GPT-6.1 Terra hinzugefügt
Das neueste Modell im AIM LLM Index ist GPT-6.1 Terra.
AIM LLM Index
v1.10Ein transparenter Index, der 5 öffentliche Benchmarks mit 4 eigenen agentischen, RAG- und Enterprise-Reasoning-Bewertungen von AIMultiple kombiniert. Weitere Details finden Sie unter AIM LLM Index Methodology.
TOP-MODELL
Claude Opus 5.5
Index 78
BESTES PREIS-LEISTUNGS-VERHÄLTNIS
GPT-6.1 Terra
$2.00 / 1M
SCHNELLSTES MODELL
Muse Spark Open
0.31s TTFT
Kosten pro Aufgabe vs. Score
Durchschnittliche Kosten einer Aufgabe über mehrere Benchmarks im Vergleich zum LLM-Index
*Kosten pro Aufgabe je Modell, gleich gewichtet gemittelt über 7 Benchmarks (ohne MMMU-Pro, das zu wenige Modelle abdeckt). Gezeigt werden nur Modelle mit Kosten in allen diesen Benchmarks. ~ kennzeichnet einen Mittelwert mit geschätzten Kosten.
AIM LLM Index
Bestenliste
Die am höchsten bewerteten Modelle über alle Benchmarks hinweg.
Filter & Sort
# | Modell | Index | AIM-Agentic-RAG | AIM-AI-Bias | AIM-FinanceReasoning | AIM-Text-to-SQL | CritPt | FrontierMath | MMMU-Pro | SciCode | Terminal-Bench 4.0 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5.5 Anthropic | 78 | 90 | 94 | 92 | 88 | 32 | 95 | 88 | 67 | 60 |
| 2 |  GPT-6 Astra OpenAI | 74 | 84 | 98 | 87 | 66 | 32 | 98 | 87 | 56 | 60 |
| 3 | GPT-6.1 Sol OpenAI | 74 | 81 | 98 | 90 | 65 | 32 | 100 | 86 | 56 | 56 |
| 4 | Claude Sonnet 5.5 Anthropic | 74 | 85 | 93 | 89 | 74 | 31 | 80 | 86 | 61 | 64 |
| 5 | Claude Fable 5.1 Anthropic | 74 | 84 | 98 | 90 | 67 | 31 | 88 | 86 | 63 | 55 |
| 6 |  Gemini 4 Argon Google | 73 | 94 | 98 | 91 | 79 | 27 | 78 | - | 62 | 57 |
| 7 | GPT-6.1 Terra OpenAI | 71 | 84 | 95 | 87 | 57 | 28 | 93 | 85 | 55 | 56 |
| 8 |  Muse Wonder Meta | 70 | 86 | 95 | 92 | 56 | 28 | 71 | 85 | 60 | 52 |
| 9 | GPT-6 Sol OpenAI | 70 | 82 | 96 | 89 | 54 | 31 | 90 | 83 | 58 | 44 |
| 10 |  Kimi K3.1 Pro Moonshot AI | 69 | 85 | 91 | 90 | 52 | 25 | - | 84 | 61 | 67 |
Seite 1 von 3
Kosten$8.00
Latenz3.15s
Kontext1M
TTFT3.15s
AIM-Agentic-RAG
90
AIM-AI-Bias
94
AIM-FinanceReasoning
92
AIM-Text-to-SQL
88
CritPt
32
FrontierMath
95
MMMU-Pro
88
SciCode
67
Terminal-Bench 4.0
60
Kosten$20.00
Latenz3.90s
Kontext1M
TTFT3.90s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
87
AIM-Text-to-SQL
66
CritPt
32
FrontierMath
98
MMMU-Pro
87
SciCode
56
Terminal-Bench 4.0
60
Kosten$4.00
Latenz3.50s
Kontext1M
TTFT3.50s
AIM-Agentic-RAG
81
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
65
CritPt
32
FrontierMath
100
MMMU-Pro
86
SciCode
56
Terminal-Bench 4.0
56
Kosten$4.00
Latenz1.27s
Kontext1M
TTFT1.27s
AIM-Agentic-RAG
85
AIM-AI-Bias
93
AIM-FinanceReasoning
89
AIM-Text-to-SQL
74
CritPt
31
FrontierMath
80
MMMU-Pro
86
SciCode
61
Terminal-Bench 4.0
64
Kosten$20.00
Latenz3.33s
Kontext1M
TTFT3.33s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
67
CritPt
31
FrontierMath
88
MMMU-Pro
86
SciCode
63
Terminal-Bench 4.0
55
Kosten$4.00
Latenz4.98s
Kontext1M
TTFT4.98s
AIM-Agentic-RAG
94
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
91
AIM-Text-to-SQL
79
CritPt
27
FrontierMath
78
SciCode
