Sie können dabei sowohl per Matrikelnummer am eKVV angemeldete Studierende bearbeiten wie auch per Gastlogin (also anonym) angemeldete. Diese Seite erlaubt es damit für einzelne Personen das Teilnahmemanagement in vielen Veranstaltungen auf einmal durchzuführen.

Als Seitentitel wird bei Studierenden die Martrikelnummer und der Name gezeigt, bei Gastlogins wird hingegen der Text 'Gastlogin' vorangestellt und dann der selbstgewählte Loginname der Person angzeigt. Danach folgen diese Angaben:

== Persönliche Angaben ==

Hier finden Sie bei Studierenden die Angabe, ob über das Studierendensekretariat der {{Elternstatus}} bestätigt wurde.

== Eingeschriebene Studiengänge ==

Ebenfalls nur bei Studierenden sehen Sie die Einschreibungen, die im aktuell im eKVV gewählten Semester liegen. Die Links auf den Studiengängen öffnen die Seite in der [https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/Home.jsp Studieninformation] mit den genauen Angaben zur Studiengangsversion. Dieses Links sind nur bei Studiengängen mit Eintrag in der Studieninformation vorhanden.

== Veranstaltungen im Stundenplan mit Teilnahmemanagement ==

Sie sehen auf der Seite eine Liste der Veranstaltungen, welche

# die Person im aktuell einstellten Semester im Stundenplan hat,
# bei denen das Teilnahmemanagement verwendet wird und
# für deren Einrichtungen Sie [[EKVVBerechtigungen|Belegmanagementrechte]] haben.

Bei jeder gezeigten Veranstaltung können Sie den aktuellen Teilnahmestatus sehen und zwischen ''teilnehmend'' und ''nicht-teilnehmend'' wechseln. Falls Sie die Person auf die Warteliste setzen wollen, so müssen Sie dies über das [[EKVVTNManagement|Teilnahmemanagement der Veranstaltung]] tun. Klicken Sie dazu auf die Belegnummer der Veranstaltung.

Befindet sich mindestens eine Veranstaltungen mit [[EKVVAnwesenheit|Anwesenheitsregistrierung]] in der Liste, so wird eine weitere Spalte in der Tabelle gezeigt, die bei den entsprechenden Veranstaltungen zeigt, ob die Anwesenheitsregistrierung bereits erfolgt ist. Der Link auf dem Anwesenheitsstatus führt in die [[EKVVAnwesenheitRegistrieren|Registrierungsseite]].

== Aktionen ==

Im ''Aktionen''-Menü werden diese Links angeboten:

* Bei Studierenden ein Link in das [[Transcripts|Transcript in der Prüfungsverwaltung]], sofern Sie in der Prüfungsverwaltung über entsprechende Berechtigungen verfügen
* Alternativ wird - falls Sie in der Prüfungsverwaltung über geringere Berechtigungen verfügen - der Link zur [[pvedit014|Leistungsliste]] gezeigt
* [[EKVVStudierendeDetail|Studierendendetailseite]]
* [[EKVVTeilnehmendeVstImport|Stundenplan-Import]]
* Auswertung der Anwesenheiten: Öffnet die Seite mit den Auswertungen der Anwesenheiten im eKVV der Studierenden. Der Link wird nur gezeigt, wenn es sich um Studierende in der SPO 2025 des Medizinstudiengangs handelt, und Berechtigungen im Belegmanagement vorhanden sind

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Siehe die generellen Hinweise zu den [[EKVVPersonenDetails|Seiten mit Daten einzelner Studierender]].
}}

FlsVerteilerWarteschlange

2026-04-09T11:43:08Z

Ihbrune:

[[Category:First Level Support]]
{{h|BIS Support: Verteileradministration (Warteschlangenanzeige)|
Die Warteschlangenseite der BIS Mailverteiler soll die Bearbeitung von Supportfällen gut unterstützen und das aktuelle Geschehen im Mailverteilersystem leicht prüfbar zu machen. Die Seite zeigt zum einen die Liste der in der Warteschlagen befindlichen E-Mails und bietet zusätzlich eine Detailsicht auf einzelne E-Mails.

== Warteschlange - Was ist darin enthalten ==

In der Warteschlange werden E-Mails, bei denen ein Freigabeschritt notwendig ist, für 72 Stunden angezeigt. Es werden auf Freigabe wartende, abgelehnte, abgebrochene und bereits verschickte E-Mails angezeigt. Es ist also keine reine Warteschlange von noch freizugebenden E-Mails.

