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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 könnten jedoch nur eingeschränkte Testmöglichkeiten, Verfügbarkeit und Funktionalität haben.
Dieser Artikel beschreibt, wie Sie ein KI-Modell für die generative Orchestrierung Ihres Agenten auswählen. Es gibt separate Einstellungen zum Ändern von Modellen für Deep Reasoning (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 in verschiedenen Regionen und speziellen Scopes.
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 (regionenübergreifend) | GA |
| GPT-5-Logik | Tief | Vorschau (regionenübergreifend) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (Regionsübergreifend) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (regionsübergreifend) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau |
| GPT-5 Auto | Auto | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (überregional) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau |
| GPT-5.2-Chat | Allgemein | Experimentell (grenzüberschreitend) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimentell (ländernübergreifend) | Experimentell (regionenübergreifend) | Experimental | Experimentell (länderübergreifend) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (geoübergreifend) | Experimentell (überregional) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (über mehrere geografische Gebiete hinweg) | Experimental |
| GPT-5.2-Argumentation | Tief | Experimentell (über geografische Regionen hinweg) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimentell (über Regionengrenzen hinweg) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental | Experimentell (regionenübergreifend) | Experimentell (Geografisch übergreifend) | Experimentell (übergeographisch) | Experimentell (Cross-Geo, über geografische Grenzen hinweg) | Experimentell (Geo-übergreifend) | Experimentell (Gebietsübergreifend) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimental |
| Claude Sonnet 4.5 | Allgemein | Vorschau (Regionsübergreifend) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (regionenübergreifend) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (über Regionen hinweg) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (geografienübergreifend) | Vorschau (Cross-Geo) | Vorschau (überregional) | Vorschau (überregional) | Vorschau |
| Claude Sonnet 4.6 | Allgemein | Experimentell (länderübergreifend) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimentell (über Regionen hinweg) | Experimentell (regionenübergreifend) | Experimentell (über regionale Grenzen hinweg) | Experimentell (überregional) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (cross-geografisch) | Experimentell (überregional) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimental |
| Claude Opus 4.6 | Tief | Experimentell (überregional) | Experimentell (Überregional) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (Über Ländergrenzen hinweg) | Experimentell (Länderübergreifend) | Experimentell (länderübergreifend) | Experimentell (länderübergreifend) | Experimentell (grenzüberschreitend) | Experimentell (Cross-Geo) | Experimentell (länderübergreifend) | Experimentell (länderübergreifend) | Experimental |
| Grok 4.1 Fast (ohne Schlussfolgerung) (siehe wichtige Anmerkung unten) | Allgemein | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Experimental |
Hinweis
Modelle, die als Cross-Geo markiert sind, könnten Daten außerhalb Ihrer Region verarbeiten.
Von Bedeutung
Die Sicherheits- und verantwortungsvolle KI-Bewertung von Microsoft ergab, dass Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning) weniger gut ausgerichtet ist als andere Modelle. Dies führt zu (i) höheren Risiken, dass das Modell potenziell schädliche Inhalte erzeugt und (ii) niedrigeren Bewertungen bei Sicherheits- und Jailbreak-Benchmarks. Grok-4.1 Fast (ohne Schlussfolgerungsfähigkeit) kann expliziten Inhalt erzeugen und hat dabei möglicherweise eine höhere Neigung als andere Modelle. Kunden müssen sowohl den Microsoft Enterprise AI Services-Verhaltenskodex als auch die Nutzungsbedingungen von xAI einhalten, einschließlich ihrer Richtlinie zur zulässigen Nutzung. Darüber hinaus kann es Kategorien von Schäden geben, die dieses Modell erzeugen kann, die nicht von den Inhaltssicherheitssystemen von Microsoft abgedeckt werden. Entsprechend wird Grok-4.1 Fast (Nicht-Denkend), wie bei allen experimentellen Modellen, für den Produktionseinsatz nicht empfohlen, und Kunden sollten Einschränkungen experimenteller und Vorschaumodelle überprüfen und eigene Auswertungen durchführen, bevor sie Grok-4.1 Fast (Nicht-Denkend) auswählen.
Verfügbarkeit der US-Regierung
| Model | Government Community Cloud (GCC) | Regierungs-Community-Cloud - Hoch (GCC High) | Verteidigungsministerium der Vereinigten Staaten (DoD) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | Standard | Standard | Standard |
Modellnutzungskategorien
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, Fehlersuche mit mehreren Systemschritten 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 grundlegenden Aufgaben. | Entwurf, Umschreiben, Zusammenfassen und Übersetzen, fundierte Antworten im FAQ-Stil und einfache Automatisierung von Aktionen | Lowest | Lowest | Gering bis mäßig |
Modellreleasetypen
Jedes in Copilot Studio aufgeführte Modell hat ein Etikett, 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: Könnte irgendwann 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 außer Dienst gestellt. Sie können das ausgemusterte Modell noch bis zu einem Monat nach der Stilllegung 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
Du kannst auch externe KI-Modelle von Anthropic oder xAI zu deinem Agenten hinzufügen. Erfahren Sie mehr in Wählen Sie ein externes Modell 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 Nutzer den Agenten nutzen, wird diese Nutzung zu den festgelegten Sätzen berechnet.
Fühlt euch frei, mit diesen Modellen zu experimentieren. Seien Sie jedoch vorsichtig bei der Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
Experimentelle und Vorschaumodelle unterliegen Vorschaubedingungen. Microsoft stellt diese Modelle vor einer offiziellen Veröffentlichung zur Verfügung, damit Sie frühzeitig Zugang erhalten und Feedback geben können. Wenn Sie einen produktionsreifen Agenten aufbauen, sehen Sie sich die Übersicht des Copilot Studios an.
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 wählen, ob sie Vorschau- und experimentelle Modelle in einer Umgebung zulassen oder blockieren möchten. 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. Der Tenant-Administrator verwaltet diese Umgebung auf Umgebungsebene im Power Platform Admin Center.
Admin-Steuerelemente und -anforderungen für externe Modelle
Administratoren kontrollieren, ob Maker externe Modelle zu Agenten hinzufügen können. Um Zugriff auf externe Modelle zu gewähren, müssen Administratoren folgende Aktionen ausführen:
Schalte externe Modelle im Power Platform Admin Center für die Umgebung oder in der Umweltgruppe ein.
Erlauben Sie Zugriff auf jedes externe Modell im Microsoft 365 Verwaltungszentrum. Erfahren Sie mehr in der Dokumentation des Microsoft 365 Admin-Zentrums:
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 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.