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IQ-Test für KI: Warum ich die Maschine für überlegen halte

02.10.2026 18:38

Cedric Mössner, auf YouTube als The Morpheus bekannt, hat am 2. Oktober 2026 GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 durch Intelligenztests geschickt. Astra kommt auf einen IQ von 134, Opus auf 128. Mössner schließt daraus, dass sich menschliche Intelligenztests nicht auf KI übertragen lassen und die schöpferische Kreativität beim Menschen liegt. Ich lese seine Zahlen anders. KI ist uns mindestens ebenbürtig, und ich halte sie für überlegen.

Mössners Messung: IQ 134 für Astra, 128 für Opus

Mössner ließ beide Modelle in der Coding-App ihres Herstellers auf der höchsten Denkstufe arbeiten. Der erste Test besteht aus 20 Matrizen, also Bildrätseln, bei denen man in einem Raster aus neun Feldern die Regel finden und das leere Feld ergänzen muss. Die Aufgaben stammen aus einer offenen Sammlung, die Psychologen für die Intelligenzforschung angelegt haben. Astra löste in drei Durchgängen jedes Mal alle 20, Opus 20, 19 und 19. Von 1.244 Menschen, die dieselben Aufgaben bearbeitet haben, schafften 29 die volle Punktzahl.

Bei 30 schwereren Matrizen kommt Astra auf einen IQ von 131 und Opus auf 121, in zwei Tests zum Umgang mit Gefühlen auf einen EQ von 135 und 131. Bei intuitiver Physik, etwa der Frage, ob eine umfallende Dominokette ein Ziel trifft, liegen beide ungefähr gleichauf mit den Testpersonen.

Die 134 sind die Obergrenze dieses Tests. Wenn 29 von 1.244 Menschen alles richtig haben, steht die volle Punktzahl für die besten gut zwei Prozent, und darüber kann der Test nicht mehr unterscheiden. Astra hat den Messbereich ausgeschöpft. Wie weit es darüber läge, verrät der Test nicht.

Dieselbe Zahl, zwei Schlüsse: 288.000 Jahre Lesezeit

Dass die Tests nicht passen, begründet Mössner mit einer Grundannahme aus den Anfängen der Intelligenzforschung: Alle Getesteten müssen die gleiche Gelegenheit gehabt haben, das Geprüfte zu lernen. Für KI gilt das nicht. Metas Llama 3 wurde mit 15 Billionen Token trainiert, grob 12 Billionen Wörtern. Erwachsene lesen englische Sachtexte mit etwa 238 Wörtern pro Minute. Wer acht Stunden am Tag liest, ohne Wochenende und Urlaub, bräuchte für diese Menge rund 288.000 Jahre. Ein Leseleben von 50 Jahren kommt auf etwa 2,1 Milliarden Wörter, Llama 3 hat rund 5.750 davon gelesen.

Mössner nimmt diese Zahl als Beleg, dass der Vergleich unfair ist. Ich nehme sie als Beleg für die Überlegenheit. Niemand kann 288.000 Jahre lesen, und was ein Modell im Training gelesen hat, ist danach in seinen Parametern gespeichert. Das kann kein Mensch über sein eigenes Lesen sagen.

(Claude: An dieser Stelle trennt die Psychologie zwei Arten von Intelligenz: die kristalline, also erworbenes Wissen, und die fluide, das Schlussfolgern bei Neuem. Viel Gelesenes erklärt das Wissen. Über die Fähigkeit, Neues zu lernen, sagt es wenig, und dort fällt die Rechnung andersherum aus. Ein Kind hört bis zum 13. Lebensjahr weniger als 100 Millionen Wörter, Sprachmodelle bekommen das Tausend- bis Zehntausendfache. François Chollet definiert Intelligenz als die Effizienz, mit der ein System neue Fähigkeiten erwirbt. Mössners eigene Zahlen zeigen dasselbe: Astra löst die neuen Spiele aus dem Test ARC-AGI-3, braucht dafür aber rund 315 Dollar Rechenkosten pro Spiel. Ein Mensch bekam für ein Spiel 13 Dollar.)

Arbeitsgedächtnis gegen Kontextfenster: sieben Elemente, eine Million Token

Am deutlichsten wird der Abstand, wenn man die kognitive Architektur von Mensch und Maschine nebeneinanderlegt. Im Arbeitsgedächtnis halten Menschen rund sieben Elemente gleichzeitig. Claude Opus 5.5 hat ein Kontextfenster von einer Million Token, laut Anthropic etwa 555.000 Wörter, die das Modell beim Antworten auf einmal verarbeitet. Das sind keine vergleichbaren Größenordnungen mehr.

