KI-Wahltest

Wie entscheiden KI-Modelle zwischen Parteien?

27.000 Entscheidungen · 10 Parteien · 3 KI-Modelle · Erhoben August 2026

Keine Thesen, keine Bewertungsskala: Die Modelle bekommen jeweils zwei Parteien genannt und müssen sich für eine von beiden entscheiden. Jedes mögliche Parteienpaar wird wiederholt und in beiden Reihenfolgen getestet. GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5 und Grok-4.3 durchliefen denselben dokumentierten Versuchsaufbau; untersucht werden vor allem Unterschiede zwischen den Modellen und Effekte der Namensreihenfolge.

Ein unabhängiges, umfangreich dokumentiertes Projekt. Der Name bezeichnet das Experiment, nicht eine Wahlentscheidungshilfe. Keine Wahlumfrage, keine Wahlempfehlung.

Was hier anders ist

Direktvergleich statt Thesenkatalog

Andere Projekte lassen KI-Modelle häufig politische Thesen beantworten und vergleichen die Antworten anschließend mit Parteipositionen. ki-wahltest.de stellt stattdessen jeweils zwei Parteibezeichnungen direkt gegenüber und beobachtet, wie sich die Modelle dazwischen entscheiden.

Zwei Parteien, eine Entscheidung

Das Modell erhält zwei Parteibezeichnungen und muss sich für eine von beiden entscheiden – ohne Thesen und ohne Bewertungsskala.

Alle Paare, beide Reihenfolgen

Jedes mögliche Parteienpaar wird getestet, jeweils in beiden Namensreihenfolgen und vielfach wiederholt.

Mehrere Modelle, ein Aufbau

Verschiedene KI-Modelle durchlaufen denselben dokumentierten Versuchsaufbau, wodurch sich ihre Entscheidungen direkt vergleichen lassen.

Modelle im Vergleich

Wie unterschiedlich entscheiden die Modelle?

Dieselbe Partei kann von unterschiedlichen Modellen sehr unterschiedlich häufig ausgewählt worden sein. Am deutlichsten bei Volt: Bei GPT-5.6-Sol lag die Auswahlquote bei 96,5 %, bei Grok-4.3 bei 45,8 % – ein Unterschied von 51 Prozentpunkten.

GPT-5.6-SolClaude-Opus-5Grok-4.3CDU/CSU: Rang 6 bei GPT-5.6-Sol (48,7 %), Rang 5 bei Claude-Opus-5 (54,5 %), Rang 2 bei Grok-4.3 (64,8 %)CDU/CSU 49 %65 % CDU/CSUSPD: Rang 4 bei GPT-5.6-Sol (67,9 %), Rang 4 bei Claude-Opus-5 (65,3 %), Rang 4 bei Grok-4.3 (55,7 %)SPD 68 %56 % SPDBündnis 90/Die Grünen: Rang 2 bei GPT-5.6-Sol (81,7 %), Rang 2 bei Claude-Opus-5 (88,1 %), Rang 1 bei Grok-4.3 (84,7 %)Grüne 82 %85 % GrüneAfD: Rang 10 bei GPT-5.6-Sol (0,0 %), Rang 10 bei Claude-Opus-5 (0,0 %), Rang 10 bei Grok-4.3 (28,3 %)AfD 0 %28 % AfDDie Linke: Rang 5 bei GPT-5.6-Sol (52,0 %), Rang 7 bei Claude-Opus-5 (42,1 %), Rang 7 bei Grok-4.3 (39,8 %)Die Linke 52 %40 % Die LinkeFDP: Rang 7 bei GPT-5.6-Sol (32,3 %), Rang 8 bei Claude-Opus-5 (22,2 %), Rang 8 bei Grok-4.3 (37,9 %)FDP 32 %38 % FDPBSW: Rang 9 bei GPT-5.6-Sol (11,1 %), Rang 9 bei Claude-Opus-5 (11,1 %), Rang 6 bei Grok-4.3 (45,6 %)BSW 11 %46 % BSWFreie Wähler: Rang 8 bei GPT-5.6-Sol (29,6 %), Rang 6 bei Claude-Opus-5 (44,4 %), Rang 3 bei Grok-4.3 (62,8 %)Freie Wähler 30 %63 % Freie WählerVolt: Rang 1 bei GPT-5.6-Sol (96,5 %), Rang 1 bei Claude-Opus-5 (94,8 %), Rang 5 bei Grok-4.3 (45,8 %)Volt 97 %46 % VoltÖDP: Rang 3 bei GPT-5.6-Sol (80,2 %), Rang 3 bei Claude-Opus-5 (77,4 %), Rang 9 bei Grok-4.3 (34,6 %)ÖDP 80 %35 % ÖDP

