KI-Modell-Ranking (LLM-Leaderboard)
Schnellste KI-Modelle
Language models ranked by Artificial Analysis Index
Beste Empfehlungen
Mit diesen Modellen starten
Schnelle Empfehlungen aus aktuellen Benchmark-, Geschwindigkeits- und Preisdaten.
Insgesamt am besten
Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)
von Anthropic
Bester Wert
Ling 3.0 Flash
von InclusionAI
Beste für Coding
Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)
von Anthropic
Schnellste brauchbare Option
Gemini 3.7 Flash (high)
von Google
Modell Name des KI-Modells und Anbieterorganisation | Intelligenz Artificial Analysis Intelligence Index - composite reasoning and capability score across the benchmark suite | Value Score Qualität, Geschwindigkeit und gemischter Token-Preis als relativer Wert-Score | Speed Inference-Durchsatz in Tokens pro Sekunde - wie schnell das Modell Antworten generiert | Context Maximum context window size - how much text, code, or conversation the model can process at once | Price Kosten pro 1 Million Tokens — Input (Text, den Sie senden) / Output (Text, den das Modell erzeugt) | Vergleichen |
|---|---|---|---|---|---|---|
#1 1 von Celeris · 24. Juli 2026 | 6.3 | 13 | 1530 tok/s | k. A. | $0.20/$0.70 | |
#2 Mercury 2 von Inception · 20. Feb. 2026 | 14.9 | 29 | 821 tok/s | 260K | $0.25/$0.75 | |
#3 Gemini 2.5 Flash-Lite (Reasoning) von Google · 17. Juni 2025 | 5.6 | 16 | 373 tok/s | 1.0M | $0.10/$0.40 | |
#4 Gemini 3.5 Flash-Lite von Google · 21. Juli 2026 | 27.6 | 36 | 371 tok/s | 1.0M | $0.30/$2.50 | |
#5 LFM2.5-VL-1.6B von Liquid AI · 5. Jan. 2026 | 1.0 | k. A. | 358 tok/s | k. A. | k. A./k. A. | |
OpenAI-kompatible InferenzWähle aus dem aktuellen Modellkatalog. Die Verarbeitungsbedingungen unterscheiden sich je ausgewähltem Modell und Service. Sicherer KI-Chat aus EuropaDie Verarbeitungsbedingungen unterscheiden sich je ausgewähltem Modell. Prüfe vor der Nutzung sensibler Daten die aktuelle Datenschutzerklärung und AVV/DPA. | ||||||
#6 HyperNova 60B 2605 (high, based on gpt-oss-120b) von Multiverse Computing · 26. Mai 2026 | 11.7 | 55 | 345 tok/s | k. A. | $0.04/$0.14 | |
#7 LFM2.5-8B-A1B von Liquid AI · 28. Mai 2026 | 2.7 | k. A. | 334 tok/s | k. A. | k. A./k. A. | |
#8 Ling 3.0 Flash von InclusionAI · 4. Aug. 2026 | 27.4 | 100 | 328 tok/s | 262K | $0.07/$0.22 | |
#9 Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning von NVIDIA · 29. Apr. 2026 | 9.0 | 30 | 328 tok/s | 262K | $0.07/$0.30 | |
#10 Trinity Large Thinking von Arcee AI · 1. Apr. 2026 | 12.0 | 22 | 322 tok/s | 262K | $0.25/$0.90 | |
#11 Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) von Google · 17. Juni 2025 | 1.4 | 4 | 319 tok/s | 1.0M | $0.10/$0.40 | |
#12 Gemini 3.7 Flash (high) von Google · 13. Aug. 2026 | 45.2 | 44 | 309 tok/s | 1.0M | $0.75/$3.75 | |
#13 Gemini 3.7 Flash (medium) von Google · 13. Aug. 2026 | 43.4 | 42 | 299 tok/s | 1.0M | $0.75/$3.75 | |