E-Mails ohne Freigabeschritt - heute faktisch nur die [[BISWiki:Aliasadresse|Aliasadressen]] - werden nach dem Versand wieder gelöscht, damit sie auf Grund ihrer potentiell großen Menge die Warteschlange nicht verstopfen. Wenn sie in großer Zahl eintreffen kann die Bearbeitung aber einen Moment dauern und sie während dieser Zeit in der Liste im Status NEU zu sehen sein. Im Normalfall bleiben E-Mails an diese Verteilerart nur im Fall einer Ablehnung länger sichtbar, z. B. weil keine Empfangsadresse (mehr) bekannt ist.

Die Warteschlange lässt sich über das Suchfeld am Anfang schnell auf bestimmte Einträge reduzieren und nach den verschiedenen Spalten sortieren.

== Welche Status können E-Mails haben ==

Der aktuelle Status jeder E-Mail ist direkt erkennbar und hier können diese Angaben vorkommen:

'''NEU'''

Diese E-Mails wurden von uns angenommen, müssen aber noch weiterverarbeitet werden, hier ist z. B. noch keine Freigabemail verschickt worden. E-Mails im Status NEU sollten bei normaler Funktion des Systems nur in geringem Umfang vorhanden sein und schnell in den nächsten Status wechseln.

'''WARTEND'''

Dies sind E-Mails, bei denen die Freigabeaufforderung verschickt, aber die Freigabe noch nicht durchgeführt wurde.

'''IM_VERSAND'''

Diese E-Mail wurde freigegeben und sie wird gerade paketweise an die Empfänger*innen verschickt. Der Mailversand erfolgt nicht auf einen Schlag, da dies bei großen Verteilern auf technischer Ebene nicht möglich ist. In der Detailseite einer E-Mail lässt sich nachvollziehen, wie viele Pakete noch verschickt werden müssen.

Auch bei großen Verteilern sollte dieser Status aber nur für kurze Zeit bestehen bleiben. Da die finale Mail in der Verteilung, die an die Absenderadresse geht, mit einer kleinen Verzögerung in die Verarbeitung geschickt wird, kann auch ein ansonsten sehr schnell abgeschlossener Versand noch etwas in der Warteschlange in diesem Status bleiben. In der Detailansicht ist dies erkennbar.

'''ABGESCHLOSSEN'''

E-Mails in diesem Zustand wurden freigegeben und an die Empfänger*innen verschickt. Sie werden hier trotzdem noch für die Vorhaltezeit von 72 Stunden gehalten, damit wir sie bei Supportanfragen verfügbar haben und damit die Freigabelinks noch eine Zeit lang funktionieren und die Absender*innen bzw. Moderator*innen sich auch nach der Freigabe noch einmal den Status anzeigen lassen können.

E-Mails ohne Freigabeschritt - also die Aliasverteiler - werden hingegen nach dem Versand direkt aus der Warteschlange gelöscht, da sie zu zahlreich sind um hier sinnvollerweise dargestellt zu werden. Sie lassen sich ggf. in den Protokollierungen nachvollziehen.

'''ABGELEHNT'''

In diesem Status befinden sich alle E-Mails, die wir zwar zunächst angenommen, aber nicht weiterverarbeitet haben. Die Gründe dafür werden in der letzten Spalte gezeigt und hier sind z. B. diese Angaben möglich:

* 'Die Verteileradresse ist unbekannt': Die Adresse des Verteilers ist nicht (mehr) gültig

* 'Der Verteiler existiert nicht oder besitzt keine Empfänger*innen': Im Gegensatz zu dem vorherigen Fall hat hier die Adresse zwar formal eine gültige Struktur, es sind aber keine Empfangsadressen enthalten. Das kann z. B. bei veralteten Aliasadressen vorkommen oder auch bei PEVZ Verteilern für Einrichtungs-IDs, die nicht existieren. Diese etwas andere Meldung ist der Art der Prüfung der Adressen geschuldet, da die ggf. aufwändige Ermittlung der konkreten Empfangsadressen erst in einem zweiten Verarbeitungsschritt erfolgt, und nicht schon bei der ersten Annahme der E-Mail

