So werden die jeweils fortschrittlichsten und leistungsfähigsten KI-Modelle bezeichnet, die sich an der Grenze des technischen Wissens befinden. Dabei handelt es sich in der Regel um großskalige Systeme (mit Milliarden oder Billionen von Parametern), die mit massiven Datenmengen und Rechenressourcen trainiert und von einer geringen Anzahl von Organisationen entwickelt werden, die in der Lage sind, die hohen Kosten zu tragen. Repräsentative Beispiele sind die aufeinanderfolgenden Generationen von Modellen wie GPT, Gemini oder Claude.
Ihre Bedeutung ist zweifach. Einerseits markieren sie den Stand der Technik: Sie definieren, welche Aufgaben technisch möglich sind, und dienen als Referenz für den Rest der Branche. Andererseits konzentrieren sie einen Großteil der Debatte über Sicherheit und Regulierung, da ihre neu entstehenden Fähigkeiten Risiken bergen können, die schwer vorhersehbar sind.
Zwei Nuancen sollten beachtet werden:
- Der Begriff ist relativ und veränderlich: Was heute ein frontier model ist, wird in wenigen Monaten überholt sein.
- Nicht jede praktische Anwendung erfordert diese Modelle; in vielen Fällen erweisen sich kleinere und kostengünstigere Systeme als effizienter.