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LLM Benchmarks

Ein transparenter Intelligenz-Index, der öffentliche Benchmarks mit AIMultiples eigenen agentischen, RAG- und Enterprise-Reasoning-Bewertungen kombiniert.

Zuletzt aktualisiert Jun 2026
TOP-MODELL
Claude Fable 5
Index 92
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
MiniMax M3
$0.42 / 1M
Am schnellsten
GPT OSS 120B
0.19s TTFT
Abdeckung
64 Modelle
8 Benchmarks · 336 Bewertungsläufe
AIMultiple Intelligenz-Index

Bestenliste

Die am höchsten bewerteten Modelle über alle Benchmarks hinweg.

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#
Modell
Index
LegalBench
FinanceReasoning
Text-to-SQL
Agentic RAG
ARC-AGI-2
Agentic LLM Benchmark
FrontierMath
Swe-Bench
1
Claude Fable 5
Claude Fable 5
Anthropic
92
89909098-69--
2
Kimi K3
Kimi K3
Moonshot AI
88
86887793-73--
3
GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Sol
OpenAI
87
879074879362--
4
Grok 4.5
Grok 4.5
X
86
86887983-73--
5
GPT-5.5
GPT-5.5
OpenAI
83
87---8559--
6
GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Terra
OpenAI
80
858771918461--
7
GPT-5.6 Sol Pro
GPT-5.6 Sol Pro
OpenAI
80
-917996-54--
8
Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6
Anthropic
78
-8868806972--
9
Gemini 3 Pro Preview
Gemini 3 Pro Preview
Google
77
8786608931---
10
Gemini 3.1 Pro Preview
Gemini 3.1 Pro Preview
Google
77
87876589774627-
Seite 1 von 7

Kosten$20.00
Latenz3.98s
Kontext1M
TTFT3.98s
LegalBench
89
FinanceReasoning
90
Text-to-SQL
90
Agentic RAG
98
Agentic LLM Benchmark
69

Kosten$6.00
Latenz252.11s
Kontext1M
TTFT252.11s
LegalBench
86
FinanceReasoning
88
Text-to-SQL
77
Agentic RAG
93
Agentic LLM Benchmark
73

Kosten$11.25
Latenz2.47s
Kontext1M
TTFT2.47s
LegalBench
87
FinanceReasoning
90
Text-to-SQL
74
Agentic RAG
87
ARC-AGI-2
93
Agentic LLM Benchmark
62

Kosten$3.00
Latenz10.26s
Kontext500k
TTFT10.26s
LegalBench
86
FinanceReasoning
88
Text-to-SQL
79
Agentic RAG
83
Agentic LLM Benchmark
73

Kosten$11.25
Latenz1.03s
Kontext272k
TTFT1.03s
LegalBench
87
ARC-AGI-2
85
Agentic LLM Benchmark
59

Kosten$5.63
Latenz1.92s
Kontext1M
TTFT1.92s
LegalBench
85
FinanceReasoning
87
Text-to-SQL
71
Agentic RAG
91
ARC-AGI-2
84
Agentic LLM Benchmark
61

Kosten$11.25
Latenz11.46s
Kontext1M
TTFT11.46s
FinanceReasoning
91
Text-to-SQL
79
Agentic RAG
96
Agentic LLM Benchmark
54

Kosten$10.00
Latenz1.75s
Kontext1M
TTFT1.75s
FinanceReasoning
88
Text-to-SQL
68
Agentic RAG
80
ARC-AGI-2
69
Agentic LLM Benchmark
72

Kosten$4.50
Latenz-
Kontext1M
TTFT
LegalBench
87
FinanceReasoning
86
Text-to-SQL
60
Agentic RAG
89
ARC-AGI-2
31

Kosten$4.50
Latenz33.83s
Kontext1M
TTFT33.83s
LegalBench
87
FinanceReasoning
87
Text-to-SQL
65
Agentic RAG
89
ARC-AGI-2
77
Agentic LLM Benchmark
46
FrontierMath
27
Seite 1 von 7

Diagramme

Folgt den Modellen mit der besten Performance

Entwicklung im Zeitverlauf
Intelligenz-Index nach Modell-Veröffentlichungsdatum
Kosten vs. Leistung
Gemischte Kosten im Verhältnis zum Intelligenz-Index
Modell × Benchmark
Top-Modelle bei ausgewählten Benchmarks
Methodik

Wie der Index aufgebaut ist

Der Intelligenz-Index normalisiert jeden Benchmark auf eine Skala von 0-100 und mittelt die relative Position eines Modells über die Benchmarks, für die es bewertet wurde. Jeder unten aufgeführte Benchmark fließt in diese Punktzahl ein.

