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Knowledge Cutoff

oder auch Wissensstand des Modells

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Der Knowledge Cutoff ist der Stichtag, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen. Was danach passiert ist, kennt das Modell aus sich heraus nicht: keine neuen Versionen, keine neuen Preise, keine neuen Urteile, keine Ereignisse.

Knowledge Cutoff

Der Stichtag, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen.
Beispiel: „Der Knowledge Cutoff lag ein halbes Jahr zurück, deshalb fehlte dem Modell die aktuelle Fassung der Verordnung.“

Zwei Stichtage, die oft verwechselt werden. Anthropic führt für die aktuelle Reihe beide getrennt auf und erklärt den Unterschied so: Der verlässliche Stichtag ist „the date through which the model's knowledge is most extensive and reliable“, der Trainingsdaten-Stichtag „the broader range of data used“. Für die Praxis zählt der erste.

Die Angabe steht in der Modellübersicht des Anbieters und wechselt mit jeder neuen Modellversion. Sie gehört zu den Werten, die man vor einer Aussage über Aktualität nachsieht.

Für die aktuelle Claude-Reihe nennt die Modellübersicht von Anthropic beide Stichtage mit Juni 2026, abgerufen am 18. Oktober 2026.

Was nach dem Stichtag noch hilft

Material mitgeben. Ein Modell kann mit allem arbeiten, was im Prompt steht, unabhängig davon, wann es entstanden ist. Deshalb lösen Websuche, Dokumentenanbindung und RAG das Problem in der Praxis: Die aktuelle Angabe kommt aus der Quelle und nicht aus dem Gedächtnis des Modells.

Woran man den Stichtag im Alltag merkt

An Selbstauskünften über Versionen und Preise, an fehlenden Bezeichnungen für neue Werkzeuge und an Jahreszahlen in Beispielen. Zwei Dinge sind dabei zu trennen: Ein Modell, das ein Ereignis nicht kennt, hat eine Lücke. Ein Modell, das die Lücke mit einer plausiblen Angabe füllt, halluziniert. Nach dem Stichtag zu fragen, ist deshalb der erste Schritt bei jeder Prüfung einer Datumsangabe. Für Texte, die veröffentlicht werden, folgt daraus eine einfache Regel: Jede Zahl, jede Version und jede Rechtslage wird gegen eine Quelle mit Datum geprüft. In diesem Glossar steht deshalb hinter jeder abgerufenen Quelle das Abrufdatum.

Siehe auch:

Trainingsdaten

Die Beispiele, aus denen ein KI-Modell seine Regeln ableitet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Ein Verfahren, das vor der Antwort im eigenen Bestand sucht und den Fund in den Prompt legt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Halluzination (KI)

Eine erfundene Angabe, die ein Modell im Ton einer gesicherten Auskunft ausgibt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Grounding

Die Ausgabe eines KI-Modells an überprüfbare Quellen binden.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Modellfamilie

Eine Reihe von Erzeugnissen desselben Herstellers mit gemeinsamem Bauplan, bei KI-Modellen wie bei Geräten.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Kontextfenster

Die Textmenge, die ein Sprachmodell bei einer Anfrage gleichzeitig vor sich hat.

#Künstliche Intelligenz (KI)