Modellvergleich

Claude 2.0
vs. Mercury 2

Vergleich von 2 KI-Modellen · 4 Benchmarks · Anthropic, Inception

Chatten mit Claude & Mercury

Guenstigstes Modell

Anthropic logo Claude 2.0

$0.00/1M

Hoechste Intelligenz

Inception logo Mercury 2

77.0% GPQA

Bestes Coding

Inception logo Mercury 2

30.6 Coding-Index

Preisunterschied

Infinityx

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

4 Tests
Anthropic logo

Claude 2.0

2
  • MMLU Pro
  • LiveCodeBench
Inception logo

Mercury 2

2
  • GPQA
  • HLE
Metrik
Anthropic logo Claude 2.0
Anthropic
Inception logo Mercury 2
Inception
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$0.25/1M
Output-Kosten $0.00/1M$0.75/1M
Gemischt (3:1) $0.38/1M
Spezifikationen
Anbieter AnthropicInception
Veröffentlichung 11. Juli 202320. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 785.6 tok/s
TTFT 3269ms
Latenz 3269ms
Composite-Indizes
Intelligenz 9.132.8
Coding 12.930.6
Mathe
Standard-Benchmarks
GPQA 34.4%77.0%
MMLU Pro 48.6%
HLE 15.5%
LiveCodeBench 17.1%
MATH 500
AIME 2025
AIME (Original) 0.0%
SciCode 19.4%38.7%
LCR 36.3%
IFBench 69.8%
TAU-bench v2 70.8%
TerminalBench Hard 26.5%

Wichtigste Erkenntnisse

Claude 2.0 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Mercury 2 fuehrt bei Reasoning mit 77.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

Mercury 2 erreicht einen 30.6 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.

Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.

Wann welches Modell sinnvoll ist

Anthropic logo

Claude 2.0

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
Inception logo

Mercury 2

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.

Leitfaden zum KI-Modellvergleich

Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.

Composite-Indizes verstehen

  • Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
  • Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
  • Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau

Wichtige Vergleichsmetriken

  • Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
  • Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
  • Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
  • Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf

So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv

Leistung vs. Kosten

Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen

Aufgabenspezifische Auswahl

Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning

Praxistest

Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen

Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.