Aktuelle Updates

Aktuelle Updates

Neueste Änderungen am Intelligenz-Index, an der Modellabdeckung und an der AIMultiple-Benchmark-Methodik.

Moonshot AI

Kimi K3

Neues Modell zum AIMultiple Intelligenz-Index hinzugefügt.

OpenAI

GPT-5.6 Sol

Neues Modell zum AIMultiple Intelligenz-Index hinzugefügt.

OpenAI

GPT-5.6 Terra

Neues Modell zum AIMultiple Intelligenz-Index hinzugefügt.

OpenAI

GPT-5.6 Sol Pro

Neues Modell zum AIMultiple Intelligenz-Index hinzugefügt.

LLM Anwendungsfälle, Analysen & Benchmarks erkunden

50+ ChatGPT-Anwendungsfälle mit realen Beispielen

LLM
Einblick
6. Jul

ChatGPT erreichte Anfang 2026 etwa 1 Milliarde wöchentlich aktive Nutzer, was rund 10 % der Weltbevölkerung entspricht.1 OpenAI übertraf im Jahr 2025 einen Jahresumsatz von 20 Milliarden US-Dollar, bestätigt durch CFO Sarah Friar.2 Der Anthropic Economic Index unterscheidet zwei Nutzungsarten: Erweiterung, bei der ein Mensch mit KI interagiert, und Automatisierung, bei der KI Aufgaben unabhängig…

Mehr lesen
LLM
Benchmark
2. Jul

Vergleichen Sie multimodale KI-Modelle im visuellen Schlussfolgern

Wir haben 15 führende multimodale KI-Modelle im visuellen Schlussfolgern mit 200 visuellen Fragen getestet. Die Evaluierung bestand aus zwei Bereichen: 100 Fragen zum Diagrammverständnis, die Interpretation von Datenvisualisierungen testen, und 100 Fragen zur visuellen Logik, die Mustererkennung und räumliches Denken bewerten. Jede Frage wurde 5‑mal ausgeführt, um konsistente und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Sehen…

LLM
Einblick
2. Jul

LLM Marktanteil: Vergleich von Nutzung & Akzeptanz

Wir analysierten den LLM-Marktanteil, indem wir nutzungsbasierte Daten und Schätzungen zu Web-Besuchen kombinierten, um zu zeigen, wie die Nachfrage nach large language models über KI-Labore und KI-Anwendungen verteilt ist: Lesen Sie die Methodik, um zu erfahren, wie wir diese Ergebnisse gemessen und berechnet haben. Die Vereinigten Staaten dominierten die Web-Besuche über alle vier Monate hinweg…

LLM
Funktionsvergleich
2. Jul

Top LLMOps Tools & Vergleich mit MLOPs

LLMOps-Plattformen übernehmen den operativen Teil des Betriebs von Large Language Models: Bereitstellung, Überwachung, Evaluierung und Kostenmanagement. Wir haben führende LLMOps-Tools, deren Kernfunktionen, Preismodelle und ihre Unterschiede untersucht, um die beste Lösung für verschiedene Anwendungsfälle zu identifizieren. Eine Aufschlüsselung jeder Metrik finden Sie unten: LLMOps-Plattformen unterstützen den Lebenszyklus von LLMs durch die Ermöglichung von: LLMOps-Plattformen unterscheiden…

