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KI-Funktionen entwickeln sich schnell weiter, und jedes generative Modell bringt unterschiedliche Stärken mit sich, sei es schnellere Reaktionen, qualitativ hochwertigere Ergebnisse oder verbesserte Kosteneffizienz. Mit Copilot Studio können Sie über ein einfaches Dropdown-Menü das beste Modell für die Orchestrierung Ihres Agenten auswählen.
Möchten Sie innovative Modelle ausprobieren, bevor sie produktionsreif sind? Greifen Sie auf die neuesten experimentellen Modelle zu, um sie frühzeitig auszuwerten. Sie können jedoch eingeschränkte Tests, Verfügbarkeit und Funktionalität aufweisen.
Dieser Artikel beschreibt, wie Sie ein KI-Modell für die generative Orchestrierung Ihres Agenten auswählen. Es gibt separate Einstellungen zum Ändern von Modellen für tiefes Schließen (Vorschau),generative Antworten (Vorschau) und den Prompt-Builder.
Von Bedeutung
- Experimentelle Modelle stehen für Explorationen und Tests zur Verfügung, werden jedoch nicht für den Einsatz in der Produktion empfohlen. Überprüfen Sie die Einschränkungen experimenteller und Vorschaumodelle , bevor Sie ein experimentelles oder Vorschaumodell für Ihren Agent auswählen.
- Daten, die innerhalb eines experimentellen Modells verarbeitet werden, können außerhalb der geografischen Grenzen Ihrer Organisation verarbeitet und gespeichert werden.
- Dieser Artikel enthält eine Dokumentation von Copilot Studio zur Modellauswahl, einschließlich experimenteller Modellvorschauen, und kann sich ändern.
Modellverfügbarkeit nach Region
Copilot Studio bietet verschiedene Arten von Modellen an. Diese Modelltypen basieren auf ihrer vorgesehenen Verwendung und Verfügbarkeit.
Sie können die Tags der einzelnen Modelle in der Liste der Modelle in Copilot Studio sehen.
Die folgenden Tabellen zeigen den Verfügbarkeitsstatus ausgewählter Modelle über Regionen und Spezialbereiche hinweg.
Öffentliche Verfügbarkeit
| Model | Tag/Kategorie | Asia | Australien | Brazilien | Canada | Europa (außer Großbritannien) | Indien | Japan | Korea | Saudi-Arabien | Singapur | Südafrika | Vereinigtes Königreich | USA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | Allgemein | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert | Pensioniert |
| GPT-4.1 | Allgemein | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard | Standard |
| GPT-5 Chat | Allgemein | Vorschau | Vorschau | Vorschau | Vorschau | GA | Vorschau | Vorschau | Vorschau | Vorschau | Vorschau | Vorschau | Vorschau | GA |
| GPT-5-Begründung | Tief | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau |
| GPT-5 Auto | Auto | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau |
| GPT-5.2 Chat | Allgemein | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental |
| GPT-5.2-Argumentation | Tief | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental |
| Claude Sonnet 4.5 | Allgemein | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau |
| Claude Opus 4.5 | Tief | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental |
Hinweis
Modelle, die als Cross-Geo markiert sind, können Daten außerhalb Ihrer Region verarbeiten.
Verfügbarkeit durch US-Regierung
| Model | Government Community Cloud (GCC) | Government Community Cloud – Hoch (GCC) | Verteidigungsministerium (DoD, Department of Defense) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | Standard | Standard | Standard |
Kategorien zur Modellverwendung
Die Modelle sind für unterschiedliche Zwecke optimiert. Ihr Agent kann eine bessere Leistung erbringen, wenn Sie ein Modell mit den Stärken auswählen, die zum Zweck Ihres Agenten passen. Zum Beispiel kann ein Agent, der komplexe Entscheidungen trifft, von einem tiefgründigen Modell profitieren, während ein Agent, der über ein breites Themenspektrum sprechen soll, ein allgemeines Modell verwenden könnte.
