Hvornår skal man bruge hvilken kunstig intelligensmodel?

Vores hjemmeside indeholder en række AI-modeller fra førende globale udviklere: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Google. Her finder du hurtige og smarte modeller samt de mest avancerede modeller, der er i stand til at ræsonnere. De har alle deres styrker og svagheder og fungerer forskelligt i forskellige typer opgaver. I denne guide har vi udarbejdet generelle anbefalinger, der fortæller dig, hvilken model der er bedst egnet til en bestemt opgave.

GPT 4.1 mini

GPT 4.1 mini er en AI-model til generelle formål, der tilbyder en balance mellem intelligens og hastighed. Mini-modellen matcher eller overgår endda den fulde GPT 4.1-model i nogle opgaver.

GPT 4.1 mini er ideel til:

• generering af kortformet indhold (f.eks. tweets eller e-mails),
• opsummering og omskrivning af artikler,
• besvarelse af almindelige spørgsmål,
• forklaring af kodestykker,
• fejlfinding af almindelige fejl,
• korte oversættelser.

Eksempler på prompter:

• Opsummer denne artikel på 500 ord i 3 punkter.
• En kunde spørger: 'Hvordan nulstiller jeg min adgangskode? Giv et klart, trinvist svar på under 50 ord.
• Skriv en Python-funktion, der tager en liste med tal og returnerer gennemsnittet. Forklar hvert trin.
• Giv mig 5 fængende overskrifter til et blogindlæg om bæredygtig mode.
• Oversæt denne engelske sætning til spansk i en venlig, uformel tone.

Da det er en lettere model, skal du undgå vage spørgsmål eller lange prompter. Det er ikke optimalt at bruge GPT 4.1 mini til komplekse ræsonnementer (avanceret matematik, dybdegående analyser), langt indhold (fulde forskningsartikler, detaljerede rapporter) og meget kreativt skrivning (romankapitler, poesi med dybe metaforer).

GPT 4.1

GPT 4.1 er flagskibsmodellen i 4.1-modelsuiten. Den klarer sig godt i forhold til GPT 4o, når det gælder behandling af lange sammenhænge, kodningsydelse og generel intelligens.

GPT 4.1 er bedst til:

• komplekse opgaver uden avanceret ræsonnement,
• flerlagede forespørgsler,
• lange artikler (2000+ ord med sammenhængende struktur),
• teknisk skrivning,
• kreativ historiefortælling (roman kapitler, manuskriptskrivning)
• SEO-optimerede blogindlæg med strategisk integration af nøgleord.

Eksempler på prompts:

• Optræd som filosofiprofessor, der forklarer Kants kategoriske kategorier. Giv 3 eksempler på anvendelse i virkeligheden, og forudse 2 almindelige misforståelser blandt studerende.
• Optimer denne Python-kode til behandling af store CSV-filer (angiv kode). Inkluder overvejelser om hukommelsesstyring og foreslå parallelle behandlingsmetoder.
• Forklar principperne for kvantecomputering til en maskiningeniør, der skifter til teknologi. Brug 2 konkrete analogier fra klassisk mekanik.
• Skriv en 1.200 ords ekspertguide om ›Fremtiden for vedvarende energi i Europa‹ med 5 underafsnit, inklusive statistikker fra 2023-2024. Bevar en akademisk, men tilgængelig tone.

GPT 4.1 kan håndtere komplekse forespørgsler og føre naturlige samtaler, hvor subtile kontekst- og toneændringer er vigtige. Forbedret faktuel nøjagtighed reducerer hallucinationer i forhold til tidligere versioner, men kræver stadig faktatjek af kritiske data, især vedrørende nylige begivenheder efter videnfristen, som er 1. juni 2024.

o3

OpenAI o3 er en af de mest intelligente modeller, der nogensinde er udgivet, og den er meget mere effektiv end sin forgænger, OpenAI o1. Denne model blev trænet længere, før den svarede, fordi mere regnekraft betyder bedre ydeevne.

OpenAI o3 kan:

• give detaljerede og gennemtænkte svar i de rigtige outputformater
• håndtere multifacetterede spørgsmål effektivt
• analysere billeder (f.eks. læse håndskrevne noter)
• udmærke sig inden for områder som programmering, forretning, rådgivning og kreativ ideudvikling
• generere og kritisk evaluere nye hypoteser – især inden for matematik, biologi og ingeniørvidenskab.