#14 Nemotron 3.5 Lightning von NVIDIA · 11. Aug. 2026 | 16.4 | 64 | 296 tok/s | 262K | $0.06/$0.20 | |
#15 Gemini 3.1 Flash-Lite von Google · 3. März 2026 | 18.7 | 30 | 292 tok/s | 1.0M | $0.25/$1.50 | |
#16 Gemini 3.7 Flash (low) von Google · 13. Aug. 2026 | 41.1 | 40 | 286 tok/s | 1.0M | $0.75/$3.75 | |
#17 Nova Micro von Amazon · 3. Dez. 2024 | 1.0 | 5 | 278 tok/s | k. A. | $0.04/$0.14 | |
#18 Muse Spark 1.2 (xhigh) von Meta · 5. Aug. 2026 | 46.8 | 40 | 260 tok/s | 1.0M | $1.25/$4.25 | |
#19 Command A+ von Cohere · 20. Mai 2026 | 15.6 | k. A. | 254 tok/s | k. A. | k. A./k. A. | |
#20 o3-mini (high) von OpenAI · 31. Jan. 2025 | 9.6 | 8 | 238 tok/s | k. A. | $1.10/$4.40 | |
#21 Qwen3.5 Omni Flash von Alibaba · 30. März 2026 | 12.9 | 29 | 236 tok/s | 1.0M | $0.10/$0.80 | |
#22 gpt-oss-20b (low) von OpenAI · 5. Aug. 2025 | 8.4 | 31 | 227 tok/s | 1.1M | $0.07/$0.20 | |
#23 Step 3.5 Flash von StepFun · 2. Feb. 2026 | 19.1 | 59 | 224 tok/s | 256K | $0.10/$0.30 | |
#24 Gemini 3.5 Flash (medium) von Google · 19. Mai 2026 | 38.0 | 25 | 223 tok/s | 1.0M | $1.50/$9.00 | |
#25 Gemini 2.5 Flash (Reasoning) von Google · 20. Mai 2025 | 13.9 | 18 | 223 tok/s | 1.0M | $0.30/$2.50 | |
#26 Step 3.5 Flash 2603 von StepFun · 2. Apr. 2026 | 19.5 | 60 | 217 tok/s | 256K | $0.10/$0.30 | |
#27 Ministral 3 3B von Mistral · 2. Dez. 2025 | 1.7 | 6 | 216 tok/s | k. A. | $0.10/$0.10 | |
#28 Gemini 3.6 Flash (high) von Google · 21. Juli 2026 | 40.3 | 39 | 215 tok/s | 1.0M | $0.75/$3.75 | |
#29 Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning) von Google · 20. Mai 2025 | 8.2 | 11 | 215 tok/s | 1.0M | $0.30/$2.50 | |
#30 o3-mini von OpenAI · 31. Jan. 2025 | 12.9 | 11 | 212 tok/s | k. A. | $1.10/$4.40 | |
#31 Granite 4.2 3B von IBM · 25. Aug. 2026 | 10.7 | 56 | 211 tok/s | 131K | $0.03/$0.12 | |
#32 Gemini 3.5 Flash (high) von Google · 19. Mai 2026 | 41.9 | 27 | 206 tok/s | 1.0M | $1.50/$9.00 | |
#33 Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) von Google · 17. Dez. 2025 | 30.7 | 35 | 205 tok/s | 1.0M | $0.50/$3.00 | |
#34 Qwen3.7 Max von Alibaba · 19. Mai 2026 | 37.0 | 23 | 202 tok/s | 1.0M | $2.50/$7.50 | |
#35 LFM2.5-2.6B von Liquid AI · 4. Aug. 2026 | 5.3 | k. A. | 201 tok/s | k. A. | k. A./k. A. | |
#36 Gemini 3 Flash Preview (Non-reasoning) von Google · 17. Dez. 2025 | 20.8 | 23 | 200 tok/s | 1.0M | $0.50/$3.00 | |
#37 Agnes 2.5 Pro Alpha von Sapiens AI · 24. Juli 2026 | 31.2 | 50 | 200 tok/s | k. A. | $0.45/$0.90 | |
#38 Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning) von Alibaba · 11. Sept. 2025 | 10.7 | 20 | 191 tok/s | 1.0M | $0.15/$1.20 | |
#39 Muse Spark 1.3 (max) von Meta · 2. Sept. 2026 | 53.0 | 45 | 190 tok/s | 1.0M | $1.25/$4.25 | |
#40 Gemini 3.5 Flash (minimal) von Google · 19. Mai 2026 | 28.0 | 18 | 189 tok/s | 131K | $1.50/$9.00 | |
#41 gpt-oss-120b (low) von OpenAI · 5. Aug. 2025 | 8.9 | 21 | 189 tok/s | 1.1M | $0.15/$0.54 | |
