OpenGPTEvidenzbasierte ModellentscheidungenAktuellModell A
KandidatModell B
- Öffentliche Evidenz
Besser für lange Kontexte geeignet
- Annahme
Niedrigere geschätzte Betriebskosten
- Unbekannt
Der Migrationsaufwand bleibt unbekannt
AI ENTSCHEIDUNGSARBEITSBEREICH
Erstellen Sie den KI-Stack, der zu Ihrer Arbeit passt.
Legen Sie die Arbeit fest. Testen Sie die Finalisten. Erkennen Sie, wann sich ein Wechsel lohnt.
- Wählen Sie Ihren KI-Stack.
- Belegen Sie seine Eignung anhand Ihrer Arbeit.
- Erkennen Sie, wann ein Wechsel sinnvoll ist.
Mit der Entscheidung beginnen
01+
Einen neuen KI-Stack erstellen
Legen Sie die Arbeitslasten, Einschränkungen und Rollen fest, die Ihr Stack abdecken muss.
Entscheiden→02⇄Etwas ersetzen, das ich verwende
Vergleichen Sie die aktuelle Konfiguration mit möglichen Alternativen, bevor Sie wechseln.
Vergleichen→03✓Einen Kauf validieren
Die Finalisten mit repräsentativen Aufgaben und Erfolgskriterien testen.
Test→04◎Meinen aktuellen Stack überwachen
Nur Änderungen prüfen, die diese Entscheidung wesentlich beeinflussen.
Überwachen→Von der Entscheidung zu einem vertretbaren Stack
Ein Entscheidungsbriefing bündelt Workload, Kandidaten, Evidenz, Tests, Auswahl und Auslöser für künftige Prüfungen.
- 01
Arbeit festlegen
Erfassen Sie Arbeitslasten, Prioritäten, Einschränkungen, die aktuelle Einrichtung und die Kostengrenze.
- 02
Die Auswahlliste erstellen
Kandidaten mit öffentlicher Evidenz, Annahmen, Unbekannten und Alternativen anzeigen.
- 03
Finalisten testen
Ein lokal ausgerichtetes Aufgabenpaket mit repräsentativer Arbeit und unzulässigen Fehlern testen.
- 04
Entscheidung erfassen
Wählen Sie „Wechseln“, „Beide verwenden“, „Länger testen“, „Nicht wechseln“ oder „Auf weitere Belege warten“.
- 05
Das Wesentliche überwachen
Führen Sie nur dann eine erneute Evaluierung durch, wenn eine wesentliche Änderung das gespeicherte Entscheidungsbriefing betrifft.
03 · EVIDENCE
Öffentliche Nachweise erkundenÖffentliche Evidenz ist der Ausgangspunkt – nicht die Entscheidung
OpenGPT hält veröffentlichte Fakten, Ihre Ergebnisse aus realen Aufgaben, Annahmen, Unbekanntes und historische Datensätze getrennt. Aus unterschiedlichen Benchmark-Skalen entsteht nie eine irreführende kombinierte Punktzahl.