Künstliche Intelligenz

Zoom AI: Neue Perspektiven jenseits unserer bisher größten Herausforderungen

Zoom beendet das Jahr 2025 mit einem bahnbrechenden Durchbruch im Bereich der künstlichen Intelligenz. Nach diversen Entwicklungsmaßnahmen übertrifft unser föderiertes Architekturmodell die bis dato fortschrittlichsten KI-Modelle bei komplexen Benchmarks für die Suche und das logische Denken. Dadurch konnten wir belegen, dass eine koordinierte Zusammenführung mehrerer KI-Systeme in allen Branchen zu einer höheren Genauigkeit und Zuverlässigkeit führt.

7 Minute Lesezeit

Aktualisiert am December 29, 2025

Veröffentlicht am December 29, 2025

Zoom AI: Neue Perspektiven jenseits unserer bisher größten Herausforderungen

In diesem Blog

01 DeepSearchQA - Jumplink to DeepSearchQA
02 Zoom skaliert mit neuen fortschrittlichen Modellen - Jumplink to Zoom skaliert mit neuen fortschrittlichen Modellen
03 Auswirkungen für agentische KI - Jumplink to Auswirkungen für agentische KI

Xuedong Huang

Chief Technology Officer (Technikvorstand, CTO)

Xuedong Huang ist Chief Technology Officer (CTO). Vor Zoom war er bei Microsoft, wo er als CTO und Technical Fellow von Azure AI tätig war. Er hat im KI-Bereich eine glanzvolle Karriere vorzuweisen: Er gründete 1993 die Sprachtechnologiegruppe von Microsoft und führte die KI-Teams von Microsoft dazu, einige der ersten Meilensteine der Branche auf dem Niveau menschlicher Parität bei Spracherkennung, maschineller Übersetzung, natürlichem Sprachverständnis und Computer Vision zu erreichen. Darüber hinaus ist er IEEE- und ACM-Fellow und gewähltes Mitglied der National Academy of Engineering und der American Academy of Arts and Sciences.

Xuedong erhielt 1989 seinen Ph.D. in Elektrotechnik von der Universität Edinburgh (gefördert durch die britische ORS und den Edinburgh University Scholarship), 1984 seinen M.Sc. in Informatik von der Universität Tsinghua und 1982 seinen B.Sc. in Informatik von der Universität Hunan.

Während das Jahr 2025 sich dem Ende neigt, blicken wir auf die Fortschritte zurück, die unser Team in den letzten zwölf Monaten bei der Weiterentwicklung unserer KI-Fähigkeiten erzielt hat. Das Jahr startete mit der Einführung der neuen Benchmark Humanity's Last Exam (HLE), an der wir unser föderiertes Modell erfolgreich austesten konnten. Diese Benchmark prüft nach strikten Bewertungskriterien, in welchem Ausmaß KI-Modelle zum logischen Denken und zur Aneignung von spezifischem Fachwissen fähig sind. Im Laufe der Monate erzielten wir dann weitere umfangreiche Leistungsverbesserungen für mehrere andere Benchmarks. Diese Erfolge bestätigen, dass unsere firmeneigene agentische föderierte KI in der Lage ist, die Beschränkungen der einzelnen Modelle zu überwinden.

Wir testeten unseren föderierten KI-Ansatz unter anderem auch anhand der neuen DeepSearchQA-Benchmark von Google. Mit dieser Benchmark werden KI-Agenten bei komplexen, mehrstufigen Suchaufgaben in 17 Bereichen evaluiert. Veröffentlicht wurde die Benchmark am 11. Dezember 2025, zusammen mit dem neuen Google-Agenten Gemini Deep Research. Die Benchmark testet, wie gut KI-Systeme mit Anfragen umgehen, die nicht nur eine einzige Antwort oder nicht nur allgemeine Informationen erfordern. 

DeepSearchQA umfasst eine große Auswahl anspruchsvoller, manuell erstellter Aufgaben. Diese testen die Fähigkeit eines Agenten, komplexe Suchpläne auszuführen, um umfassende Antwortlisten zu generieren. Der föderierte KI-Ansatz von Zoom erreichte in unseren Tests eine Genauigkeit von 76,3 % und übertraf damit den bisherigen Bestwert von 66,1 %.

Dass wir diese neue Rekordmarke knacken konnten, offenbart eine wichtige Erkenntnis: Erfolgsentscheidend für diese Modelle ist eine systematische Strukturierung und Anwendung von KI. Wir kombinieren OpenAI GPT-5 und Gemini 3 Pro Preview in internen Tests mithilfe unseres firmeneigenen agentischen föderierten Rahmenwerks. Nach dem Prinzip „Erkunden–Verifizieren–Föderieren“ gelingt es uns mit diesem Ansatz, Problemstellungen umfassend zu analysieren und Fakten zuverlässig zusammenzuführen – besser als jedes einzelne Modell das könnte.