#42 Quasar 438B (max, based on GLM-5.2) von Multiverse Computing · 10. Aug. 2026 | 33.9 | 43 | 182 tok/s | k. A. | $0.60/$1.80 | |
#43 GPT-5.4 mini (medium) von OpenAI · 17. März 2026 | 23.2 | 21 | 177 tok/s | 400K | $0.75/$4.50 | |
#44 Qwen3 Next 80B A3B Instruct von Alibaba · 11. Sept. 2025 | 7.8 | 15 | 175 tok/s | 1.0M | $0.15/$1.20 | |
#45 GPT-5.4 nano (xhigh) von OpenAI · 17. März 2026 | 30.9 | 54 | 172 tok/s | 400K | $0.20/$1.25 | |
#46 Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning) von Alibaba · 24. Feb. 2026 | 17.0 | 25 | 170 tok/s | 262K | $0.25/$2.00 | |
#47 Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) von NVIDIA · 4. Juni 2026 | 29.6 | 34 | 169 tok/s | 256K | $0.60/$2.60 | |
#48 Nova 2.0 Lite (low) von Amazon · 29. Okt. 2025 | 11.7 | 15 | 168 tok/s | k. A. | $0.30/$2.50 | |
#49 Nova Lite von Amazon · 3. Dez. 2024 | 1.4 | 5 | 168 tok/s | k. A. | $0.06/$0.24 | |
#50 gpt-oss-20b (high) von OpenAI · 5. Aug. 2025 | 9.1 | 36 | 168 tok/s | 1.1M | $0.06/$0.19 | |
#51 GPT-5.4 nano (Non-Reasoning) von OpenAI · 17. März 2026 | 11.5 | 20 | 164 tok/s | 400K | $0.20/$1.25 | |
#52 Nova 2.0 Lite (high) von Amazon · 29. Okt. 2025 | 14.3 | 19 | 163 tok/s | k. A. | $0.30/$2.50 | |
#53 Small 4 (Reasoning) von Mistral · 16. März 2026 | 12.8 | 30 | 163 tok/s | 262K | $0.15/$0.60 | |
#54 GPT-5 nano (medium) von OpenAI · 7. Aug. 2025 | 12.9 | 42 | 163 tok/s | 400K | $0.05/$0.40 | |
#55 gpt-oss-120b (high) von OpenAI · 5. Aug. 2025 | 15.6 | 37 | 162 tok/s | 1.1M | $0.15/$0.59 | |
#56 GPT-4.1 von OpenAI · 14. Apr. 2025 | 13.2 | 8 | 161 tok/s | 1.1M | $2.00/$8.00 | |
#57 Nemotron 3 Nano 30B A3B (Reasoning) von NVIDIA · 15. Dez. 2025 | 8.6 | 35 | 159 tok/s | 256K | $0.05/$0.20 | |
#58 Nemotron 3 Nano 30B A3B (Non-reasoning) von NVIDIA · 15. Dez. 2025 | 1.8 | 7 | 157 tok/s | 256K | $0.05/$0.20 | |
#59 GPT-5 nano (minimal) von OpenAI · 7. Aug. 2025 | 2.4 | 8 | 156 tok/s | 1.1M | $0.05/$0.40 | |
#60 GPT-5.4 mini (xhigh) von OpenAI · 17. März 2026 | 31.9 | 29 | 156 tok/s | 400K | $0.75/$4.50 | |
#61 Ling 3.0 Tiny von InclusionAI · 6. Aug. 2026 | 15.7 | k. A. | 155 tok/s | 262K | k. A./k. A. | |
#62 Nova 2.0 Lite (medium) von Amazon · 29. Okt. 2025 | 12.9 | 17 | 155 tok/s | k. A. | $0.30/$2.50 | |
#63 Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) von Alibaba · 30. Juli 2025 | 8.6 | 12 | 154 tok/s | 1.0M | $0.20/$2.40 | |
#64 GPT-5.4 mini (Non-Reasoning) von OpenAI · 17. März 2026 | 10.6 | 10 | 153 tok/s | 400K | $0.75/$4.50 | |
#65 GPT-5.4 nano (medium) von OpenAI · 17. März 2026 | 23.5 | 41 | 153 tok/s | 400K | $0.20/$1.25 | |
#66 Nova 2.0 Lite (Non-reasoning) von Amazon · 29. Okt. 2025 | 6.0 | 8 | 153 tok/s | k. A. | $0.30/$2.50 | |
#67 Qwen3.5 35B A3B (Reasoning) von Alibaba · 24. Feb. 2026 | 22.6 | 33 | 152 tok/s | 262K | $0.25/$2.00 | |
#68 Small 3.1 von Mistral · 17. März 2025 | 8.6 | 27 | 151 tok/s | 262K | $0.10/$0.30 | |