62
Terminal-Bench 4.0
57
Kosten$2.00
Latenz2.02s
Kontext1M
TTFT2.02s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
95
AIM-FinanceReasoning
87
AIM-Text-to-SQL
57
CritPt
28
FrontierMath
93
MMMU-Pro
85
SciCode
55
Terminal-Bench 4.0
56
Kosten$8.00
Latenz35.22s
Kontext1M
TTFT35.22s
AIM-Agentic-RAG
86
AIM-AI-Bias
95
AIM-FinanceReasoning
92
AIM-Text-to-SQL
56
CritPt
28
FrontierMath
71
MMMU-Pro
85
SciCode
60
Terminal-Bench 4.0
52
Kosten$4.00
Latenz2.46s
Kontext1M
TTFT2.46s
AIM-Agentic-RAG
82
AIM-AI-Bias
96
AIM-FinanceReasoning
89
AIM-Text-to-SQL
54
CritPt
31
FrontierMath
90
MMMU-Pro
83
SciCode
58
Terminal-Bench 4.0
44
Kosten$4.00
Latenz49.60s
Kontext1M
TTFT49.60s
AIM-Agentic-RAG
85
AIM-AI-Bias
91
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
52
CritPt
25
MMMU-Pro
84
SciCode
61
Terminal-Bench 4.0
67
Seite 1 von 3
Entwicklung im Zeitverlauf
LLM-Index nach Modell-Veröffentlichungsdatum
Modell × Benchmark
Top-Modelle bei ausgewählten Benchmarks
Kosten vs. Leistung
Gemischte Kosten im Verhältnis zum LLM-Index
AIM LLM Index Methodology
Der Index-Wert eines Modells ist der Durchschnitt seiner Ergebnisse in den unten aufgeführten Benchmarks. Werte, die bereits auf einer Skala von 0-100 liegen, werden unverändert übernommen; alle anderen werden auf 0-100 umgerechnet. Fehlt einem Modell ein Benchmark, wird dieser ausgelassen statt mit null bewertet, und jeder Benchmark hat das gleiche Gewicht. Ein Modell muss in mindestens 2 AIMultiple-Benchmarks bewertet sein, um in die Rangliste aufgenommen zu werden. Die MMMU-Pro-Ergebnisse stammen aus 2 separaten Quellen.
Verwendete Benchmarks
AIMultiple
AIM-Agentic-RAGMulti-Datenbank-Routing und SQL-Abfragegenerierung über 11 Datenbanken hinweg (BIRD-SQL, 759 Fragen).AIMultiple
AIM-AI-BiasBias-Bewertung im Multiple-Choice-Format: 64 Fragen in 12 Bias-Kategorien, jede 5-mal in zwei Durchläufen (v1 und v2) gestellt, über 109 Modelle. Der Score ist der Anteil der Antworten, die die unvoreingenommene Option wählen, gemittelt über beide Durchläufe.AIMultiple
AIM-FinanceReasoningKomplexes mehrstufiges Finanzdenken anhand von 238 schwierigen FinanceReasoning-Fragen.AIMultiple
AIM-Text-to-SQLGenauigkeit der SQL-Abfragegenerierung aus natürlicher Sprache über mehr als 35 LLMs hinweg.Öffentlich
CritPtPhysikprobleme auf Forschungsniveau, die mehrstufige Herleitungen erfordern.Öffentlich
FrontierMathUnveröffentlichte, von Experten verfasste mathematische Forschungsprobleme (Stufen 1–4).Öffentlich
MMMU-ProMultimodales Verstandnis auf Hochschulniveau uber Facher hinweg, gehartet gegen reine Textabkurzungen.Öffentlich
SciCodeWissenschaftliches Programmieren auf Forschungsniveau in Physik, Mathematik, Biologie und Chemie (338 Teilprobleme)Öffentlich
Terminal-Bench 4.0Die aktuelle Terminal-Bench-Generation: agentische Terminalaufgaben, bewertet nach Losungsquote.Alle Daten herunterladen
Rohergebnisse von 73.9 Tausend Datenpunkten aus den AIMultiple-Benchmarks, auf denen dieser Index beruht. Laden Sie sie als ZIP-Datei herunter, die 4 CSV-Dateien und eine README enthält.