LLM
Funktionsvergleich
29. Jun

Vergleich von 9 Großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen

Wir haben 9 LLMs anhand des MedQA-Datensatzes verglichen, einer klinischen Prüfungsbenchmark auf Graduiertenniveau, die auf USMLE-Fragen basiert. Jedes Modell beantwortete dieselben klinischen Multiple-Choice-Szenarien mit einem standardisierten Prompt, was einen direkten Genauigkeitsvergleich ermöglicht. Wir haben auch die Latenz pro Frage gemessen, indem wir die Gesamtlaufzeit durch die Anzahl der bearbeiteten MedQA-Items dividiert haben. Benchmark-Methodik: Dieser Benchmark…

LLM
Einblick
26. Jun

LLM Parameter: GPT-5 High, Mittel, Niedrig und Minimal

Einige LLMs, wie die GPT-5-Familie von OpenAI, sind in verschiedenen Versionen verfügbar (z. B. GPT-5, GPT-5-mini und GPT-5-nano) und mit verschiedenen Parametereinstellungen, einschließlich hoch, mittel, niedrig und minimal. Im Folgenden untersuchen wir die Unterschiede zwischen diesen Modellversionen, indem wir ihre Benchmark-Leistung und die Kosten für die Durchführung der Benchmarks erfassen. Wir haben die GPT-5-Familie in…

LLM
Open-World-Bewertung
25. Jun

LLM-Orchestrierung: 22 Frameworks und Gateways

Die Optimierung der LLM-Orchestrierung ist entscheidend, um die Leistung zu verbessern und gleichzeitig den Ressourcenverbrauch zu kontrollieren. Um zu bewerten, wie unterschiedliche Orchestrierungsansätze in der Praxis abschneiden, haben wir folgende Benchmarks durchgeführt: Entdecken Sie ausgewählte LLM-Orchestrierungs-Tools, einschließlich Entwickler-Frameworks und Enterprise-Gateways: Die LLM-Orchestrierung umfasst die Verwaltung und Integration mehrerer Large Language Models (LLMs), um komplexe Aufgaben…

LLM
Einblick
25. Jun

Die Zukunft großer Sprachmodelle

Entdecken Sie die Zukunft großer Sprachmodelle, indem Sie vielversprechende Ansätze wie Selbsttraining, Faktenprüfung und spärliche Expertise untersuchen, die Einschränkungen von LLM beheben könnten. Vergleich der Erfolgsquoten von LLM’s Claude Sonnet 4.6 führte den Benchmark mit einer Gesamtpunktzahl von 0.748 an, wobei die Basis- und Denkvarianten bis auf drei Dezimalstellen gleichauf lagen. Claude Opus 4.8…

LLM
Einblick
22. Jun

Große multimodale Modelle (LMMs) vs. LLMs

Wir haben die Leistung großer multimodaler Modelle (LMMs) bei finanziellen Denkaufgaben anhand eines sorgfältig ausgewählten Datensatzes bewertet. Durch die Analyse einer Teilmenge hochwertiger Finanzproben bewerten wir die Fähigkeiten der Modelle bei der Verarbeitung und dem logischen Denken mit multimodalen Daten im Finanzbereich. Der Abschnitt zur Methodik bietet detaillierte Einblicke in den verwendeten Datensatz und den…

LLM
Einblick
22. Jun

10+ Large Language Model Beispiele

Wir haben Open-Source-Benchmarks zusammengestellt, um führende proprietäre und Open-Source Large Language Models zu vergleichen. Wählen Sie Ihren Anwendungsfall, um das richtige Modell zu finden. Sie können Large Language Models bewerten, indem Sie ihre Benchmark-Leistung und die tatsächliche Latenz (verfügbar durch Klicken auf den Namen jedes Modells in der Tabelle) prüfen und ihre Preise überprüfen, um…

LLM
Funktionsvergleich
22. Jun

Cloud LLM vs. lokale LLMs: Beispiele & Vorteile

Cloud-LLMs, die auf fortschrittlichen Modellen wie GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 basieren, bieten Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. Umgekehrt gewährleisten lokale LLMs, die auf Open-Source-Modellen wie Llama 4, DeepSeek V4 und Qwen3.6-Plus basieren, stärkeren Datenschutz und Anpassbarkeit. Erkunden Sie, was Cloud-LLMs sind, Stärken und Schwächen, die häufigsten Fallstudien mit Beispielen aus der Praxis und wie sie sich…