#69 GPT-5.4 (xhigh) von OpenAI · 5. März 2026 | 42.8 | 22 | 149 tok/s | 272K | $2.50/$15.00 | |
#70 Small 4 (Non-reasoning) von Mistral · 16. März 2026 | 6.6 | 15 | 148 tok/s | 262K | $0.15/$0.60 | |
#71 GPT-5 nano (high) von OpenAI · 7. Aug. 2025 | 13.7 | 44 | 146 tok/s | 400K | $0.05/$0.40 | |
#72 Small (Feb '24) von Mistral · 26. Feb. 2024 | 1.0 | 2 | 146 tok/s | 262K | $0.15/$0.60 | |
#73 Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) von Alibaba · 24. Feb. 2026 | 20.6 | 24 | 145 tok/s | 1.0M | $0.40/$3.20 | |
#74 Granite 4.2 8B von IBM · 25. Aug. 2026 | 13.9 | 51 | 143 tok/s | 131K | $0.06/$0.25 | |
#75 Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning) von NVIDIA · 11. März 2026 | 18.6 | 38 | 142 tok/s | 262K | $0.20/$0.80 | |
#76 Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) von Alibaba · 16. Apr. 2026 | 17.1 | 22 | 142 tok/s | 262K | $0.38/$2.25 | |
#77 Small 3 von Mistral · 30. Jan. 2025 | 1.4 | 4 | 141 tok/s | 262K | $0.10/$0.30 | |
#78 Qwen3 30B A3B 2507 Instruct von Alibaba · 29. Juli 2025 | 3.4 | 7 | 141 tok/s | 1.0M | $0.20/$0.80 | |
#79 Grok 4.3 (high) von SpaceXAI · 30. Apr. 2026 | 29.3 | 28 | 141 tok/s | 500K | $1.25/$2.50 | |
#80 Small (Sep '24) von Mistral · 17. Sept. 2024 | 1.0 | 2 | 141 tok/s | 262K | $0.20/$0.60 | |
#81 Llama 3.1 Instruct 8B von Meta · 23. Juli 2024 | 2.0 | 14 | 140 tok/s | k. A. | $0.02/$0.05 | |
#82 GPT-4o mini von OpenAI · 18. Juli 2024 | 1.4 | 3 | 138 tok/s | 1.1M | $0.15/$0.60 | |
#83 o4-mini (high) von OpenAI · 16. Apr. 2025 | 19.1 | 16 | 137 tok/s | k. A. | $1.10/$4.40 | |
#84 GPT-4o (Nov '24) von OpenAI · 20. Nov. 2024 | 5.4 | 3 | 137 tok/s | 1.1M | $2.50/$10.00 | |
#85 Small 3.2 von Mistral · 20. Juni 2025 | 5.0 | 15 | 136 tok/s | 262K | $0.10/$0.30 | |
#86 V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) von DeepSeek · 31. Juli 2026 | 40.8 | 60 | 134 tok/s | 1.0M | $0.44/$1.32 | |
#87 Nemotron Nano 9B V2 (Non-reasoning) von NVIDIA · 18. Aug. 2025 | 1.8 | 7 | 134 tok/s | 256K | $0.05/$0.20 | |
#88 GPT-5.3 Codex (xhigh) von OpenAI · 5. Feb. 2026 | 36.9 | 20 | 134 tok/s | 1.1M | $1.75/$14.00 | |
#89 GPT-5.5 Instant (June 2026) von OpenAI · 25. Juni 2026 | 21.6 | 8 | 134 tok/s | 1.1M | $5.00/$30.00 | |
#90 GPT-5.6 Luna (max) von OpenAI · 9. Juli 2026 | 43.4 | 77 | 133 tok/s | 1.1M | $0.20/$1.20 | |
#91 Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) von Alibaba · 24. Feb. 2026 | 24.8 | 28 | 133 tok/s | 1.0M | $0.40/$3.20 | |
#92 Devstral Small 2 von Mistral · 9. Dez. 2025 | 11.2 | k. A. | 132 tok/s | k. A. | k. A./k. A. | |
#93 Medium 3 von Mistral · 7. Mai 2025 | 6.7 | 9 | 131 tok/s | 262K | $0.40/$2.00 | |
#94 Solar Pro 3 von Upstage · 6. Apr. 2026 | 8.5 | 20 | 130 tok/s | 131K | $0.15/$0.60 | |
#95 Medium von Mistral · 11. Dez. 2023 | 1.0 | 1 | 130 tok/s | 262K | $1.50/$7.50 | |
#96 Medium 3.5 von Mistral · 29. Apr. 2026 | 22.7 | 16 | 129 tok/s | 262K | $1.50/$7.50 | |