Eksempler på spørgsmål:

• Gennemgå pipeline-metrikker, visualiser dataene og søg efter nye top-of-funnel-strategier.
• Skriv en Python-funktion til at beregne den længste stigende delsekvens. Forklar tidskompleksitet.
• Find en input, der forårsager, at denne rekursive funktion går i stack overflow.
• Ud fra disse materialegenskaber skal du forudsige stresspunkterne i denne brokonstruktion.
• Hvilke eksperimentelle kontroller mangler der i denne biologiske undersøgelse?

OpenAI o3 er din strategiske tænker i lommen, der er velegnet til langsigtet planlægning og beslutningstagning. o3 giver dig ikke kun svar, men forklarer også logikken bag dem. Tag for eksempel denne forespørgsel om at finde en placering:

OpenAI o3 gættede ikke kun Palermo korrekt, men gav os også begrundelsen: Modellen genkendte Monte Pellegrino i baggrunden og identificerede trefarvede træbåde som sicilianske gozzi.

o4 mini

OpenAI o4 mini er næsten lige så kraftfuld som o3 og lidt hurtigere. Det er en fair byttehandel. Denne model er ideel til komplekse forespørgsler, der kræver dyb analyse, og hvor svarene ikke umiddelbart er indlysende. o4 mini er både smartere og billigere end sin forgænger, o3 mini.

OpenAI o4 mini er optimeret til:

• hurtig ræsonnement med usædvanlig effektiv ydeevne inden for matematik, kodning og visuelle opgaver,
• hurtige STEM-relaterede forespørgsler,
• engagerende naturlige samtaler, da modellen refererer til tidligere samtaler for at gøre svarene mere personlige og relevante,
• grundlæggende programmeringsassistance,
• opsummering af akademiske artikler,
• CSV-analyse.

Eksempler på prompter:

• Uddrag nøgledata fra denne CSV-fil.
• Jeg fik denne fejl: »TypeError: ikke-understøttet operandtype(r) for +: ›int‹ og ›str‹«. Her er min kode: `total = 10 + »5«`. Ret fejlen og forklar problemet.
• Skriv en Python-funktion til at beregne Fibonacci-rækken op til det n'te tal på under 10 linjer.
• Opsummer de vigtigste konklusioner i denne videnskabelige artikel i 3 punkter.
• Jeg har uploadet et søjlediagram, der viser den månedlige omsætning for 1. kvartal 2024. Identificer den måned med den højeste omsætning og foreslå en mulig årsag.

Hurtighed og præcision i tekniske opgaver gør OpenAI o4 mini perfekt til studerende, udviklere og analytikere.

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash er en hurtig og alsidig kunstig intelligensmodel, der er designet til en lang række opgaver, fra kodegenerering til naturlig samtale.

Modellen er især god til:

• at ræsonnere med billeder,
• flerstrengede samtaler,
• analyse af lange tekster,
• at forklare komplekse emner for både et generelt publikum og personer med teknisk baggrund,
• problemløsning i kodegenerering,
• hjælp til skrivning og redigering.

Eksempler på prompter:

• Opsummer hele denne forskningsartikel og fremhæv de vigtigste fund og metodologi.
• Baseret på denne samtaleudskrift, hvad er de vigtigste stridspunkter mellem de to talere?
• Kan du forklare, hvordan dette kredsløbsdiagram fungerer?
• Skriv en kort historie om en modig ridder og en venlig drage. Illustrer historien, og sørg for, at karaktererne er konsistente gennem hele historien.
• Forklar begrebet kvantecomputering i enkle vendinger, og giv derefter en mere teknisk forklaring til en person med en baggrund inden for datalogi.

Gemini 2.5 Flash har tænkeevner, som giver dig mulighed for at se den tankeproces, som modellen gennemgår, når den genererer sit svar. Gemini 2.5 Flash indeholder også multimodale funktioner, hvilket betyder, at den kan behandle og generere output på tværs af tekst, billeder, lyd og video.

Gemini 2.5 Pro

Google DeepMinds Gemini 2.5 Pro er en banebrydende AI-model designet til kompleks ræsonnement, forståelse af lange sammenhænge og multimodale funktioner. Den er et mere avanceret og alsidigt alternativ til Gemini 2.5 Flash og tilbyder dybere analyse og bedre ydeevne til krævende opgaver.

Gemini 2.5 Pro er ideel, når du har brug for:

• dybdegående ræsonnement (f.eks. teknisk forskning, finansiel analyse, gennemgang af juridiske dokumenter),
• behandling af lange sammenhænge (håndtering af op til 1 million tokens, hvilket betyder, at det kan fordøje hele bøger eller lange rapporter),
• multimodal forståelse (modellen kan fortolke tekst, billeder, lyd og video),
• stærk teknisk og kreativ ydeevne (fejlfinding i kode, oprettelse af indhold, assistance til videnskabelig forskning).

