Wer kann es nutzen: Teammitglieder
Welche Preispläne: Free, Starter, Business, Enterprise
Welche Plattformen: Browser, Desktop, Mobile
Wenn du KI-Aktionen mit Miro Workflows und KI-Kollegen durchführst, ermöglicht dir das Auswählen des eigenen Modells, das am besten geeignete große Sprachmodell (LLM) für die Aufgabe festzulegen.
Du kannst zum Beispiel bei der Bilderstellung entscheiden, ob du Stable Diffusion 3.5 Large oder Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) verwenden möchtest.
Deine Wahl kann von der Komplexität oder Spezifik deiner Aufgabe abhängen.
💡 Miro Workflows und KI-Kollege enthalten ein standardmäßig ausgewähltes LLM für jede Aufgabe. Wenn du dir unsicher bist, welches Modell du auswählen sollst, ist die Verwendung des Standardmodells der beste Einstiegspunkt. Das Standardmodell wird mit einem Label als "Empfohlen" angezeigt.
Der Modellselektor ist nur als Teil von Workflows und KI-Kollege für Folgendes verfügbar:
- Dokumente und Bildformate in KI-Kollege und Workflows
- Hauptlogik von KI-Kollege
- Anweisungsblock in Workflows
Dieser Artikel erklärt, wie du dein eigenes Modell für Workflows und KI-Kollege auswählst und gibt Informationen, die dir bei der Auswahl eines LLM für allgemeine Aufgaben helfen.
Eigenes Modell auswählen
Workflows
Jedes Dokument, Bild und jeder Anweisungsblock in einem Workflow verfügt über ein Eingabefeld, in dem du dein eigenes Modell auswählen kannst.
Gehe dazu wie folgt vor:
- Füge ein Dokument, ein Bild oder einen Anweisungsblock zur Canvas hinzu.
- Um die Liste der verfügbaren Modelle anzuzeigen, klicke oben rechts im Eingabefeld auf den Namen des Standardmodells. Zum Beispiel
AWS | Claude 3.5. - Wähle ein Modell aus.
Um mehr über die Erstellung von Workflows und die Benutzererfahrung von Workflows zu erfahren, siehe Workflows.
KI-Kollegen
Beim Erstellen oder Bearbeiten von KI-Kollegen siehst du den Abschnitt Modell (erweitert). Dort kannst du auswählen, welches Modell du für die Verarbeitung durch den KI-Kollegen, die Bild- und Dokumentenerstellung verwenden möchtest.
Um mehr über KI-Kollegen zu erfahren, siehe (KI-Kollegen)[link-to-article].
Wie sich Modelle unterscheiden
Ein großes Sprachmodell (LLM) ist normalerweise Teil einer Modelfamilie, die leistungsstarke, aber ressourcenintensive Modelle, optimale Modelle und die schnellsten, aber weniger leistungsstarken Modelle umfasst.
Zum Beispiel gehören zur GPT-5-Familie GPT-5, GPT-5-mini und GPT-5-nano.
Die schnellsten, aber am wenigsten leistungsfähigen Modelle sind ideal für reduzierte Latenzzeiten.
Reasoning und Non-Reasoning
Ein Hauptunterscheidungsmerkmal zwischen LLMs ist, ob es sich um Reasoning- oder Non-Reasoning-Modelle handelt.
Schlussfolgerung bedeutet, dass das Modell mehr Zeit benötigt, um eine qualitativ hochwertigere Antwort zu liefern.
✏️ Schlussfolgerung bedeutet nicht immer das genaueste Ergebnis. Wenn viele Iterationen des Outputs erforderlich sind, ist ein Modell mit hoher Schlussfolgerungsfähigkeit möglicherweise nicht am effizientesten.
Für komplexe Aufgaben, wie das Erstellen von kundenorientierten Dokumenten, Priorisierung und Aufgaben, die die Verarbeitung eines großen Informationsvolumens erfordern, ist ein Schlussfolgerungsmodell die beste Wahl.
