Rund ein Achtel der Weltbevölkerung lebt mit einer psychischen Erkrankung, während strukturelle Hürden den Zugang zu professioneller Hilfe erschweren. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT etablieren sich zunehmend als informelle Anlaufstellen für psychische Belastungen. Unklar bleibt, ob deren Wirkung auf Illusionsprozessen (Media Equation Theory) oder tatsächlichen therapeutischen Gesprächskompetenzen basiert. Diese Studie untersucht mithilfe einer mixed-methods Inhaltsanalyse, inwiefern drei ChatGPT-Modelle (GPT-4o, GPT-o3, ein speziell gepormetes Therapiemodell GPT-TP) in 36 simulierten Gesprächen zu vier Störungsbildern (ADHS, Angst, Depression, Anorexie) therapeutische Kompetenzen – operationalisiert über die Therapist Empathy Scale und Motivational Interviewing – abbilden. Die Ergebnisse zeigen signifikante Modellunterschiede: Standardmodelle fungierten primär als digitale Dozenten, während das therapeutische Modell ressourcenorientierte, individualisierte Gesprächsführung zeigte. Kontextsensitive MI-Techniken blieben modellübergreifend gering ausgeprägt. Kritisch sind Halluzinationen, übersteigerte Validierung und Sicherheitsdefizite bei impliziter Suizidalität – Befunde, die Weizenbaums Warnung vor unkritischer Technikakzeptanz bestätigen.