Eksempler på prompts:

• Omskriv dette blogindlæg for bedre SEO. Målrettede søgeord: ›bedste LLM til virksomheder 2024‹.
• Konverter denne læges håndskrevne noter (billedupload) til strukturerede EHR-poster.
• Evaluer disse 50 studenteropgaver om ›Macbeth‹ og fremhæv tilbagevendende grammatiske fejl.
• Transskriber dette 30-minutters investorkald (lyd), og angiv derefter 3 vigtige vækststrategier, der er nævnt.
• Uddrag alle omtaler af ›cybersikkerhedsbudget‹ i disse 500 sider med FOIA-frigivne dokumenter.

Gemini 2.5 Pro er den mest kraftfulde kunstige intelligensmodel, der er udgivet af Google. Den leverer resultater af høj kvalitet, hvor hastighed er sekundært i forhold til nøjagtighed og forbedrede logiske evner (for eksempel i detaljerede resuméer, kodegenerering eller strategisk planlægning i flere trin).

Claude 3.5 Haiku

Claude 3.5 Haiku, udviklet af Anthropic, er en let og hurtig AI-model designet til effektivitet uden at gå på kompromis med kvaliteten. Claude 3.5 Haiku viser øgede evner inden for nuanceret indholdsskabelse, kodegenerering og samtale på andre sprog end engelsk, såsom japansk, spansk og fransk.

Modellen er optimeret til:

• lynende hurtige svar – en af de hurtigste AI-modeller på markedet med næsten øjeblikkelige svar,
• oversættelse i realtid,
• kreativ skrivning,
• dataudtræk og sammenfatning,
• hurtige kodereparationer med forklaringer.

Eksempler på prompter:

• Skriv en fængende slogan til et nyt miljøvenligt tøjmærke.
• Analyser dette datasæt: {Salg: Q1: $10.000, Q2: $12.000, Q3: $15.000}. Foreslå en tendens og en anbefaling.
• Opsummer denne artikel på 500 ord om tendenser inden for vedvarende energi i 50 ord eller mindre.
• Skriv en Python-funktion til at beregne faktorialet af et tal.
• En kunde siger: »Min ordre er ikke ankommet.« Generer et høfligt og hjælpsomt svar med de næste trin.

Claude 3.5 Haiku er et solidt valg for brugere, der har brug for en hurtig model til opgaver, der kræver næsten øjeblikkelige svar, såsom kodning, moderering af indhold og udtrækning af viden fra ustrukturerede data.

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet er en meget intelligent model med ræsonnementsevner. Mere præcist er det en hybridmodel, hvilket betyder, at den kan skifte mellem tænkemodus til løsning af komplekse problemer og standardtilstand til enklere opgaver såsom at besvare almindelige spørgsmål eller føre en samtale.

Nogle eksempler på Claude 3.7 i praksis omfatter:

• udvikling af videospil (procedural indholdsgenerering),
• mobiludvikling (reduktion af APK-størrelse med 42 % gennem automatiseret optimering),
• kodegennemgang (reduktion af gennemgangscyklusser fra 45 til under 5 minutter),
• gennemgang af juridiske dokumenter (reduktion af tiden fra 6 timer til 18 minutter),
• svindelopdagelse inden for finans (forbedring af nøjagtigheden fra 89 % til 96,7 %).

Eksempler på prompts:

• Skriv en række indlæg på sociale medier, der promoverer en ny serie af bæredygtigt tøj, og indarbejd forskellige toner og opfordringer til handling.
• Ud fra en liste over produkt-id'er skal du skrive en funktion, der henter de tilsvarende produktoplysninger fra en API.
• Omstrukturér denne Python-klasse, så den følger SOLID-principperne, med kommentarer, der forklarer hver ændring.
• Konverter denne tekniske specifikation (PDF/billede) til en begyndervenlig brugervejledning med skærmbilleder.
• Identificer eventuelle konkurrenceklausuler i denne ansættelseskontrakt (PDF), der overskrider de lovmæssige grænser i Californien.

