Glossareintrag
Wir denken. KI tippt mit.
Der Wissens-Cutoff (englisch Knowledge Cutoff oder Knowledge Cutoff Date, auch Wissensstichtag oder Datenstichtag) ist das Datum, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen. Ereignisse, Produkte, Preise oder Gesetzesänderungen nach diesem Stichtag kommen im Modell nicht vor. Ein Large Language Model schlägt beim Antworten nichts nach, sondern schöpft aus den Mustern, die es im Pre-Training gelernt hat. Sein Weltwissen friert deshalb am Stichtag ein und bleibt eingefroren, bis der Anbieter ein neues Modell trainiert.
Den Stichtag gibt es, weil ein Trainingslauf Wochen bis Monate dauert und enorme Rechenleistung bindet. Die Anbieter sammeln Daten bis zu einem festen Datum, trainieren damit und testen das Ergebnis, bevor es erscheint. Zwischen Datenstichtag und Veröffentlichung liegen deshalb meist mehrere Monate. GPT-5.5 von OpenAI kam im Frühjahr 2026 auf den Markt, sein Wissen endet im Dezember 2025.
Jedes Sprachmodell trägt seinen eigenen Stichtag, auch innerhalb einer Modellfamilie. Für die aktuellen Modelle nennen die Anbieter im September 2026 diese Werte:
Der Stichtag ist unschärfer, als die genauen Datumsangaben wirken. Anthropic unterscheidet in seiner Dokumentation den „Training data cutoff" vom „Reliable knowledge cutoff", also dem Datum, bis zu dem das Wissen wirklich belastbar ist. Google schreibt zu Gemini 3.7 Flash, dass Nutzer nur in manchen Themengebieten aktualisierte Informationen erwarten können, in anderen endet das Wissen weiter im Januar 2025.
Die Forschung nennt das tatsächliche Wissensdatum den effektiven Cutoff (Effective Cutoff), und der kann Jahre hinter der offiziellen Angabe liegen. Web-Archive wie Common Crawl enthalten große Mengen alter Seitenversionen, die beim Zusammenstellen der Trainingsdaten mitkopiert werden. Eine Studie der Johns Hopkins University fand im verbreiteten Trainingsdatensatz RedPajama über 80 Prozent Wikipedia-Texte aus Versionen vor 2023, obwohl offiziell der Wikipedia-Stand vom März 2023 einfloss; der effektive Wissensstand lag damit eher bei Mitte 2019.
Die Selbstauskunft eines Modells zu seinem eigenen Cutoff fällt häufig falsch aus. GPT-5.5 etwa nannte in Nutzerberichten im OpenAI-Entwicklerforum den Juni 2024 statt des dokumentierten Dezember 2025. Verbindlich sind allein die Modell-Dokumentationen und Model Cards der Anbieter.
Fragt man ein Modell ohne Websuche nach Ereignissen nach seinem Stichtag, verweigert es die Antwort selten und erzeugt stattdessen oft eine plausibel klingende Falschantwort, das sogenannte Halluzinieren. Ein Modell mit Wissensstand Januar 2025 beantwortet die Frage nach aktuell gültigen Förderkonditionen also mit dem Stand von Anfang 2025 oder erfindet Details, ohne den eigenen Rückstand zu erwähnen.
Für lokale Unternehmen und Handwerksbetriebe wird der Wissens-Cutoff überall dort zum Risiko, wo sich Fakten schnell ändern:
Drei Verfahren schließen die Lücke im Alltag:
Als Faustregel für den Alltag taugt die Frage, ob eine Antwort aus einer Websuche mit Quellenangaben stammt oder aus dem eingefrorenen Modellwissen. Bei allem, was Geld, Recht oder Fristen betrifft, gehört der Stichtag des eingesetzten Modells einmal in der Anbieter-Dokumentation nachgeschlagen und die Antwort gegen eine aktuelle Quelle geprüft.
