Welches KI-Modell ist gerade das beste? Die ehrliche Antwort: Es kommt darauf an, wofür. Darum findest du hier keinen einzelnen Sieger, sondern laufend aktualisierte Ranglisten — sie ziehen ihre Daten live von den Quellen, ohne dass die Seite von Hand gepflegt werden muss. Wähle die Disziplin, die dich interessiert.
Gesamtleistung — die stärksten Modelle insgesamt
Quelle: BenchLM.ai — Meta-Rangliste über viele Benchmarks, inkl. GPT, Claude und Gemini. Lädt nicht? In neuem Tab öffnen →
Schwerste Aufgaben — Humanity’s Last Exam
Quelle: CAIS — der wohl härteste Wissens- und Reasoning-Test. Lädt nicht? In neuem Tab öffnen →
Programmieren — SWE-bench Verified
Quelle: SWE-bench — löst ein Modell echte Programmier-Aufgaben aus offenen Projekten? Lädt nicht? In neuem Tab öffnen →
Die großen Aggregatoren
Einzelne Benchmarks listen oft vor allem Modelle mit offen veröffentlichten Ergebnissen. Wer die proprietären Spitzenmodelle (GPT, Claude, Gemini) im direkten Vergleich sehen will, schaut am besten in diese vier laufend gepflegten Quellen:
Artificial Analysis →
Die seriöseste unabhängige Referenz: Qualität, Geschwindigkeit, Latenz, Preis und Kontextfenster — alle Anbieter nebeneinander.
LMArena →
Rangliste nach Millionen menschlicher Direktvergleiche („welche Antwort ist besser?“). Misst gefühlte Qualität, nicht nur Tests.
BenchLM →
Breite Meta-Rangliste über sehr viele Modelle und Benchmarks hinweg — gut für den schnellen Gesamtüberblick.
LiveBench →
Setzt auf laufend erneuerte Aufgaben, damit Modelle nicht „auf den Test trainieren“ können. Schwer zu manipulieren.
Häufige Fragen
Wie aktuell ist dieses Ranking?
Die eingebetteten Ranglisten aktualisieren sich automatisch an der Quelle. Neue Modelle und Ergebnisse erscheinen dort meist innerhalb von Stunden — diese Seite muss dafür nicht angefasst werden.
Welches KI-Modell ist gerade das beste?
Das hängt von der Aufgabe ab. Für schwere Reasoning-Aufgaben führen andere Modelle als fürs Programmieren oder für günstige Massenanwendungen. Einen einzelnen Sieger über alle Kategorien gibt es nicht — deshalb die drei Tabs.
Warum fehlen GPT, Claude oder Gemini in manchen Tabellen?
Einzelne Benchmark-Datensätze listen vor allem Modelle, deren Ergebnisse offen veröffentlicht wurden — häufig Open-Weight-Modelle. Die proprietären Spitzenmodelle findest du im Tab „Gesamtleistung“ und bei den Aggregatoren oben, besonders bei Artificial Analysis und LMArena.
Kann ich so eine Rangliste selbst einbetten?
Ja. Offizielle Benchmark-Datensätze auf Hugging Face lassen sich per iframe einbinden. Das Muster lautet https://huggingface.co/datasets/NAMESPACE/DATENSATZ/embed/leaderboard — NAMESPACE und DATENSATZ durch echte Werte ersetzen.
Zur Einordnung: Benchmarks sind Momentaufnahmen und methodisch nicht deckungsgleich. Kein einzelner Test erfasst die Fähigkeiten eines Modells über alle Anwendungsfälle perfekt — diese Ranglisten sind ein Ausgangspunkt für den Vergleich, kein endgültiges Urteil.