Stand: Februar 2026
Die Wahl des richtigen KI-Werkzeugs ist in der heutigen Technologielandschaft eine zunehmend komplexe Herausforderung. Als KI-Berater ist es meine Aufgabe, nicht nur die theoretischen Fähigkeiten verschiedener Modelle zu verstehen, sondern sie auch in der Praxis auf Herz und Nieren zu prüfen. In diesem Beitrag teile ich meine direkten Vergleichserfahrungen zwischen Manus, Perplexity und Claude in zwei sehr unterschiedlichen, aber praxisrelevanten Anwendungsfällen: der tiefgehenden Recherche und der Erstellung von Webseiten-Inhalten.
(Dieses Bild wurde mit Gemini erstellt.)
Teil 1: Das Recherche-Duell – Perplexity gegen Manus
Den Anstoß für den ersten Test gab ein faszinierendes Projekt eines Marktbegleiters: eine kleine Gemeinde, die einen digitalen Avatar ihres Bürgermeisters einsetzt. Dieser digitale Zwilling kann mit Bürgern chatten, Sprachbefehle verarbeiten und in 28 Sprachen antworten. Als Betreiber des @hauptcaststudio, wo wir ebenfalls mit Avataren arbeiten, war mein Interesse geweckt. Ich wollte herausfinden, welche Technologie hinter dieser beeindruckenden Umsetzung steckt.
Die Aufgabe: Beide Systeme, Perplexity und Manus, erhielten dieselbe Aufgabe: die technologische Grundlage des Projekts zu recherchieren. Als Ausgangsmaterial dienten der Link zur Webseite der Gemeinde und der Link zur umsetzenden Firma.
Die Ergebnisse:
Beide KI-Systeme kamen zunächst zu dem gleichen Schluss: Es gab keine öffentlich zugänglichen Informationen über die exakte technische Implementierung. Der entscheidende Unterschied lag jedoch in der Tiefe und Ausführlichkeit der Antwort.
| Kriterium | Perplexity | Manus |
|---|---|---|
| Informationsgehalt | Gab klar an, nichts Konkretes gefunden zu haben. | Bestätigte ebenfalls das Fehlen spezifischer Daten. |
| Analyse & Kreativität | Stellte ein bis zwei vage Vermutungen an. | Erstellte einen sehr ausführlichen Bericht mit fundierten Hypothesen und kreativen Ideen zur möglichen Umsetzung. |
Im zweiten Schritt bat ich beide Systeme zu prüfen, ob ein solches Projekt mit unseren vorhandenen Technologien, insbesondere den Heygen-Avataren, realisierbar wäre.
- Perplexity lieferte eine sehr spartanische Erklärung, wie dies umgesetzt werden könnte.
- Manus hingegen erarbeitete ein vollständiges Konzept, inklusive einer detaillierten Anleitung und Vorschlägen für den Bau einer passenden Landingpage in WordPress.
Für den finalen Test forderte ich ein umsetzungsreifes Konzept mit einer präzisen Anleitung. Auch hier war das Ergebnis eindeutig. Die von Perplexity gelieferte Lösung war für mich nicht zufriedenstellend, schwer lesbar und nicht direkt umsetzbar. Manus baute hingegen ein vollständiges Skript und lieferte sogar eine Beispiel-Webseite im JSON-Format, die direkt in WordPress importiert werden konnte.
Fazit des Recherche-Duells: Für oberflächliche oder schnelle Recherchen mag Perplexity ausreichen. Geht es jedoch um komplexe Fragestellungen, die eine tiefe Analyse, kreative Lösungsansätze und direkt umsetzbare Ergebnisse erfordern, hat sich Manus als das deutlich überlegene Werkzeug erwiesen.
Teil 2: Die Webseiten-Challenge – Claude gegen Manus
Für mein Projekt SKILLY wollte ich mehrere Unterseiten für unser KI-Reifegradmodell erstellen. Die Webseite basiert auf WordPress mit dem Astra-Template und Elementor. Um Zeit zu sparen, sollte eine KI diese Aufgabe übernehmen.
Die Aufgabe: Fünf Unterseiten basierend auf dem von mir hochgeladenen Reifegradmodell zu erstellen. Die besondere Herausforderung: Die KI sollte ein importierbares JSON-Template für Elementor erstellen und dabei ausschließlich die kostenfreien Module verwenden.
Der Prozess mit Manus:
Nachdem ich das Reifegradmodell hochgeladen hatte, benötigte Manus sechs Iterationen, um ein Ergebnis zu liefern, das meinen Vorstellungen entsprach. Das mag nach viel klingen, doch am Ende stand ein fertiges Produkt, das wir nach kleineren manuellen Anpassungen der Links direkt auf Skilly.Solutions live schalten konnten.
Der Vergleich mit Claude:
Da Manus mit 45 € im Monat eine höhere Investition darstellt als Claude, wollte ich herausfinden, ob Claude eine ebenbürtige Alternative sein könnte. Ich gab Claude dieselbe Aufgabe für eine weitere Seite, lud die entsprechenden Unterlagen hoch und stellte die von Manus erstellten Seiten als Stilvorlage zur Verfügung.
Das Ergebnis war leider ernüchternd:
- Versuch 1: Der Inhalt entsprach nicht den Vorgaben.
- Versuch 2: Das erstellte Template ließ sich nicht in WordPress hochladen.
- Weitere Versuche: Die Ergebnisse blieben qualitativ unzureichend.
Ein erneuter Versuch mit Manus für dieselbe Seite führte bereits nach dem zweiten Anlauf zum gewünschten Ergebnis.
Fazit der Webseiten-Challenge: Während Claude für viele textbasierte Aufgaben ein hervorragendes Werkzeug ist, zeigte sich bei dieser hochstrukturierten und technischen Aufgabe erneut die Stärke von Manus. Die Fähigkeit, komplexe Anweisungen zu verstehen und in ein spezifisches, technisches Format zu übersetzen, war hier entscheidend.
Gesamt-Fazit: Das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe
Meine Erfahrungen zeigen deutlich, dass die verschiedenen KI-Modelle ihre spezifischen Stärken und Schwächen haben. Es gibt nicht das eine „beste“ Modell, sondern nur das für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignete.
Die rasante Entwicklung und die ständige Veröffentlichung neuer Modellversionen erfordern eine kontinuierliche Neubewertung. Für Endanwender, die KI primär nutzen wollen, ist es unproduktiv, ständig alle Modelle zu testen und zu lizenzieren. Für uns als Berater ist dieser Testaufwand jedoch unerlässlich, um unseren Kunden fundierte Empfehlungen geben zu können.
Meine persönliche Konsequenz aus diesen Tests ist klar: Das Abonnement für Manus ist trotz des höheren Preises eine gut investierte Ausgabe, insbesondere für komplexe und vielschichtige Projekte. Für andere Aufgaben setze ich weiterhin auf eine spezialisierte Werkzeugkiste:
- Microsoft Copilot: Für firmeninterne Aufgaben.
- Perplexity: Für schnelle, oberflächliche Recherchen.
- Gemini: Für Texterstellung und Such-Recherchen.
- Claude: Für die Verarbeitung und Zusammenfassung langer Texte.
- Manus: Für alle komplexen Aufgaben, die tiefes Verständnis und strukturierte Ergebnisse erfordern.
- Mistral & ChatGPT: Werden aktuell seltener und primär zu Testzwecken genutzt.