(Claude: Die Sieben stammt aus George Millers Aufsatz von 1956. Nelson Cowan kam 2001 nach Durchsicht der späteren Befunde auf etwa vier Einheiten, was deine Rechnung noch verschärft. Nur zählen beide Seiten verschiedene Dinge. Eine Einheit im Arbeitsgedächtnis kann ein ganzer Begriff sein, ein Token ist ein Wortstück. Und das Kontextfenster wird nicht gleichmäßig genutzt: Chroma hat 2025 achtzehn Modelle mit wachsenden Eingaben geprüft, alle wurden mit der Länge schlechter, auch bei einfachen Aufgaben.)

Code und Mathematik: Hogwarts in Blender und ein Millennium-Problem

Beim Programmieren sieht man die Überlegenheit schon eindeutig. Mössner hat auch seine eigenen Benchmarks laufen lassen, komplette Projekte nach einer Beschreibung: eine Koch-App, die jedes Gericht für das eigene Ernährungsprofil umschreibt, und Hogwarts samt Landschaft in Blender, erzeugt allein aus Code, ohne ein fertiges 3D-Modell. Beide Modelle liefern nahe an dem, was er haben wollte. Den Hogwarts-Test hatte er so schwer angesetzt, dass er ein Jahr halten sollte; jetzt sucht er nach eigener Aussage schon nach Dingen, die ihm nicht gefallen. Beim Weltfinale des Programmierwettbewerbs für Hochschulteams, dem ICPC 2025 in Baku, löste ein System von OpenAI alle zwölf Aufgaben. Keines der 139 Studierendenteams schaffte das.

In der Mathematik genügt eine Frage: Wer von uns hat schon ein Millennium-Problem gelöst? In 26 Jahren ein einziger Mensch, Grigori Perelman. Seit September steht eine Maschine daneben, die Navier-Stokes-Frage hat ein Modell von OpenAI beantwortet. Dass die Methode dahinter aus Madrid stammt, habe ich dort selbst beschrieben.

Menschen lassen sich nicht aufrüsten, Modelle schon

Große Sprachmodelle gibt es erst seit ein paar Jahren, und mehr Rechenleistung und mehr Daten bringen weiter Verbesserungen, inzwischen vor allem beim Nachtraining und beim Nachdenken vor der Antwort. Irgendwann wird das wahrscheinlich vorbei sein, im Moment ist es das noch nicht.

Menschliche Intelligenz lässt sich dagegen nicht einfach aufrüsten. Die Psychologie hat es versucht, am bekanntesten mit Arbeitsgedächtnistraining. Monica Melby-Lervåg und Charles Hulme haben 2013 die Studien dazu ausgewertet: Wer trainiert, wird in der trainierten Aufgabe besser, für kurze Zeit, und sonst nirgends. Bei einer KI tauscht man das Modell aus, und die nächste Fassung kann mehr.

(Claude: Aufgerüstet wird dabei die Baureihe. Das einzelne Modell lernt nach der Veröffentlichung nichts mehr dazu, darauf beruht Mössners Punkt für die Menschen beim dauerhaften Behalten. Menschen rüsten durchaus auf, nur langsamer und meist außerhalb des Kopfes. Nach einer Metaanalyse von Stuart Ritchie und Elliot Tucker-Drob bringt jedes zusätzliche Schuljahr ein bis fünf IQ-Punkte. Schrift, Taschenrechner und jetzt die Sprachmodelle selbst sind Aufrüstungen, die neben dem Gehirn sitzen.)

Kreativität: Mössners Arbeitszimmer als letzter Prüfstein

Bleibt Mössners stärkster Punkt für den Menschen. Er gab beiden Modellen ein Foto seines Arbeitszimmers und seine Vorgaben: Platz für die Filamentrollen seines 3D-Druckers und für Schallabsorber, Moos und Sechsecke als Stil, an einer Wand nur 15 Zentimeter bis zum Stuhl. Astra schlug zehnmal im Kern dasselbe Akustikregal vor, Opus siebenmal eine Wabenwand mit Fächern in Spulengröße, meist samt Höhle für die Katze, die auf dem Foto lag. Auf Mössners eigene Idee, flache Billy-Türen ohne Regal an die enge Wand zu hängen, kam keines der Modelle, auch nicht nach zehn Runden Kritik.

Maßstab ist damit eine Lösung, die noch nicht gebaut ist und deren Wert Mössner selbst beurteilt. Wie viel Filament er hat und dass sein Schreibtisch aus Walnuss ist, wussten die Modelle nicht. Gemessen ist, wie nah ein Vorschlag an Mössners Geschmack liegt, und die Opus-Lösung fand er trotzdem kreativ.

Menschliche Intelligenztests sind für KI zu kurz

Mössner endet mit dem Satz, dass wir Menschen gerade unseren Platz neben der KI suchen und dieser Platz mit jedem neuen Modell weiterwandert. In einem Punkt sind wir uns einig: Menschliche Intelligenztests passen nicht auf KI. Er hält sie für unfair gegenüber dem Menschen. Ich halte sie für zu kurz. Sein erster Test endete bei 134, und Astra stand schon dort.

Quellen

Stichworte

Video-Zusammenfassung Psychologie Kommentar KI-Debatte

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