Alle relevanten Large Language Models auf einen Blick — sortiert nach
Quality Index, Geschwindigkeit, Latenz und Preis. Datenquelle:
Artificial Analysis.
Aktuell gefiltert auf OpenAI · 41 Modelle · Letzte Synchronisation:
Wie liest du dieses Leaderboard?
Quality Index ist ein zusammengesetzter Wert von Artificial Analysis aus über zehn unabhängigen Benchmarks (MMLU-Pro, GPQA, HLE, LiveCodeBench, SciCode, AIME u. a.). Höher = besser. Speed misst Output-Tokens pro Sekunde im Median über alle Hosting-Provider. Latency ist die Time-to-First-Token in Sekunden — wichtig für Streaming-UIs. Preise sind US-Dollar pro 1 Million Tokens, separat für Input und Output. Sortiere nach deiner Priorität, filter nach Anbieter oder Preis-Bucket — und prüfe konkrete Kosten direkt im Token-Rechner oder zwei Modelle im Head-to-Head-Vergleich.
Schätze deine monatlichen API-Kosten — gib dein erwartetes Token-Volumen ein, wir rechnen für die Top-15 Modelle.
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Modell
Vendor
Quality
Kosten/Monat (USD)
📈 Tool
Quality vs. Preis (Pareto-Chart)
Wo liegt der beste Tradeoff? Modelle oben-links sind die Pareto-Optima: hohe Quality, niedriger Preis.
Pareto-Optimum Andere Modelle
❓ Häufige Fragen zum KI-Modelle-Leaderboard
Woher stammen die Leaderboard-Daten?
Quality Index, Speed (Output-Tokens/s), Latenz (Time-to-First-Token) und Preise (USD pro 1 Mio. Tokens) kommen direkt von Artificial Analysis. Synchronisation täglich um 04:00 UTC. Wir speichern keine eigenen Benchmark-Werte und führen keine eigene Bewertung durch.
Was misst der Quality Index genau?
Der Artificial-Analysis-Intelligence-Index ist ein zusammengesetzter Score aus über zehn unabhängigen Benchmarks: MMLU-Pro (Wissen), GPQA & HLE (Reasoning), LiveCodeBench & SciCode (Coding), AIME (Mathematik), IFBench (Instruction-Following), LCR (Long-Context-Recall) und τ² (Tool-Use). Skala 0–100 — höher = besser.
Warum sind manche bekannte Modelle nicht im Leaderboard?
Wir zeigen nur Modelle, die in der Registry als is_active=true markiert sind und für die Artificial Analysis vollständige Benchmark-Daten liefert. Reine Bild- oder Audio-Modelle, deprecatete Versionen sowie Closed-Beta-Modelle ohne öffentliche API erscheinen nicht.
Wie nutze ich Sortierung und Filter sinnvoll?
Sortiere nach Quality für maximale Genauigkeit, nach Speed für hohen Durchsatz, nach Latency für reaktive Streaming-UIs und nach Preis für kostensensitive Workloads. Kombiniere die Vendor- und Preis-Filter, um z. B. „nur OpenAI unter 5 USD/Mio. Output“ zu finden.
Wie berechne ich konkrete Token-Kosten?
Im Token-Kostenrechner kannst du Input- und Output-Volumen einsetzen und die monatlichen Kosten für jedes Modell live durchspielen. Für direkten Head-to-Head-Vergleich zweier Modelle nutze die Vergleichs-Seiten.