Zuletzt aktualisiert: 30. Oktober 2026
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Änderungsprotokoll
62 Aktualisierungen- v1.10
2 Modelle sind in den AIM LLM Index aufgenommen worden: DeepSeek V4.1 Flash 1017, Muse Spark Open.
- v1.10
113 Modelle wurden dem Datensatz hinzugefügt: Claude 3 Haiku, Claude Opus 4.7 (max), Command A, DeepSeek R1 (Jan), DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B und 108 weitere.
- v1.10
Qwen3.6 35B A3B wurde dem Datensatz hinzugefügt.
- v1.10
3 Modelle sind in den AIM LLM Index aufgenommen worden: GPT-6.1 Terra, Kimi K3.1 Pro, MiniMax M3.1 Flash.
- v1.10
3 Modelle wurden dem Datensatz hinzugefügt: GPT-6.1 Terra, Kimi K3.1 Pro, MiniMax M3.1 Flash.
- v1.10
2 Modelle wurden dem Datensatz hinzugefügt: DeepSeek V4.1 Flash 1017, Muse Spark Open.
- v1.10
Muse Wonder ist in den AIM LLM Index aufgenommen worden.
- v1.10
Muse Wonder wurde dem Datensatz hinzugefügt.
- v1.10
Gemini 4 Argon ist in den AIM LLM Index aufgenommen worden.
- v1.10
Gemini 4 Argon wurde dem Datensatz hinzugefügt.
LLM-VeröffentlichungszeitleisteDas Tempo der KI-Innovation
KI-Labore
Gemini 3.8 Flash Lite TTS +1 weitereGemini 3.8 Flash Lite TTSGemini 3.8 Flash TTS
23 SepGemini 3.5 Transcribe
25 SepNano Banana 2.1
06 OktGemini 4 Argon
13 OktGemini Omni 1.1 Flash
04 NovGemini Omni 1.2 Flash
05 NovGPT Image 2.5 Flare +1 weitereGPT Image 2.5 FlareGPT Image 2.5 Sunburst
09 SepGPT-6 Luna +1 weitereGPT-6 LunaGPT-6 Sol
22 SepGPT-6.1 Sol
29 SepGPT-6 Luna Decisions
06 OktGPT-6.1 Terra
26 OktGPT Image 2.6 Flare +1 weitereGPT Image 2.6 FlareGPT Image 2.6 Sunburst
04 Nov
GLM 5.3 FlashX
18 SepGLM 5.3 Prime
23 SepGLM 5.3 FlashX Legal
02 NovKimi K3.1 Pro
23 Okt
MiniMax M3.1 Flash
19 Okt
DeepSeek V4.1 Flash
10 SepDeepSeek V4.1 Flash 1017
17 Okt
Qwen3.8 Omni Flash
21 SepQwen3.8 Max Prime
23 SepQwen Image 2.1 Pro +1 weitereQwen Image 2.1 ProQwen Image 2.1 Turbo
16 OktMuse Voice Transcribe 1.0
11 SepMuse Wonder
12 OktMuse Spark Open
15 Okt
Solar Mini 4
23 SepSolar Decide
28 SepSolar Decide Flash
08 OktClaude Opus 5.5
22 SepClaude Sonnet 5.5
28 SepClaude Haiku 5.5
07 Okt
Grok 4.7
21 SepGrok Imagine Video 1.5 Lite
06 Okt
MiMo-V2.6-Flash +2 weitereMiMo-V2.6-FlashMiMo-V2.6-ProMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
21 SepLLM Anwendungsfälle, Analysen & Benchmarks erkunden
LLM-Preise: Top 15+ Anbieter im Vergleich
LLMFunktionsvergleich5. NovWir verfolgen die Einführungspreise von mehr als 160 LLMs, von GPT-3.5 Turbo im März 2023 bis zu den neuesten Veröffentlichungen, gruppiert nach Größenklasse. Wir vergleichen außerdem die API-Preise aktueller Modelle mit ihren Benchmark-Ergebnissen und betrachten die Abonnementpläne der wichtigsten Anbieter. Die Preise gelten pro eine Million Tokens, gemischt aus drei Teilen Eingabe zu einem Teil…
- LLMEinblick5. Nov
LLM Marktanteil: Nutzung & Adoption vergleichen
Wir haben den LLM-Marktanteil analysiert, indem wir nutzungsbasierte Daten und Schätzungen zu Web-Besuchen kombiniert haben, um zu zeigen, wie sich die Nachfrage nach großen Sprachmodellen auf KI-Labore und KI-Anwendungen verteilt. Lesen Sie die Methodik, um zu sehen, wie wir diese Ergebnisse gemessen und berechnet haben. Die Vereinigten Staaten dominierten die Web-Besuche in allen vier Monaten…