In der folgenden Tabelle werden die Modellverwendungs-Tags, ihre Stärken und Überlegungen, die Sie bei der Verwendung des Modells beachten sollten, beschrieben.
| Tag | Description | Stärken | Latenz | Kosten | Tiefe der Argumentation |
|---|---|---|---|---|---|
| Tief | Optimiert für bewusstes, mehrstufiges Denken und toolgestützte Workflows. | Komplexe Analysen, mehrstufiges Argumentieren, Richtlinien- und Vertragsanalyse, Fehlerbehebung mit Multisystem-Schritten und Synthese langer Dokumente mit Zitaten | Am höchsten | Am höchsten | Mehrstufig, werkzeugreich |
| Auto | Optimiert für die Abdeckung gemischter Workloads; Leitet Abfragen dynamisch weiter. | Helpdesk- und Mitarbeiteragenten mit gemischten Absichten, die Wissen und Maßnahmen vermischen, und Tier-0-Kundensupport mit unvorhersehbarer Komplexität | Variable | Variable | Adaptiv pro Runde |
| Allgemein | Optimiert für Geschwindigkeit und Kosten bei alltäglichen Chats und leichter Erdung. | Entwurf, Umschreiben, Zusammenfassen und Übersetzen, fundierte Antworten im FAQ-Stil und einfache Automatisierung von Aktionen | Lowest | Lowest | Flach bis mittelschwer |
Modell-Release-Arten
Jedes in Copilot Studio gelistete Modell hat ein Tag, das seinen Veröffentlichungstyp angibt. Sie können neue, hochmoderne experimentelle und Vorschaumodelle ausprobieren oder ein zuverlässiges, gründlich getestetes, allgemein verfügbares Modell wählen.
- Experimentell: Für Experimente verwendet und nicht für die Produktion vorgesehen. Unterliegt den Vorschaubedingungen und kann Einschränkungen in Bezug auf Verfügbarkeit und Qualität aufweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Einschränkungen von experimentellen Modellen und Vorschaumodellen.
- Vorschau: Wird schließlich ein allgemein verfügbares Modell werden, ist aber derzeit nicht für den Produktionseinsatz vorgesehen. Unterliegt den Vorschaubedingungen und kann Einschränkungen in Bezug auf Verfügbarkeit und Qualität aufweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Einschränkungen von experimentellen Modellen und Vorschaumodellen.
- Allgemein verfügbar: Modelle ohne Veröffentlichungsetikett sind in der Regel erhältlich. Sie können dieses Modell für skalierte und produktive Zwecke verwenden. In den meisten Fällen gibt es bei allgemein verfügbaren Modellen keine Einschränkungen in Bezug auf Verfügbarkeit und Qualität, aber einige können dennoch einige Einschränkungen aufweisen, z. B. die regionale Verfügbarkeit.
- Standard: Das Standardmodell für alle Agenten und in der Regel das leistungsstärkste allgemein verfügbare Modell. Das Standardmodell wird regelmäßig aktualisiert, sobald neue, leistungsfähigere Modelle allgemein verfügbar sind. Agenten verwenden das Standardmodell auch als Fallback, wenn ein ausgewähltes Modell deaktiviert oder nicht verfügbar ist.
- Außer Dienst: Wenn ein neues Modell zum Standardmodell wird, wird das alte Standardmodell eingestellt. Sie können das eingestellte Modell noch bis zu einem Monat nach der Pensionierung verwenden. Erfahren Sie mehr in "Verwenden Sie weiterhin ein ausgemustertes KI-Modell".
- Cross-Geo: Es könnte Datenverarbeitung und -speicherung außerhalb der geografischen Grenzen Ihrer Organisation erfordern. Dein Administrator kann Datenbewegungen zwischen Regionen ein- oder ausschalten.
Externe Modelle
Sie können Ihrem Agenten auch externe KI-Modelle von Anthropic hinzufügen. Erfahren Sie mehr unter Choose an external model als primäres KI-Modell.