Für einfache Aufgaben, wie das Überprüfen der Grammatik, Übersetzung oder Umformatierung von Texten, ist ein nicht schlussfolgerndes Modell am effizientesten.
Die folgende Tabelle zeigt einige schlussfolgernde und nicht schlussfolgernde Modelle.
| Fähigkeit zur Argumentation | Modelle |
|---|---|
| Argumentation | GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano, Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, Gemini 2.5 Flash, o3, o4-mini |
| Keine Argumentation | GPT 4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1, GPT-4.1-mini, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.5 Flash Lite |
Stil
Jedes LLM hat einen einzigartigen "Stil". Während du mit verschiedenen Modellen experimentierst, wirst du möglicherweise feststellen, dass ein bestimmter Ausgabestil deinen Anforderungen entspricht, sei es für Branding, Stimmung oder Vorlieben.
💡 Ältere Modelle haben einen ausgeprägteren Stil, insbesondere für kreative, unkonventionelle Ausgaben.
Auswahl deines KI-Modells basierend auf der Aufgabe
| Aufgabe | Modelle | Beschreibung |
|---|---|---|
| Brainstorming | GPT-4o, o3, o4-mini, Sonnet 3.7 | Ideal für divergentes Denken, ideenreiche Impulse für Features, spielerischen Ton und „kreativen Ansatz". Verwende es zum Erstellen von Texten wie alternativen Überschriften und Varianten von Microcopy. |
| Priorisierung & Bewertung | GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 | Die besten Modelle für logisches Denken mit konsistenter Bewertung und klaren Begründungen. Zum Beispiel für RICE/MoSCoW im Backlog, Tradeoff-Abwägungen und Roadmap-Ebenen. |
| Synthese & Recherche | GPT-5, GPT-5-mini, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash | Verwende diese Modelle für Aufgaben von mittlerer bis hoher Komplexität. Zum Beispiel, um Personas aus Merkzetteln zu erstellen oder um Einsichten aus Daten und Wissensdatenbanken abzuleiten. |
| Schema & Transformation | GPT-5-mini, GPT-5-nano, GPT-4.1, Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash Lite | Formatänderungen erfordern in der Regel kein komplexes Denken, daher liefern optimierte Versionen schnellere Ergebnisse. Bleibe jedoch bei neueren Modellfamilien, um bei großen Kontexten Konsistenz zu gewährleisten. (Merkzettel → Dokumente, Dokument → Tabellen, Spec → Diagramm) |
| Schnelle Textbearbeitungen | GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash Lite, GPT-5-nano, Claude 3.7 | Die schnellsten Optionen. Am besten für einfache Textbearbeitungen, wie Grammatik, Übersetzungen und Umschreibungen für mehr Klarheit. |
Modelle für die Bildgenerierung auswählen
Alle großen Sprachmodelle (LLM), die Miro unterstützt, können Text und Bilder verarbeiten. Die meisten können jedoch keine Bilder erstellen.
Für die Bildgenerierung ist Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) außerordentlich geschickt darin, Ihre allgemeinen Anweisungen in ein Bild zu verwandeln.
Die meisten LLMs erwarten eine Bildbeschreibung, keine spezifischen Anweisungen. Zum Beispiel "ein Gemälde eines Hundes mit einem lustigen Hut" als Beschreibung, im Gegensatz zu "erstelle ein lustiges Bild von einem Hund" als Anweisung. Nano Banana kann Bilder basierend auf spezifischen Anweisungen erstellen.
✏️ Nutze Nano Banana für gezielte Bearbeitungen an einem bestehenden Bild. Andere Modelle können ein vorhandenes Bild als Stilreferenz verwenden.
In Bezug auf Geschwindigkeit oder Ausgabequalität gibt es nur geringe Unterschiede zwischen den LLMs. Wie bei jedem Anwendungsbeispiel kannst du mit verschiedenen Modellen experimentieren, um herauszufinden, welches am besten zu deinen Vorlieben passt.