* 'Die Adresse mustermann@beispiel.de ist für den Verteiler nicht sendeberechtigt': Sowohl die Information, ob die Absenderadresse im BIS irgendwo bekannt ist, wie auch die Regelungen des Verteilers, wer sie beschicken darf, lassen sich über die in der Detailseite verknüpften Auswertungsmöglichkeiten schnell ermitteln

* 'Wurde als Spam klassifiziert': Die E-Mail wurde als Spam-Mail eingestuft. In der Systemadministration wird dabei das Muster eingestellt, welches für die entsprechende Klassifizierung sorgt. So gelten zum Start der neuen Verteiler alle E-Mails als Spam, deren Betreff den Text '<nowiki>[SPAM]</nowiki>' enthält

* 'Wurde als automatische Antwort klassifiziert': Die E-Mail wurde als automatisch generiert eingestuft, z. B. durch eine falsch konfigurierte Abwesenheitsbenachrichtigung. In der Systemadministration wird dabei das Muster eingestellt, welches für die entsprechende Klassifizierung sorgt

* 'Die E-Mail hat eine Größe von X Megabyte und überschreitet die maximal mögliche Größe von Y Megabyte': Überschreitung des Größenlimits, welches in der Systemadministration gesetzt ist

* 'Die E-Mail hat keinen Betreff': E-Mails ohne Betreff werden nicht verarbeitet

* 'Moderation hat den E-Mailversand abgebrochen': Im Gegensatz zu den vorherigen Fällen wurde so eine E-Mail nicht vom System abgelehnt, sondern manuell im Zuge des Freigabeprozesses von einer der Personen, die den Freigabelink erhalten hat

* 'Nur die Absenderadresse ist im Verteiler enthalten': Wenn E-Mailverteiler nur eine einzige Adresse enthalten und diese Adresse auch noch die Absenderadresse ist werden sie abgelehnt. Diese Prüfung würde nach Fällen eingeführt, bei denen Lehrenden Veranstaltungsverteiler beschickt haben, die ohne Teilnehmer*innen waren (z. B. bei Veranstaltungen mit Teilnahmemanagement, bei denen niemand als teilnehmend gesetzt war). Diese Meldung wird auch verursacht, wenn man versucht seine eigene Aliasadresse zu beschicken von der Adresse, an die der Aliasverteiler schicken würde

== Detailanzeige einer E-Mail ==

Über den Zeitstempel bei den E-Mails wird die Detailansicht aufgerufen. Diese bietet zum einen verschiedene Auswertungsmöglichkeiten:

* Durch Anklicken der Absendeadresse wird die [[FlsMailSuche|Suche nach einer E-Mailadresse im BIS]] ausgelöst. Darüber lässt sich schnell die Person finden, zu der eine Adresse gehört
* Auch die Verteileradresse ist ein anklickbarer Link, der in die [[FlsMailAnalyse|Verteileranalyse]] führt
* Weitere Informationen zur E-Mail, insbesondere der E-Mailheader, der für weitere Problemanalysen wertvoll sein kann
* Der Mailinhalt ist bei automatisch abgelehnten E-Mails nicht vorhanden, da hier z. B. im Fall von Spam schädliche Inhalte enthalten sein können, die wir nicht im System haben wollen. In anderen Fällen kann der E-Mailinhalt in Form einer eml-Datei in der Seite abgerufen werden, was für weitergehende Fehleranalysen hilfreich sein kann. Nur in diesem Format lassen sich z. B. Anhänge betrachten. Siehe dazu auch den folgenden Abschnitt
* Bei einer im Versand befindlichen E-Mail wird am Seitenanfang angezeigt, wie viele der Mailpakete / Aufträge noch zu bearbeiten sind insgesamt. Und wie viele davon sich gerade in Bearbeitung befinden. Es kann hier der Fall vorkommen, dass noch Pakete offen sind, keines davon aber gerade bearbeitet wird. Das ist so weit normal, da bei der Bearbeitung dieser Aufträge höher priorisierte Aufträge dazwischen kommen können. Wenn dann wieder Kapazität in der Auftragsbearbeitung vorhanden ist geht die Bearbeitung weiter. Der allerletzte Mailauftrag, der die E-Mail an die Absendeadresse schickt, wird auch um eine Minute verzögert, damit die Absender*innen die E-Mail selbst definitiv dann erst erhalten, wenn alle anderen Pakete bereits verschickt sind. Daher kann es hier so wirken, als ob für ca. eine Minute nichts passiere

