So entstehen KI-Antworten
Knowledge Cutoff
Auch genannt: Wissensstichtag, Training Data Cutoff
Ein Knowledge Cutoff ist das Datum, ab dem die Trainingsdaten eines Modells enden; danach weiß das Modell nichts Neueres, außer es schlägt nach.
Einfach erklärt
Ein Modell wird mit Daten bis zu einem bestimmten Datum trainiert und dann veröffentlicht. Alles danach fehlt in seinem Gedächtnis.
KI-Unternehmen veröffentlichen diese Daten. Anthropic nennt zum Beispiel für jedes Claude-Modell einen „Training Data Cutoff“ und einen „Reliable Knowledge Cutoff“.
Beispiel
Ihr Laden ist nach dem Stichtag eines Modells an eine neue Adresse umgezogen. Das eingebaute Wissen des Modells kennt noch die alte. Nur ein Live-Nachschlagen, also Grounding, findet die neue.
Warum es für die KI-Suche zählt
Bei allem, was neu ist, hängen KI-Antworten vom Abrufen ab, nicht vom Gedächtnis.
Google beschreibt Grounding als das Bereitstellen von Inhalten aus dem Google-Suchindex zum Zeitpunkt des Prompts, um Faktentreue und Relevanz zu verbessern.
Was Sie tun können
- Veröffentlichen Sie Änderungen wie neue Preise, Produkte oder Adressen auf Ihrer eigenen Website, wo ein System mit Grounding sie findet.
- Zeigen Sie auf Seiten, die sich ändern, ein klares Datum „zuletzt aktualisiert“.
- Entfernen Sie alte, falsche Informationen von Ihrer Website, damit ein Nachschlagen sie nicht findet.
Oft verwechselt mit
- Kontextfenster
- Das Kontextfenster ist, wie viel ein Modell auf einmal lesen kann. Der Knowledge Cutoff ist, wie aktuell sein eingebautes Wissen ist.
Quellen
Fakten und Quellen zuletzt geprüft am 19. Oktober 2026.
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Wie schlägt sich Ihre Seite in der KI-Suche?
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