#97 Qwen3.6 35B A3B (Reasoning) von Alibaba · 16. Apr. 2026 | 26.2 | 34 | 129 tok/s | 1.0M | $0.38/$2.25 | |
#98 Nex-N2-Pro von Nex AGI · 2. Juni 2026 | 32.7 | 39 | 129 tok/s | 262K | $0.50/$2.50 | |
#99 Ring-2.6-1T von InclusionAI · 8. Mai 2026 | 23.7 | 31 | 128 tok/s | k. A. | $0.30/$2.50 | |
#100 Gemini 2.5 Pro von Google · 5. Juni 2025 | 19.0 | 12 | 128 tok/s | 66K | $1.25/$10.00 | |
Zeige 100 von 642 Modelle
Das KI-Modell-Leaderboard verstehen
Dieses umfassende KI-Modell-Leaderboard hilft Ihnen, zu vergleichen und auszuwählen die besten Large Language Models (LLMs) für Ihre Anforderungen. Wir erfassen standardisierte KI-Benchmarks, Token-Preise, Inference-Geschwindigkeit und Modellfähigkeiten bei allen großen KI-Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google, Meta, und DeepSeek.
Kern-KI-Benchmarks erklärt
Wichtige Kennzahlen
So wählen Sie das richtige KI-Modell für Ihren Use Case
Für Forschung & Analyse
Priorisieren Sie Modelle mit hohen MMLU-Pro- (70 %+) und GPQA-Werten (60 %+), wenn es um komplexe Denkaufgaben, wissenschaftliche Recherche und technische Dokumentation geht
Für Kostenoptimierung
Sortieren Sie nach Input-/Output-Preisen - kleinere Modelle liefern bei einfachen Aufgaben oft 80 % der Flaggschiff-Leistung zu 10 % der Kosten
Für Mathe & MINT
Filtern Sie nach Math-Index oder AIME-2025-Scores (50 %+) für quantitative Analysen, Engineering-Berechnungen und wissenschaftliche Anwendungen
Alle Benchmark-Scores und Preisdaten werden täglich von Artificial Analysis aktualisiert, um die neuesten Modellversionen und Fähigkeiten abzubilden. Nutzen Sie die Sortierfilter oben, um KI-Modelle nach Intelligenz, Kosten, Coding-Fähigkeit, Mathe-Leistung, Geschwindigkeit oder Veröffentlichungsdatum zu finden.
Häufig gestellte Fragen
Was ist MMLU-Pro und warum gilt es als Standard-Benchmark für KI-Intelligenz?
MMLU-Pro (Massive Multitask Language Understanding - Professional) ist der umfassendste KI-Benchmark und testet Modelle in 14 akademischen Fachbereichen, darunter Mathematik, Naturwissenschaften, Geschichte, Recht und Ethik. Die Werte reichen von 46 % (Grundkompetenz) bis 87 % (nahe Expertenniveau). Modelle über 75 % zeigen starke allgemeine Intelligenz für professionelle Anwendungen, während Werte unter 60 % auf Einschränkungen bei komplexen Denkaufgaben hindeuten.
Was misst GPQA und welche Modelle erzielen die höchsten Werte?
GPQA (Graduate-level Google-Proof Q&A) prüft Denken auf Promotionsniveau mit Fragen, die bewusst "Google-proof" sind - sie erfordern tiefes Verständnis statt bloßer Faktenrecherche. Spitzenmodelle wie GPT-5.1 (87,3 %), GPT-5 mini (82,8 %) und o3 (82,7 %) sind bei GPQA besonders stark und eignen sich für Forschung, technische Analysen und komplexe Problemlösung. Modelle unter 50 % GPQA haben oft Schwierigkeiten bei anspruchsvollem Denken und liefern eher oberflächliche Antworten.