== Abruf des Mailinhalts ==

Am Seitenanfang werden bei E-Mails, die nicht schon bei der Annahme abgelehnt wurden, zwei Links zum Abruf des Mailinhalts angeboten:

* 'Eingegangene E-Mail herunterladen': Hier wird die E-Mail in der Form zum Abruf verfügbar gemacht, wie sie im System eingegangen ist. Dies soll insbesondere Fehlerdiagnosen ermöglichen, indem diese Inhalte für Tests verfügbar gemacht werden
* 'Verarbeitete E-Mail herunterladen': Hier wird die E-Mail in der gleichen Form zum Download angeboten, in der sie für einen Versand aufbereitet würde. Auch dies soll Fehlerdiagnosen erleichtern, z. B. bei Problemen mit durch unsere Verarbeitung veränderten Mailinhalten

== Bearbeitungen des Status einer E-Mail ==

E-Mails lassen sich in der Detailseite in andere Status bringen. Diese Aktionsmöglichkeiten sind aber nicht für die reguläre Verwendung gedacht, sie sind nur in besonderen Supportsituationen und normalerweise in Rücksprache mit den E-Mailversendern zu verwenden. Die verfügbaren Aktionsmöglichkeiten hängen teilweise vom Status einer E-Mail ab:

'''E-Mail löschen'''

Entfernt eine E-Mail komplett aus der Warteschlange. Sollte nur in Ausnahmefällen verwendet werden, z. B. wenn der Versand einer fehlerhaften E-Mail sicher verhindert werden soll. Da Absender*innen bzw. Moderator*innen aber in der Freigabeseite selbst die Option haben eine E-Mail abzubrechen sollte das nur selten für uns notwendig sein.

'''E-Mail freigeben!'''

E-Mails im Status 'WARTEND' können freigegeben werden, ohne das die Freigabemail für uns verfügbar ist. Auch dies ist eine Option, die nur sehr selten relevant sein wird, sie kann aber in besonderen Fälle, z. B. wenn die eigentliche Moderation nicht erreichbar ist und wir uns überzeugt haben, dass eine E-Mail trotzdem verschickt werden muss, einen Lösungsweg bieten.

Hinweis: Die Mails werden hier immer ohne Archivierung freigeben, auch wenn der entsprechende Verteiler diese Option hat.

'''Jetzt weiterverarbeiten'''

Kann eine E-Mail im Status 'NEU' in die Weiterverarbeitung bringen. Dies sollte bei normaler Funktion des Systems niemals notwendig bzw. auch nur möglich sein, da E-Mails nur sehr kurz in diesem Status sind.

'''E-Mailversand unwiderruflich abbrechen'''

Eine E-Mail, die freigegeben wurde, aber bei der noch nicht alle der einzelnen Pakete verschickt wurden, kann über diesen Schalter abgebrochen werden. Auch dies ist eine Option, die in einem normal funktionierenden System nur sehr kurz zur Verfügung stehen sollte, und die nur sehr selten relevant sein wird. Ein Szenario kann dabei sein, dass der Mailversand grundsätzlich gestört ist und für den Wiederanlauf die Menge der zu verschickenden E-Mails reduziert werden soll, in dem bereits im Versand befindliche E-Mails so gestoppt werden.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über die Navigation am linken Rand.
}}

FlsVerteilerWarteschlange

2026-04-09T11:40:44Z

Ihbrune:

[[Category:First Level Support]]
{{h|BIS Support: Verteileradministration (Warteschlangenanzeige)|
Die Warteschlangenseite der BIS Mailverteiler soll die Bearbeitung von Supportfällen gut unterstützen und das aktuelle Geschehen im Mailverteilersystem leicht prüfbar zu machen. Die Seite zeigt zum einen die Liste der in der Warteschlagen befindlichen E-Mails und bietet zusätzlich eine Detailsicht auf einzelne E-Mails.

== Warteschlange - Was ist darin enthalten ==

In der Warteschlange werden E-Mails, bei denen ein Freigabeschritt notwendig ist, für 72 Stunden angezeigt. Es werden auf Freigabe wartende, abgelehnte, abgebrochene und bereits verschickte E-Mails angezeigt. Es ist also keine reine Warteschlange von noch freizugebenden E-Mails.