Modell/System	Genauigkeit von DeepSearchQA
Föderierte KI von Zoom (GPT-5 + Gemini 3 Pro Preview)	76,3 %
Google Gemini Deep Research Agent	66,1 %
OpenAI GPT‑5 Pro	65,2 %
OpenAI GPT-5	59,4 %
Google Gemini 3 Pro Preview	56,6 %
Anthropic Claude Opus 4.5 (logisches Denken)	24,0 %

Ergebnisse für Benchmarks von Drittanbietern, zuletzt aktualisiert am 10. Dezember 2025

Diese Ergebnisse belegen, dass das föderierte Modell von Zoom keine bloße Zusammenführung einzelner Lösungen darstellt. Es ist ein skalierbares Denksystem, das sich an diverse Schwierigkeitsgrade und Themengebiete anpassen kann. Bei unserem Durchbruch in Humanity's Last Exam erwiesen sich unsere Prinzipien als sehr effektiv für agentische Anwendungen auf Enterprise-Niveau, bei denen die Zuverlässigkeit und Gedankentiefe wichtiger sind als die Latenzzeiten.

Unser Modell ist innovativ, da wir die besten verfügbaren Modelle zu einem System verknüpfen, statt lediglich ein weiteres monolithisches Modell bereitzustellen. Wir priorisieren die Zuverlässigkeit der Ergebnisse und die Koordinierung der Systeme, statt nur auf die reine Skalierbarkeit zu achten. 

Wenn in Zukunft neue fortschrittliche KI-Modelle veröffentlicht werden, können wir unsere Architektur immer weiter skalieren. Künftig wird sie somit in der Lage sein, intelligentere menschenorientierte Antworten für diverse Aufgaben, Branchen und Anwendungen zu liefern. Auch mit der Veröffentlichung des neuen GPT-5.2 von OpenAI haben wir unseren föderierten KI-Ansatz weiterentwickelt. Die Genauigkeit unseres Modells für den gesamten HLE-Fragenkatalog hat sich dadurch von 48,1 % auf 53,0 % verbessert. Damit hat unser Modell erneut alle einzelnen Spitzenmodelle übertroffen.

Modell/System	Genauigkeit für den gesamten HLE-Fragenkatalog
Föderierte KI von Zoom (GPT-5.2 + Gemini 3 Pro Preview)	53,0 %
OpenAI GPT‑5.2 Pro	50,0 %
Föderierte KI von Zoom (GPT-5 + Gemini 3 Pro Preview)	48,1 %
Google Gemini Deep Research Agent	46,4 %
Google Gemini 3 Pro Preview	45,8 %
OpenAI GPT‑5.2	45,5 %
Anthropic Claude Opus 4.5	43,2 %
OpenAI GPT-5 Pro	42,0 %
OpenAI GPT-5	35,2 %

Mit diesen bahnbrechenden Ergebnissen stellt der föderierte KI-Ansatz von Zoom einen Paradigmenwechsel in der Koordinierung der weltweiten Spitzenmodelle dar. Unser Ansatz überwindet die üblichen Einschränkungen von Einzelmodellen und schafft ein robustes Rahmenwerk für die Zusammenführung von Modellen. Damit wird er dramatische Auswirkungen für den Einsatz der agentischen KI und die Entwicklung von Zoom AI Companion und Zoom Virtual Agent haben.

Der firmeneigene agentische Föderationsansatz von Zoom hat den Grundstein für eine neue Generation von KI-Agenten gelegt. Diese Agenten werden in der Lage sein, die komplexesten Herausforderungen der Menschheit zu bewältigen. Obwohl unsere Benchmark-Erfolge bereits einen bedeutenden Meilenstein darstellen, werden wir uns künftig auch noch mehr auf die Optimierung der Latenzzeiten dieser föderierten Architektur konzentrieren. Dadurch werden wir verschiedene Anwendungen in der Praxis maßgeblich unterstützen können.

Xuedong Huang ist Chief Technology Officer bei Zoom. Zuvor war er als Technical Fellow und Azure AI CTO bei Microsoft tätig. Er ist gewähltes Mitglied der National Academy of Engineering und der American Academy of Arts and Sciences.

Hinweis zu diesen Benchmarking-Ergebnissen: Diese Kennzahlen spiegeln Zooms laufende Forschung mit Spitzen-KI-Modellen wider. Die erwähnten Modelle befinden sich möglicherweise noch in der Testphase für die Integration in den föderierten KI-Ansatz für Kunden von Zoom.