# Knowledge Cutoff

Kategorie: [KI-Suche & GEO](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/kategorie/ki-suche-geo/) › [KI- und LLM-Grundlagen](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/kategorie/ki-suche-geo/ki-llm-grundlagen/)

Der **Knowledge Cutoff** (Wissensstichtag) ist der Zeitpunkt, bis zu dem die Trainingsdaten eines Sprachmodells reichen. Ereignisse und Inhalte danach kennt das Modell nicht, solange es keinen Zugriff auf aktuelle Quellen hat.

## Was bedeutet der Stichtag in der Praxis?

Nach dem Training ändert sich das Wissen eines Modells nicht mehr. Fragen zu späteren Ereignissen beantwortet es entweder gar nicht oder aus veraltetem Stand. Der Wikipedia-Artikel zum Thema unterscheidet zwischen dem angegebenen und dem tatsächlich wirksamen Stichtag. Das Wissen eines Modells reicht nicht zu jedem Thema gleich weit.

Einige Anbieter geben deshalb zwei Werte an. Anthropic nennt in der Modelldokumentation ein „reliable knowledge cutoff“, den Zeitraum, in dem das Wissen am umfassendsten und verlässlichsten ist, und ein „training data cutoff“ für die breitere Datenbasis. Bei Claude Haiku 4.5 liegt der zuverlässige Wert im Februar 2025 und der Trainingsdatenwert im Juli 2025 (Stand: Oktober 2026).

## Was bedeutet das für SEO und KI-Suche?

KI-Suchsysteme gleichen den Stichtag aus, indem sie Websuche oder Retrieval (RAG, Grounding) einsetzen. Ein Inhalt, der nach dem Stichtag erschien, kann dann nur über den Live-Abruf in einer Antwort auftauchen, nicht über das Trainingswissen (Einschätzung). Für das Auffinden neuer Seiten zählt deshalb, ob Bots sie erreichen und lesen können.

## Beispiel

Ein Modell mit dem Stichtag Februar 2025 erhält im Oktober 2026 die Frage nach einem Google-Update vom Sommer 2026. Ohne Websuche kann es dazu nichts Belastbares sagen. Mit Websuche liest es Quellen und beantwortet die Frage aus diesen.

## Häufige Fragen

**Welchen Knowledge Cutoff hat ChatGPT?**
Das hängt vom Modell ab. Maßgeblich ist die Angabe des Anbieters in der Modelldokumentation, weil sich der Wert mit jeder Version ändert.

**Wie umgeht man den Stichtag?**
Mit Websuche, Retrieval aus einer eigenen Wissensbasis oder aktuellen Dokumenten im Prompt.

## Verwandte Begriffe

- [Large Language Model (LLM)](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/large-language-model/index.md)
- [Trainingsdaten](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/trainingsdaten/index.md)
- [Retrieval-Augmented Generation (RAG)](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/retrieval-augmented-generation/index.md)
- [Search-API / Grounding mit Google-Suche](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/search-api-grounding-mit-google-suche/index.md)
- [Halluzination (KI)](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/halluzination/index.md)
- [Kontextfenster](https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/kontextfenster/index.md)

## Quellen

- [Models overview (Reliable knowledge cutoff, Training data cutoff) – Claude Platform Docs](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview)
- [Knowledge cutoff – Wikipedia (Zweitquelle)](https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_cutoff)
- [Knowledge Cutoff Date – Markus Data & AI Lexikon (Zweitquelle)](https://www.markus-begerow.de/lexikon/knowledge-cutoff-date/)
- [Wissensstichtag (Knowledge Cutoff Date) – PyleHound (Zweitquelle)](https://www.pylehound.com/aktuelles/wissensstichtag-knowledge-cutoff-date)

---

Stand: 7. Oktober 2026
URL: https://seo-geo-glossary.com/de/glossar/knowledge-cutoff/