E-Mails ohne Freigabeschritt - heute faktisch nur die [[BISWiki:Aliasadresse|Aliasadressen]] - werden nach dem Versand wieder gelöscht, damit sie auf Grund ihrer potentiell großen Menge die Warteschlange nicht verstopfen. Wenn sie in großer Zahl eintreffen kann die Bearbeitung aber einen Moment dauern und sie während dieser Zeit in der Liste im Status NEU zu sehen sein. Im Normalfall bleiben E-Mails an diese Verteilerart nur im Fall einer Ablehnung länger sichtbar, z. B. weil keine Empfangsadresse (mehr) bekannt ist.

Die Warteschlange lässt sich über das Suchfeld am Anfang schnell auf bestimmte Einträge reduzieren und nach den verschiedenen Spalten sortieren.

== Welche Status können E-Mails haben ==

Der aktuelle Status jeder E-Mail ist direkt erkennbar und hier können diese Angaben vorkommen:

'''NEU'''

Diese E-Mails wurden von uns angenommen, müssen aber noch weiterverarbeitet werden, hier ist z. B. noch keine Freigabemail verschickt worden. E-Mails im Status NEU sollten bei normaler Funktion des Systems nur in geringem Umfang vorhanden sein und schnell in den nächsten Status wechseln.

'''WARTEND'''

Dies sind E-Mails, bei denen die Freigabeaufforderung verschickt, aber die Freigabe noch nicht durchgeführt wurde.

'''IM_VERSAND'''

Diese E-Mail wurde freigegeben und sie wird gerade paketweise an die Empfänger*innen verschickt. Der Mailversand erfolgt nicht auf einen Schlag, da dies bei großen Verteilern auf technischer Ebene nicht möglich ist. In der Detailseite einer E-Mail lässt sich nachvollziehen, wie viele Pakete noch verschickt werden müssen.

Auch bei großen Verteilern sollte dieser Status aber nur für kurze Zeit bestehen bleiben. Da die finale Mail in der Verteilung, die an die Absenderadresse geht, mit einer kleinen Verzögerung in die Verarbeitung geschickt wird, kann auch ein ansonsten sehr schnell abgeschlossener Versand noch etwas in der Warteschlange in diesem Status bleiben. In [[FlsVerteilerWarteschlange|der Detailseite]] ist dies erkennbar.

'''ABGESCHLOSSEN'''

E-Mails in diesem Zustand wurden freigegeben und an die Empfänger*innen verschickt. Sie werden hier trotzdem noch für die Vorhaltezeit von 72 Stunden gehalten, damit wir sie bei Supportanfragen verfügbar haben und damit die Freigabelinks noch eine Zeit lang funktionieren und die Absender*innen bzw. Moderator*innen sich auch nach der Freigabe noch einmal den Status anzeigen lassen können.

E-Mails ohne Freigabeschritt - also die Aliasverteiler - werden hingegen nach dem Versand direkt aus der Warteschlange gelöscht, da sie zu zahlreich sind um hier sinnvollerweise dargestellt zu werden. Sie lassen sich ggf. in den Protokollierungen nachvollziehen.

'''ABGELEHNT'''

In diesem Status befinden sich alle E-Mails, die wir zwar zunächst angenommen, aber nicht weiterverarbeitet haben. Die Gründe dafür werden in der letzten Spalte gezeigt und hier sind z. B. diese Angaben möglich:

* 'Die Verteileradresse ist unbekannt': Die Adresse des Verteilers ist nicht (mehr) gültig

* 'Der Verteiler existiert nicht oder besitzt keine Empfänger*innen': Im Gegensatz zu dem vorherigen Fall hat hier die Adresse zwar formal eine gültige Struktur, es sind aber keine Empfangsadressen enthalten. Das kann z. B. bei veralteten Aliasadressen vorkommen oder auch bei PEVZ Verteilern für Einrichtungs-IDs, die nicht existieren. Diese etwas andere Meldung ist der Art der Prüfung der Adressen geschuldet, da die ggf. aufwändige Ermittlung der konkreten Empfangsadressen erst in einem zweiten Verarbeitungsschritt erfolgt, und nicht schon bei der ersten Annahme der E-Mail

* 'Die Adresse mustermann@beispiel.de ist für den Verteiler nicht sendeberechtigt': Sowohl die Information, ob die Absenderadresse im BIS irgendwo bekannt ist, wie auch die Regelungen des Verteilers, wer sie beschicken darf, lassen sich über die in der Detailseite verknüpften Auswertungsmöglichkeiten schnell ermitteln

