Zum Inhalt springen
Grounding Page Ergebnisse

Die Wissenslücke von KI-Modellen

Welche Weltereignisse, Produkte und Softwarestände kennt ein KI-Modell noch ohne Live-Webzugriff?

Zentraler Befund

Ohne Grounding beantworten KI-Modelle aktuelle Fragen oft aus einer Welt, die 1 bis 2 Jahre zurückliegt.

Neue Produkte, Rollen, Medikamentenzulassungen und Ereignisse werden erst zuverlässig sichtbar, wenn sie über aktuelle Quellen gegroundet werden.

9 Modelle geprüft · ohne Webzugriff Verifikation per Google Search Grounding Testlauf: 26.04.2026

Sechs Beispiele zeigen, welche Realität ohne Grounding fehlt.

Von neuen Rollen über Sportereignisse bis zu Produktlaunches und Medikamentenzulassungen: Was nach dem Trainingshorizont passiert, ist ohne Grounding nicht zuverlässig verfügbar.

Vor dem Trainingshorizont
09.01.2024

OpenAI startet den GPT Store

Teil der Modellwelt
in 8 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

Früher Produktanker, den die meisten Modelle noch erfassen.

Vor dem Trainingshorizont
14.07.2024

Spanien gewinnt die UEFA Euro 2024

Mehrheitlich verifiziert
in 6 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

Sportanker am Rand vieler Modellhorizonte.

Nach den meisten Trainingshorizonten
08.05.2025

Neuer Papst gewählt

Grenzbereich
nur in 1 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

verifiziert: GPT-5.5

Wechsel an einer Weltinstitution — kaum ein Modell weiß das.
Nach den meisten Trainingshorizonten
27.07.2025

England gewinnt Women’s Euro 2025

Grenzbereich
nur in 1 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

jüngster verifizierter Treffer · GPT-5.5

Nur mit Grounding zuverlässig
09.09.2025

Apple stellt iPhone 17 vor

Fehlt ohne Grounding
in 0 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

Öffentlich bekannt, aber noch nicht in der Modellwelt.

Medizin-Wissenslücke
01.04.2026

FDA lässt Foundayo gegen Adipositas zu

Fehlt ohne Grounding
in 0 von 9 Modellen ohne Webzugriff verifiziert

Neu zugelassenes Medikament zur Gewichtsreduktion bei Erwachsenen mit Adipositas oder entsprechendem Übergewicht.

Der Punkt

Neue Realität entsteht schneller, als Modellwissen aktualisiert wird.

Darum brauchen Produkte, Medikamente, Rollenwechsel, Ereignisse und Organisationen aktuelle, strukturierte und zitierfähige Quellen.

Modellhorizonte im Test

Die getesteten Modelle zeigen unterschiedliche Wissenshorizonte. Die meisten geprüften Modellfamilien liegen im Bereich 2024, einzelne Treffer reichen weiter.

  • GPT-5.5 Juni – Juli 2025
  • GPT-5.4 Mai – Juli 2024
  • GPT-5.3 Mai – Juli 2024
  • GPT-5.1 Mai – Juli 2024
  • GPT-5 Mai – Juli 2024
  • Gemini 3.1 Pro Mai – Juli 2024
  • Gemini 3 Pro Mai – Juli 2024
  • Gemini 2.5 Flash April – Juni 2024
  • Gemini 2.5 Pro April – Juni 2024

Single-Run-Tests schwanken um 2–3 Monate, daher zeigen wir Familien-Fenster statt punktgenauer Daten.

Ein Modell kann aktuell klingen und trotzdem an einem klaren Datum enden.
Ohne Grounding hat Modellwissen eine sichtbare Kante.
Die Frage ist nicht, wie klug die Antwort klingt. Die Frage ist, wo die Welt des Modells endet.
Nachweis

Getestete Modellhorizonte

Belegdaten zur Seite. Geschätzter Horizont je Modell, verifizierte Treffer und Details — kein Ranking.

Rang Modell Anbieter Geschaetzter Horizont Verifiziert
#1 OpenAI Juni – Juli 2025 10 / 10
#2 OpenAI Mai – Juli 2024 10 / 10
#3 OpenAI Mai – Juli 2024 10 / 10
#4 OpenAI Mai – Juli 2024 10 / 10
#5 OpenAI Mai – Juli 2024 10 / 10
#6 Google Gemini Mai – Juli 2024 10 / 10
#7 Google Gemini Mai – Juli 2024 10 / 10
#8 Google Gemini April – Juni 2024 10 / 10
#9 Google Gemini April – Juni 2024 10 / 10

Methodik

01

Testprinzip

Pro Modell stellen wir eine Frage je Ereignis. Die Modelle antworten ohne Live-Websuche, ohne Grounding und ohne Tools.

02

Verifikation

Korrekte Antworten werden extern geprüft. Das jüngste korrekt beantwortete Ereignis definiert den Wissenshorizont.

03

Familien-Fenster

Single-Run-Ergebnisse schwanken um 2–3 Monate, daher zeigen wir Familien-Fenster. Verdächtige Cutoffs werden mindestens 5 Mal re-getestet.

04

Wiederholrhythmus

Modellwissen ist nach dem Pretraining eingefroren. Der Vergleich wird wöchentlich wiederholt; neue Modellversionen werden ergänzt.

Warum diese Ereignisse?

Reveal-at-Date-Regel

Alle Beispiele sind Reveal-at-Date-Ereignisse: Die konkrete Antwort war vor dem Ereignis nicht zuverlässig bekannt und ist danach eindeutig überprüfbar.

Geeignet

Wahlsieger, Finalgewinner, neu gewählte Päpste, vorgestellte Produkte, Software-Releases, Zulassungen.

Nicht geeignet

Geplante Konferenzen, Messetermine, angekündigte Sportereignisse, Olympia-Eröffnungen.

Was das mit Grounding Pages zu tun hat

Grounding Pages schließen nicht das Training selbst. Sie schließen die Zugriffslücke.

Sie machen neue oder geänderte Entitäten über aktuelle, strukturierte und zitierfähige Quellen auffindbar, verständlich und verlässlich nutzbar — genau das, was AI-Systeme brauchen, wenn Retrieval, Live-Websuche oder andere Grounding-Mechanismen greifen.

  • neue Produkte
  • neue Medikamente und Zulassungen
  • neue Automodelle
  • neue Softwarestände
  • Rollenwechsel
  • Standortwechsel
  • neue Standards
  • geänderte Organisationsstrukturen