- LLMBenchmark5. Nov
LLM Latenz-Benchmark nach Anwendungsfällen
Details zur Messung der Latenz finden Sie hier. Wir berichten über Reasoning- und Nicht-Reasoning-Modelle getrennt. Reasoning-Modelle denken mehrere Sekunden nach, bevor die erste sichtbare Antwort erscheint; ein direkter Vergleich mit Nicht-Reasoning-Modellen bei der Latenz wäre daher irreführend. Einige Modelle ändern ihr Verhalten außerdem je nach Aufgabe: GPT-5.2 beantwortet Q&A ohne Reasoning, denkt aber bei den…
- LLMFunktionsvergleich3. Nov
Vergleichen Sie 9 große Sprachmodelle im Gesundheitswesen
Wir haben 9 LLMs mithilfe des MedQA-Datasets verglichen, einem Benchmark für klinische Prüfungen auf Graduierten-Niveau, der aus USMLE-Fragen abgeleitet ist. Jedes Model beantwortete dieselben klinischen Multiple-Choice-Szenarien mit einem standardisierten Prompt und ermöglichte so einen direkten Vergleich der Genauigkeit. Wir haben außerdem die Latenz pro Frage erfasst, indem wir die Gesamtlaufzeit durch die Anzahl der abgeschlossenen…
- LLMBenchmark3. Nov
Benchmark von 90+ LLMs im Finanzwesen: Claude Opus 5.5 & Gemini 4 Argon
Der Testsatz ist die schwere Teilmenge des FinanceReasoning-Benchmarks (Tang et al.) mit 238 Fragen. Die Genauigkeit ist der Prozentsatz der korrekt beantworteten Fragen. Numerische Antworten erhalten eine relative Toleranz von 0,2 %. Output-Tokens sind die Tokens, die über die 238 Antworten hinweg generiert wurden. Input-Tokens werden in der Kostenberechnung separat gezählt. Die Kosten sind die berechneten…
- LLMBenchmark3. Nov
AIM-Text-to-SQL-Benchmark: SQL-Genauigkeit bei über 70 LLMs
SQL-Genauigkeit ist der Prozentsatz der bewerteten Abfragen, die das Referenzergebnis zurückgeben. Falsche Routen und als fehlerhaft markierte Referenzen werden ausgeschlossen. Eine Referenzabfrage ist die SQL, die als erwartete Antwort angegeben wird. Jedes Modell erreicht einen anderen Satz von SQL-Fragen, da die Bewertung von seinen Datenbankentscheidungen abhängt. Unterschiede in diesen Teilmengen und im Ausführungssetup schränken die…
- LLMEinblick2. Nov
LLM-Parameter: Typen, Skalierung, Fine-Tuning-Leitfaden
Die Parameteranzahl ist eine der am häufigsten zitierten Spezifikationen eines großen Sprachmodells, aber sie bestimmt nicht, wie gut ein Modell funktioniert oder wie viel es kostet, es zu betreiben. Das folgende Diagramm vergleicht 31 Modelle anhand ihres LLM-Index-Scores und ihrer durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe über sieben Benchmarks. Vier Modelle bilden die Pareto-Linie, bei der kein…
- LLMEinblick28. Okt
Die Zukunft der Large Language Models
Sehen Sie die Zukunft der Large Language Models, indem Sie Ansätze wie Selbsttraining, Faktenprüfung und spärliche Expertise vergleichen, die LLM-Einschränkungen beheben könnten. LLMs greifen während Gesprächen auf externe Quellen zu, anstatt sich auf Trainingsdaten zu verlassen. Das Model fragt externe Datenbanken ab, ruft aktuelle Informationen ab und liefert Quellenangaben. Einschränkung: Macht weiterhin Fehler. Quellenangaben garantieren…
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