* 'Wurde als Spam klassifiziert': Die E-Mail wurde als Spam-Mail eingestuft. In der Systemadministration wird dabei das Muster eingestellt, welches für die entsprechende Klassifizierung sorgt. So gelten zum Start der neuen Verteiler alle E-Mails als Spam, deren Betreff den Text '<nowiki>[SPAM]</nowiki>' enthält

* 'Wurde als automatische Antwort klassifiziert': Die E-Mail wurde als automatisch generiert eingestuft, z. B. durch eine falsch konfigurierte Abwesenheitsbenachrichtigung. In der Systemadministration wird dabei das Muster eingestellt, welches für die entsprechende Klassifizierung sorgt

* 'Die E-Mail hat eine Größe von X Megabyte und überschreitet die maximal mögliche Größe von Y Megabyte': Überschreitung des Größenlimits, welches in der Systemadministration gesetzt ist

* 'Die E-Mail hat keinen Betreff': E-Mails ohne Betreff werden nicht verarbeitet

* 'Moderation hat den E-Mailversand abgebrochen': Im Gegensatz zu den vorherigen Fällen wurde so eine E-Mail nicht vom System abgelehnt, sondern manuell im Zuge des Freigabeprozesses von einer der Personen, die den Freigabelink erhalten hat

* 'Nur die Absenderadresse ist im Verteiler enthalten': Wenn E-Mailverteiler nur eine einzige Adresse enthalten und diese Adresse auch noch die Absenderadresse ist werden sie abgelehnt. Diese Prüfung würde nach Fällen eingeführt, bei denen Lehrenden Veranstaltungsverteiler beschickt haben, die ohne Teilnehmer*innen waren (z. B. bei Veranstaltungen mit Teilnahmemanagement, bei denen niemand als teilnehmend gesetzt war). Diese Meldung wird auch verursacht, wenn man versucht seine eigene Aliasadresse zu beschicken von der Adresse, an die der Aliasverteiler schicken würde

== Detailanzeige einer E-Mail ==

Über den Zeitstempel bei den E-Mails wird die Detailansicht aufgerufen. Diese bietet zum einen verschiedene Auswertungsmöglichkeiten:

* Durch Anklicken der Absendeadresse wird die [[FlsMailSuche|Suche nach einer E-Mailadresse im BIS]] ausgelöst. Darüber lässt sich schnell die Person finden, zu der eine Adresse gehört
* Auch die Verteileradresse ist ein anklickbarer Link, der in die [[FlsMailAnalyse|Verteileranalyse]] führt
* Weitere Informationen zur E-Mail, insbesondere der E-Mailheader, der für weitere Problemanalysen wertvoll sein kann
* Der Mailinhalt ist bei automatisch abgelehnten E-Mails nicht vorhanden, da hier z. B. im Fall von Spam schädliche Inhalten enthalten sein können, die wir nicht im System haben wollen. In anderen Fällen kann der E-Mailinhalt in Form einer eml-Datei in der Seite abgerufen werden, was für weitergehende Fehleranalysen hilfreich sein kann. Nur in diesem Format lassen sich z. B. Anhänge betrachten. Siehe dazu auch den folgenden Abschnitt
* Bei einer im Versand befindlichen E-Mail wird am Seitenanfang angezeigt, wie viele der Mailpakete / Aufträge noch zu bearbeiten sind insgesamt. Und wie viele davon sich gerade in Bearbeitung befinden. Es kann hier der Fall vorkommen, dass noch Pakete offen sind, keines davon aber gerade bearbeitet wird. Das ist so weit normal, da bei der Bearbeitung dieser Aufträge höher priorisierte Aufträge dazwischen kommen können. Wenn dann wieder Kapazität in der Auftragsbearbeitung vorhanden ist geht die Bearbeitung weiter. Der allerletzte Mailauftrag, der die E-Mail an die Absendeadresse schickt, wird auch um eine Minute verzögert, damit die Absender*innen die E-Mail selbst definitiv dann erst erhalten, wenn alle anderen Pakete bereits verschickt sind. Daher kann es hier so wirken, als ob für ca. eine Minute nichts passiere

== Abruf des Mailinhalts ==

Am Seitenanfang werden bei E-Mails, die nicht schon bei der Annahme abgelehnt wurden, zwei Links zum Abruf des Mailinhalts angeboten:

* 'Eingegangene E-Mail herunterladen': Hier wird die E-Mail in der Form zum Abruf verfügbar gemacht, wie sie im System eingegangen ist. Dies soll insbesondere Fehlerdiagnosen ermöglichen, indem diese Inhalte für Tests verfügbar gemacht werden
* 'Verarbeitete E-Mail herunterladen': Hier wird die E-Mail in der gleichen Form zum Download angeboten, in der sie für einen Versand aufbereitet würde. Auch dies soll Fehlerdiagnosen erleichtern, z. B. bei Problemen mit durch unsere Verarbeitung veränderten Mailinhalten

== Bearbeitungen des Status einer E-Mail ==

E-Mails lassen sich in der Detailseite in andere Status bringen. Diese Aktionsmöglichkeiten sind aber nicht für die reguläre Verwendung gedacht, sie sind nur in besonderen Supportsituationen und normalerweise in Rücksprache mit den E-Mailversendern zu verwenden. Die verfügbaren Aktionsmöglichkeiten hängen teilweise vom Status einer E-Mail ab:

'''E-Mail löschen'''

Entfernt eine E-Mail komplett aus der Warteschlange. Sollte nur in Ausnahmefällen verwendet werden, z. B. wenn der Versand einer fehlerhaften E-Mail sicher verhindert werden soll. Da Absender*innen bzw. Moderator*innen aber in der Freigabeseite selbst die Option haben eine E-Mail abzubrechen sollte das nur selten für uns notwendig sein.

'''E-Mail freigeben!'''

E-Mails im Status 'WARTEND' können freigegeben werden, ohne das die Freigabemail für uns verfügbar ist. Auch dies ist eine Option, die nur sehr selten relevant sein wird, sie kann aber in besonderen Fälle, z. B. wenn die eigentliche Moderation nicht erreichbar ist und wir uns überzeugt haben, dass eine E-Mail trotzdem verschickt werden muss, einen Lösungsweg bieten.

Hinweis: Die Mails werden hier immer ohne Archivierung freigeben, auch wenn der entsprechende Verteiler diese Option hat.

'''Jetzt weiterverarbeiten'''

Kann eine E-Mail im Status 'NEU' in die Weiterverarbeitung bringen. Dies sollte bei normaler Funktion des Systems niemals notwendig bzw. auch nur möglich sein, da E-Mails nur sehr kurz in diesem Status sind.

'''E-Mailversand unwiderruflich abbrechen'''

Eine E-Mail, die freigegeben wurde, aber bei der noch nicht alle der einzelnen Pakete verschickt wurden, kann über diesen Schalter abgebrochen werden. Auch dies ist eine Option, die in einem normal funktionierenden System nur sehr kurz zur Verfügung stehen sollte, und die nur sehr selten relevant sein wird. Ein Szenario kann dabei sein, dass der Mailversand grundsätzlich gestört ist und für den Wiederanlauf die Menge der zu verschickenden E-Mails reduziert werden soll, in dem bereits im Versand befindliche E-Mails so gestoppt werden.

== Wie erreiche ich diese Seite ==

Über die Navigation am linken Rand.
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PersEditPersonDoppler

2026-04-09T11:28:56Z

Ihbrune:

[[Category:Bearbeitung des PEVZ]]
{{h|Bereinigung von Mehrfacheintragungen der gleichen Person|
Im PEVZ soll für eine [[persEditPerson|Person]] immer nur genau ein Eintrag vorhanden sein, der ggf. mit vielen verschiedenen Kontaktdatensätzen versehen wird. Wenn eine Person mehrmals im PEVZ eingetragen wird hat dies meist unmittelbare, negative Auswirkungen:

* Mit der Person verknüpfte Daten wie Lehrveranstaltungen im eKVV sind dann nicht bei einem PEVZ Eintrag gebündelt, sondern verteilen sich auf mehrere Einträge
* Die Personen haben keinen Zugriff auf alle zu ihnen gehörenden Daten
* Nutzer*innen des PEVZs werden verwirrt, weil sie nicht unterscheiden können ob es sich um dieselbe Person handelt, oder nicht

Doppler sollten daher am besten erst garnicht entstehen - siehe dazu die Hinweise in der Seite zum [[persEditPersonNeu|Neuanlegen einer Person]] - oder nach dem Bekanntwerden so rasch wie möglich beseitigt werden. Es gibt dabei zwei Zugänge zu dieser Seite, die in einer etwas unterschiedlichen Darstellung münden:

* Nach dem Neuanlegen einer Person: Wenn eine neue Person zum ersten Mal gespeichert wird prüft das System ob identische bzw. sehr ähnliche Einträge im PEVZ existieren. Ist dies der Fall wird direkt nach dem Speichern in diese Seite gewechselt
* Durch expliziten Aufruf: Bei einem später erkannten Doppeleintrag kann über die [[persEditPersonDetail|Personendetailseite]] eines der Einträge diese Seite aufgerufen werden um die Verschmelzung durchzuführen

== Die entscheidende Frage: Verschmelzen oder nicht? ==

Beim Aufruf der Seite werden mögliche doppelte Personeneinträge gesucht und zur Auswahl für die Verschmelzung angezeigt. Als potentiell doppelte Einträge gelten dabei solche, die sich in Vor- und Nachname gleichen und die ein identisches Geburtsdatum haben.

'''ACHTUNG!''' Vergewissern Sie sich, dass es sich bei denen von Ihnen dann für die Verschmelzung gewählten Personeneinträgen wirklich um ein und dieselbe Person handelt. Ist die Verschmelzung erst einmal erfolgt kann dieser Vorgang von Ihnen nicht mehr rückgängig gemacht werden. Sie können in der Seite auf die Personennamen klicken und gelangen in die Personendetailseite, in der Sie alle im PEVZ bekannten Informationen zur Person einsehen können.

Im Zweifelsfall sollten Sie die betreffende Person ansprechen um mit ihr zu klären, ob die beiden Einträge wirklich zu ihr gehören.

== Durchführung der Verschmelzung ==

Bei der Verschmelzung werden alle Kontaktdatensätze beider Einträge in einem einzigen Eintrag zusammengeführt. Sämtliche Einträge als Lehrende bei Veranstaltungen im eKVV werden automatisch aktualisiert. Weiterhin werden die Einträge in folgenden Punkten miteinander verglichen:

* Lehrend tätig / Forschend tätig
* Persönlicher Titel
* Anrede
* Login
* Foto
* Curriculum Vitae
* Aktuelle Forschungsthemen

Kann einer der beiden Personeneinträge im eKVV bzw. in Forschungskontexten angezeigt werden, so wird die entsprechende Einstellung auch für den neuen Eintrag übernommen. Sollten Angaben zur Anrede und dem Login bei dem Zielpersoneneintrag fehlen, werden die Werte des anderen Personeneintrags übernommen. Bei dem persönlichen Titel wird der längere Eintrag gewählt.

Sollten beide Einträge über ein Foto verfügen, wird das später eingestellte (also vermutlich jüngere) ausgewählt. Sollten beide Personeneinträge über Angaben zum Curriculum Vitae bzw. den aktuellen Forschungsthemen verfügen, werden diese Angaben aneinander gehängt. Sie sollten diese Daten gegebenenfalls korrigieren!

== Automatische Dopplerbereinigung ==

Seit 2016 wird im System zusätzlich eine eigenständige Dopplerbereinigung durchgeführt, die über die {{UniID}} erfolgt. Das System durchsucht dazu regelmäßig das PEVZ auf Einträge, denen die gleiche UniID zugeordnet wurde. Solche Einträge werden dann automatisch zusammengeführt. Trotzdem sollte die Entstehung von Dopplern weiterhin von vorne herein vermieden werden.

== Verschmelzung mit bereits gelöschten Einträgen ==

Bei der Verschmelzung von Personen werden [[persEditPersonLoeschung|gelöschte Einträge]] nicht angeboten. Allerdings gibt es in seltenen Fällen den Bedarf auch mit solchen Einträgen eine Verschmelzung durchführen zu können. Ein typischer Fall sind hier Lehrenden, die mit Unterbrechungen Lehraufträge erhalten haben und deren Veranstaltungen im eKVV nun zum Teil noch dem alten, bereits gelöschten Personendatensatz zugeordnet sind. Die im vorherigen Abschnitt beschriebene automatische Dopplerbereinigung über die UniID erreicht aber auch solche Fälle. Falls dies aber nicht funktioniert, dann müssen Sie sich {{BISKontakt|an uns wenden}}, damit die Verschmelzung durchgeführt wird.
}}