Was ist AIME 2025 und wie bewertet es die mathematischen Fähigkeiten von KI?
AIME 2025 (American Invitational Mathematics Examination) ist ein Benchmark auf Wettbewerbsniveau, der fortgeschrittene Problemlösung, Algebra, Geometrie und Zahlentheorie testet. Werte über 80 % (wie GPT-5 Codex mit 98,7 % oder GPT-5.1 mit 94 %) zeigen außergewöhnliches mathematisches Denken für Engineering, Scientific Computing und quantitative Analysen. Modelle unter 50 % können bei mehrstufigen mathematischen Aufgaben Probleme haben oder benötigen eine explizite Aufschlüsselung.
Wie wird die Preisgestaltung von KI-Modellen berechnet und was gilt als kosteneffizient?
Die Preise von KI-Modellen werden pro 1 Million Tokens berechnet (etwa 750.000 Wörter). Input-Preise betreffen den Text, den Sie senden, Output-Preise die generierten Antworten. Günstige Modelle wie Llama 3.3 70B kosten $0.54/$0.71 pro Million Tokens, Mid-Tier-Modelle wie GPT-5 nano $0.05/$0.40, Premium-Modelle wie GPT-5 $1.25/$10. Bei typischen Anwendungen mit einem Input-/Output-Verhältnis von 3:1 können Budget-Modelle 10- bis 20-mal günstiger sein und dennoch 70-80 % der Leistung liefern.
Welche KI-Modelle eignen sich am besten für Coding und Programmierung?
Sortieren Sie nach Coding Index um die besten Programmiermodelle zu sehen. Unser Coding Index kombiniert LiveCodeBench, SciCode und Coding-Benchmarks. Zu den Top-Performern gehören GPT-5.1 (57,5), GPT-5 mini (51,4) und GPT-5 Codex (53,5). Diese Modelle sind stark bei Codegenerierung, Debugging, Refactoring und der Erklärung komplexer Algorithmen. Für kostenbewusste Entwickler bieten Modelle mit 40+ Punkten im Coding Index ein sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für Routineaufgaben.
Wie oft werden KI-Modell-Benchmarks und Rankings aktualisiert?
Unser Leaderboard wird täglich mit der Artificial Analysis API synchronisiert, damit Benchmark-Scores (MMLU-Pro, GPQA, AIME 2025), Preise und Inference-Geschwindigkeit die neuesten Modellversionen widerspiegeln. Neue Modell-Releases erscheinen sofort unter der Sortierung "Neueste". Benchmark-Scores können sich ändern, wenn Anbieter aktualisierte Versionen veröffentlichen - zum Beispiel erreichte GPT-5.1 (veröffentlicht im November 2025) 69,7 Intelligenzpunkte gegenüber 68,5 bei GPT-5 aus August 2025.
Welche Inference-Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde) brauche ich für meine Anwendung?
Die Inference-Geschwindigkeit bestimmt, wie schnell Modelle Antworten erzeugen. Für Echtzeit-Chatbots und interaktive Anwendungen sind 100+ Tokens/Sekunde sinnvoll (z. B. gpt-oss-120B mit 340 tok/s). Für Hintergrundverarbeitung und Batch-Jobs reichen 50-100 tok/s. Premium-Reasoning-Modelle wie GPT-5 (103 tok/s) balancieren Geschwindigkeit und Fähigkeiten. Wichtig: Höhere Geschwindigkeit bedeutet nicht automatisch bessere Qualität - langsamere Modelle liefern oft durchdachtere, detailliertere Antworten.
Kann ich diese KI-Modelle kostenlos testen, bevor ich mich entscheide?
Ja! Probieren Sie unsere kostenlose KI-Chatoberfläche aus, um verschiedene Modelle sofort ohne Account zu testen. Viele Anbieter haben ebenfalls kostenlose Stufen: OpenAI (ChatGPT mit Tageslimits), Anthropic (Claude mit Nutzungslimits), Google (Gemini Free Tier) und Open-Source-Modelle wie Llama 3.3. Vergleichen Sie die Leistung für Ihren konkreten Use Case, bevor Sie auf bezahlte Pläne wechseln.