Einschränkungen experimenteller und Vorschaumodelle
Sie können experimentelle und vorschauende Modelle erkunden und testen, aber verwenden Sie sie nicht für die Produktion:
Sie können Schwankungen in Bezug auf Leistung, Antwortqualität, Latenz oder Nachrichtenverbrauch aufweisen und möglicherweise eine Zeitüberschreitung aufweisen oder nicht verfügbar sein.
Wenn Sie einen Agenten mit einem experimentellen oder Vorschaumodell veröffentlichen und die Nutzer den Agenten nutzen, wird diese Nutzung zu den festgelegten Sätzen berechnet.
Experimentieren Sie mit diesen Modellen, um die Funktionen zu erkunden. Seien Sie jedoch vorsichtig bei der Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
Experimentelle und Vorschaumodelle unterliegen Vorschaubedingungen. Diese Modelle stehen vor dem offiziellen Release zur Verfügung, damit Sie früher Zugriff darauf erhalten und Feedback geben können. Wenn Sie einen produktionsfähigen Agent erstellen, lesen Sie die Übersicht über Microsoft Copilot Studio.
Ändern des KI-Modells Ihres Agent
Ihr Agent beginnt mit einem Standardmodell, das für die meisten Szenarien optimiert ist. So ändern Sie das Modell Ihres Agents:
Rufen Sie die Übersichtsseite Ihres Agenten auf.
Wählen Sie im Abschnitt Modell das primäre Modell Ihres Agenten aus. Sie können jederzeit zwischen Prüf- und Standardmodell wechseln.
Verwaltungsoptionen zur Auswahl von KI-Modellen
Administratoren können Herstellern erlauben oder blockieren, Vorschau- und experimentelle KI-Modelle zu Agenten hinzuzufügen, indem sie folgende Einstellungen verwenden:
Administratoren können festlegen, dass Prüf- und experimentelle Modelle in einer Umgebung zugelassen oder nicht zugelassen werden. Um diese Modelle zu verwenden, müssen die Einstellungen Vorschau und experimentelle KI-Modelle für Ihre Umgebung aktiviert sein.
Daten, die innerhalb einer Vorschau oder einem experimentellen Modell verarbeitet werden, können außerhalb der geografischen Grenzen Ihrer Organisation verarbeitet und gespeichert werden. Um experimentelle Modelle verfügbar zu machen, muss ihre Umgebung die Einstellung " Daten über regionenübergreifend verschieben " aktiviert haben. Dies ist eine Einstellung auf Umgebungsebene, die vom Mandantenadministrator im Power Platform Admin Center verwaltet wird.
Admin-Steuerelemente und -anforderungen für externe Modelle
Administratoren kontrollieren, ob Maker externe Modelle zu Agenten hinzufügen können. Um Zugriff auf externe Modelle zu gewähren, aktivieren Sie externe Modelle im Power Platform Verwaltungszentrum für die Umgebung oder die Umweltgruppe.
Administratoren müssen zunächst im Microsoft 365 Admin Center den Zugriff auf anthropopische Modelle gewähren. Führen Sie die Schritte in „Herstellen einer Verbindung mit Anthropic LLM“ im Microsoft 365 Admin Center aus.
Vorschaumodelle und externe Modelle sind zwei verschiedene Sets, die sich überschneiden können, aber nicht gleich sind, und ihre Einstellungen sind getrennt. Beispiel:
Administratoren können externe Modelle blockieren, aber Vorschau- oder experimentelle Modelle erlauben. In diesem Fall können Hersteller keine externen Modelle verwenden, sondern Vorschau-, experimentelle und allgemein verfügbare interne Modelle.
Administratoren können auch Vorschau- oder experimentelle Modelle blockieren, aber externe Modelle erlauben. In diesem Fall können Hersteller keine Vorschau- oder experimentelle Modelle verwenden, sondern alle allgemein verfügbaren externen und internen Modelle.