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TECH

ChatGPT „länger nachdenken“ lassen: Die Reasoning-Funktion im Test

Fabian Peters
Aktualisiert: 12. Februar 2025
von Fabian Peters
unsplash.com/ Solen Feyissa
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ChatGPT hat mit „Reasoning“ eine neue Funktion erhalten. Über einen Button kannst du die KI dazu auffordern, vor dem Antworten länger nachzudenken. Wir haben uns die Funktion genauer angeschaut. 

Nach DeepSeek bietet nun auch ChatGPT eine Reasoning-Funktion an. Heiß konkret: Du kannst das Sprachmodell über einen Button dazu auffordern, vor dem Antworten länger nachzudenken. Das kostet zwar etwas mehr Zeit, soll aber zu besseren Ergebnissen führen.

ChatGPT: Was ist Reasoning?

Die Funktion geht auf die sogenannten Reasoning-Modelle von OpenAI zurück, die bereits im September 2024 vorgestellt wurden. Der Begriff steht für so viel wie „Schlussfolgern“ oder „logisches Denken“. Die Reasoning-Funktion von ChatGPT soll einen kognitiven Denkprozess simulieren, bei dem verschiedene Informationen verarbeitet, analysiert und bewertet werden.

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Diesen Prozess kannst du als Nutzer teilweise nachvollziehen. Denn ChatGPT führt eine Art Selbstgespräch, nachdem du eine Prompt eingegeben hast. Das Sprachmodell zeigt an, was es gerade tut („überlegen“, „überprüfen“, „erklären“). Der Prozess kann einige wenige bis mehrere Sekunden dauern.

Aktuell ist die Funktion auf die Ein- und Ausgabe von Texten beschränkt. Das Hochladen von Bildern, Videos oder Dokumenten ist noch nicht möglich. Gleiches gilt für das Generieren von visuellen Inhalten. Du kannst die Reasoning-Funktion nutzen, indem du im Eingabefeld von ChatGPT auf den Button mit der Glühbirne klickst. Sobald dieser blau leuchtet, denkt die KI vor dem Antworten länger nach.

Reasoning von ChatGPT im Test

Wir haben uns die Funktion etwas genauer angeschaut, um herauszufinden, ob ChatGPT im Reasoning-Modus tatsächlich bessere Antworten liefert. Dazu haben wir dem kostenlosen Standard-Modell GPT-4 drei unterschiedliche Anfragen gestellt – jeweils einmal mit aktivem Reasoning und einmal ohne. Unsere drei Fragen/Eingaben:

  1. „Mein Arbeitsalltag umfasst sehr viele verschiedene Aufgaben. Wie kann ich ihn strukturieren, um effektiver zu arbeiten?“
  2. „Fasse mir den folgenden Text zusammen, sodass ein sechsjähriges Kind ihn versteht.“
  3. „Warum wurde die Bundestagswahl 2025 in Deutschland vorgezogen?“

Fazit: Ähnliche bis schlechtere Antworten

Auf die Frage nach einem effektiven Arbeitsablauf hat ChatGPT im normalen Modus eine Tabelle mit sieben unterschiedlichen Strategien ausgespuckt. Darunter: das Setzen von Prioritäten, das Einrichten von Themenblöcken und die sogenannte 2-Minuten-Regel. Dabei geht es darum kleinere Aufgaben mit einer Dauer von weniger als zwei Minuten sofort zu erledigen.

Im Reasoning-Modus hat ChatGPT fünf Sekunden länger nachgedacht. Das Ergebnis ist jedoch ähnlich. Auch diesmal haben wir eine Tabelle mit Ansätzen erhalten, die im Arbeitsalltag helfen sollen. Statt sieben waren es jedoch nur fünf Strategien, dafür minimal ausführlicher beschrieben.

Da im Reasoning-Modus noch keine Dokumente hochgeladen werden können, haben wir für die Aufgabe zur Textzusammenfassung einen Artikel von uns manuell nach dem eigentlichen Prompt in das Textfeld eingefügt. Das Ergebnis: Die Zusammenfassungen waren ähnlich und beide relativ nachvollziehbar. Im Reasoning-Modus hat ChatGPT zehn Sekunden länger benötigt, spricht den Leser – also das sechsjährige Kind – in der Antwort aber direkt an „du“/“dir“. Für das Verständnis kann das ein Vorteil sein.

Auf die Frage hin, warum die Bundestagswahl 2025 in Deutschland vorgezogen wurde, fielen die Antworten inhaltlich erneut sehr ähnlich aus. Auffällig dabei: Im normalen Modus spuckte ChatGPT Quellen und auf den Tag genaue Daten aus. Mit Reasoning war das nicht der Fall. Die Antwort wirkt dadurch etwas schlechter.

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Fabian Peters ist seit Januar 2022 Chefredakteur von BASIC thinking. Zuvor war er als Redakteur und freier Autor tätig. Er studierte Germanistik & Politikwissenschaft an der Universität Kassel (Bachelor) und Medienwissenschaften an der Humboldt-Universität zu Berlin (Master).
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