Claude 3.7 er usædvanlig god til matematik, fysik, dybdegående analyse, kreativt skrivning og konkurrencekodning. Modellen kan skrive kompleks kode på flere programmeringssprog, oprette dokumentation og forklare tekniske begreber samt håndtere både frontend- og backend-udviklingsopgaver.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 er et pålideligt valg til de fleste daglige opgaver. Det leverer nøjagtige, velstrukturerede svar på stort set alle emner, hvilket gør det ideelt til generelle videnforespørgsler, brainstorming og indholdsgenerering. Hvor V3 virkelig udmærker sig, er i sin evne til at føre naturlige, flydende samtaler og samtidig udvise imponerende kreativitet, hvad enten det drejer sig om historiefortælling, analogier eller problemløsning.

Denne model er særligt stærk inden for:

• skrivning og indholdsudvikling,
• at give klare, præcise svar på ofte stillede spørgsmål,
• at generere unikke ideer til projekter, navne eller kunstneriske inspirationer,
• grundlæggende til mellemniveau teknisk assistance,
• sprogoversættelse.

Eksempler på opgaver:

• Svar som en venlig kundeservicemedarbejder, der hjælper en bruger, hvis levering er forsinket. Tilbyd løsninger uden at lyde robotagtig.
• Skriv en rejseblog på 700 ord om Kyoto om foråret med fokus på skjulte templer og lokal mad.
• Opsummer årsagerne til 1. verdenskrig i en tidslinje med 10 punkter til gymnasieelever.
• Omskriv dette rodede udkast til en professionel e-mail til en kunde.
• Sammenlign specifikationerne for iPhone 15 og Pixel 8 i en tabel. Fremhæv, hvilken der er bedst for fotografer.

Selvom DeepSeek-V3 ikke er specialiseret i ultra-niche tekniske opgaver som nogle kodningsfokuserede modeller, balancerer den bred viden, tilgængelighed og charmerende samtaleevner, hvilket gør den til en fremragende allround assistent til både personlig og professionel brug.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 er en kraftfuld kunstig intelligensmodel med avanceret logisk og matematisk ræsonnement. Det, der adskiller ræsonnementsmodeller som DeepSeek-R1 fra traditionelle store sprogmodeller, er evnen til at vise, hvordan de er nået frem til en konklusion. På den måde kan du følge logikken bag svaret og om nødvendigt udfordre resultatet.

Blandt denne models styrker er:

• overlegen ydeevne inden for STEM-orienterede områder (især matematik, fysik og datalogi),
• forbedret evne til at opretholde logisk konsistens gennem lange ræsonnementskæder,
• løsning af avancerede kodningsudfordringer med optimal effektivitet,
• opdeling af flerlagede problemer i diskrete, løselige komponenter.

Eksempler på opgaver:

• Løs dette Hanoi-tårn-problem med 6 skiver ved at angive optimale bevægelsessekvenser og tids kompleksitetsanalyse.
• Design en beslutningstræalgoritme til evaluering af låneansøgninger under hensyntagen til indkomst, kreditværdighed og beskæftigelseshistorik. Forklar hvert trin i forgreningslogikken.
• Omskriv denne tekst ved hjælp af enklere ordforråd og kortere sætninger.
• Opsummer resultaterne fra dette eksperiment i en rapport. Fremhæv nøglemålinger og anbefalinger.
• Analyser fordele og ulemper ved at bruge en beslutningsmatrix til dette problem.

DeepSeek-R1 udmærker sig ved sin logiske tænkning kombineret med høj hastighed. Hvis du har brug for en chatbot til nicheopgaver som komplekse matematiske problemer eller teknisk skrivning, er R1 et stærkt valg.

Konklusion

Valg af den rigtige KI-model er en proces, der kræver overvejelse af de specifikke opgaver, datamængden og de ønskede resultater. Hver model har sine unikke styrker: Nogle er optimeret til hastighed og omkostningseffektivitet, mens andre er gode til at håndtere komplekse forespørgsler, der kræver dyb analyse eller kreativitet. De mange forskellige løsninger giver mulighed for en fleksibel tilgang til problemløsning, uanset om det drejer sig om automatisering af forretningsprocesser, indholdsudvikling, softwareudvikling eller dataanalyse.

Vi opfordrer dig til at eksperimentere med de forskellige modeller, der præsenteres på vores hjemmeside, for at finde ud af, hvilken der bedst passer til dine behov. De svar og resultater, du får, kan variere afhængigt af den model, du vælger, så det er en god idé at afprøve flere muligheder for at finde den optimale løsning. Uanset om du er på udkig efter maksimal ydeevne eller en balance mellem kvalitet og pris, giver de mange forskellige AI-værktøjer dig rig mulighed for at nå dine mål. Gå i gang i dag og opdag potentialet i moderne teknologi!