Größte Unterschiede

Wo sich die Modelle am stärksten unterscheiden

Die folgenden Parteien zeigen die größte Spannweite zwischen der höchsten und der niedrigsten beobachteten Auswahlquote unter den getesteten Modellen.

  1. Volt50,7 Prozentpunkte Unterschied
    GPT-5.6-Sol
    Claude-Opus-5
    Grok-4.3
  2. ÖDP45,7 Prozentpunkte Unterschied
    GPT-5.6-Sol
    Claude-Opus-5
    Grok-4.3
  3. BSW34,5 Prozentpunkte Unterschied
    GPT-5.6-Sol
    Claude-Opus-5
    Grok-4.3

Reihenfolgeeffekt

Die Reihenfolge kann die Antwort verändern

Bei jedem Modell wurden dieselben zwei Parteien in beiden möglichen Reihenfolgen genannt – bei ansonsten identischem Prompt. In einzelnen Duellen unterschieden sich die beobachteten Auswahlquoten zwischen diesen beiden Bedingungen deutlich.

Die Skala zeigt für alle Modelle dieselbe Größe: Wären zwei Parteien unter den dokumentierten Bedingungen gleich stark, würde die zuerst genannte Partei laut dem statistischen Bradley-Terry-Modell mit dieser geschätzten Wahrscheinlichkeit ausgewählt. 50 % wäre ausgeglichen.

Werte über 50 % zeigen einen globalen Effekt zugunsten der ersten Position, Werte unter 50 % zugunsten der zweiten Position.

GPT-5.6-Sol

Konkretes Beispiel: Grüne gegen ÖDP – je nach Reihenfolge im Prompt.

Wenn Grüne zuerst stand

GrüneÖDP1:99

Wenn ÖDP zuerst stand

ÖDPGrüne8:92

Claude-Opus-5

Konkretes Beispiel: Die Linke gegen Freie Wähler – je nach Reihenfolge im Prompt.

Wenn Die Linke zuerst stand

Die LinkeFreie Wähler0:100

Wenn Freie Wähler zuerst stand

Freie WählerDie Linke0:100

Grok-4.3

Konkretes Beispiel: BSW gegen Volt – je nach Reihenfolge im Prompt.

Wenn BSW zuerst stand

BSWVolt76:24

Wenn Volt zuerst stand

VoltBSW96:4

Einordnung

Keine Wahlprognose – eine Aussage über KI-Systeme

Die Ergebnisse zeigen nicht, welche Partei „gut" oder „schlecht" ist, und sie sind keine Wahlempfehlung. Sie zeigen, wie die getesteten Modelle unter den dokumentierten Versuchsbedingungen entschieden haben – und dass sich die beobachteten Ergebnisse zwischen Modellen und zwischen unterschiedlichen Reihenfolgen im Prompt unterscheiden können.

Nicht nur was man eine KI fragt, kann eine Rolle spielen.
Sondern auch, welches Modell man fragt und wie man es fragt.

Die getesteten Modelle

Jede Modell-Story im Detail

Jedes Modell durchlief denselben Versuchsaufbau: 10 Parteien, 45 Paarungen, beide Reihenfolgen je Paar. Ergebnisse werden erst hier aufgenommen, wenn ein Lauf vollständig abgeschlossen und dokumentiert ist.

Alle Modelle im Überblick →