SprachmodellEingeschränkter Zugang

GPT-6 Astra

OpenAI

Veröffentlicht: 3. September 2026
Datenstand: 24. September 2026
Vorgängermodell: GPT-5.6 Sol

Geschwindigkeit: 63,4 Token/s
Ausgabe-Tempo
Preis: 10 $ · 50 $
Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
Eingabe: Text, Bild
Ausgabe: Text

Mit GPT-6 Astra führte OpenAI in Codex eine experimentelle Form des Langzeitkontexts ein. Das Modell kann Notizen über mehrere Kontextfenster behalten und frühere Nachrichten oder Werkzeugergebnisse durchsuchen. Bei langen Debugging-Aufgaben müssen damit weniger Details wiederholt in eine einzige Zusammenfassung verdichtet werden.

OpenAI stuft Astra in seinem Preparedness Framework bei Cybersecurity als Critical ein. Der Hersteller verbindet die erweiterten Fähigkeiten deshalb mit zusätzlichen Schutzmaßnahmen und begrenzt bestimmte Sicherheitsaufgaben. GPT-6.1 Sol kommt Astra in mehreren Coding- und Arbeitstests nahe, während Astra laut OpenAI bei besonders schwieriger wissenschaftlicher Arbeit vorne bleibt.

Technische Daten und Zugang

Angabe	Wert und Quelle
Gewichte	ProprietärQuelle
Zugang	APIQuelle
Kontextfenster	1.050.000 TokenQuelle
Knowledge Cutoff	30. April 2026Quelle
Hinweise	Neues OpenAI-Spitzenmodell mit 1,05 Millionen Token Kontext, 128.000 Token maximaler Ausgabe und Knowledge Cutoff am 30. April 2026. Der Zugang wird seit dem 3. September 2026 schrittweise freigeschaltet. Seit dem 22. September 2026 ergänzen GPT-6 Sol und GPT-6 Luna die Familie als günstigere Stufen.Quelle
API-Modellkennung	gpt-6-astraQuelle
Veröffentlichung	2026-09-03Quelle
Maximale Ausgabe	128.000 TokenQuelle
Eingabe	Text, BildQuelle
Ausgabe	TextQuelle
Reasoning-Modus	low, medium, high, xhigh, maxQuelle
API-Schnittstellen	Responses API, Chat Completions APIQuelle
Werkzeugaufrufe	JaQuelle
Strukturierte Ausgabe	JaQuelle

Veröffentlichte Benchmarks

Allgemeine Aufgaben

BioMysteryBench

Overall

1.Claude Sonnet 5.581,11 %

2.Claude Opus 579,26 %

2.Claude Opus 5.579,26 %

2.GPT-6 Astra79,26 %

5.GPT-6 Sol74,82 %

6.Grok 4.672,22 %

7.Kimi K371,48 %

8.GPT-5.6 Sol71,11 %

9.Grok 4.769,26 %

10.DeepSeek-V4.1-Flash67,78 %

11.Gemini 3.8 Flash62,22 %

12.GPT-5.6 Luna61,48 %

12.GPT-6 Luna61,48 %

14.Gemini 3.1 Pro Preview60 %

15.Gemini 3.6 Flash58,52 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-biomysterybench:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 15
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: Terminus 2. Latenz in Sekunden: 286.147. Kosten je Aufgabe in USD: 1.719326. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-biomysterybench-2026-09-29-ae8417ff089d. Prüfsumme der Quelldaten: ae8417ff089d100a7fe142b979f417441381dcedfb13f35f1e2a2f4d06f31aec. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

CUA-bench

Overall

1.GPT-6 Astra19,17 %

2.GPT-5.6 Sol8,33 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-cua-bench:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 2
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-22. Harness: codex. Latenz in Sekunden: 32.09. Kosten je Aufgabe in USD: 1821.373046. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cua_bench-2026-09-29-90f218a27050. Prüfsumme der Quelldaten: 90f218a2705024da9d1c0d36019bfd4d8536fc8235481f068a6b1889f2d63f31. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Programmieren

Code Migration

Overall

1.Claude Sonnet 5.569,83 %

2.GPT-6 Astra67,74 %

3.Claude Opus 5.566,65 %

4.Claude Opus 557,47 %

5.GPT-6 Sol57,2 %

6.Claude Fable 555,07 %

7.Claude Fable 5.154,61 %

8.GPT-5.6 Sol52,92 %

9.GPT-5.6 Terra47,8 %

10.Claude Opus 4.847,25 %

11.DeepSeek-V4.1-Flash45,62 %

12.GPT-5.545,16 %

13.Grok 4.744,82 %

14.Grok 4.644,57 %

15.GPT-5.6 Luna44,55 %

16.Claude Sonnet 544,39 %

17.GLM-5.344,22 %

18.Claude Opus 4.743,88 %

19.GPT-6 Luna42,55 %

20.Claude Sonnet 4.639,89 %

21.GLM-5.237,87 %

22.Grok 4.536,6 %

23.Gemini 3.8 Flash36,55 %

24.GPT-5.434,98 %

25.Gemini 3.7 Flash34,8 %

26.Gemini 3.6 Flash30,93 %

27.Kimi K2.627,77 %

28.Gemini 3.5 Flash26,75 %

29.DeepSeek-V4-Pro26,2 %

30.GLM-5.125,77 %

31.Kimi K2.7 Code25,39 %

32.Qwen 3.8 Max 090223,96 %

33.MiMo-V2.5-Pro21,56 %

34.GLM-5.3-Flash20,52 %

35.MiniMax M319,93 %

36.Gemini 3.1 Pro Preview17,31 %

37.Kimi K316,1 %

38.GPT-5.4 nano14,47 %

39.MiMo-V2.514,23 %

40.Qwen 3.8 27B14,16 %

41.Inkling Small13,68 %

42.Qwen 3.7 Max13,07 %

43.GPT-5.4 mini12,94 %

44.Qwen 3.7 Plus12,86 %

45.Inkling11,79 %

46.MiniMax M2.78,69 %

47.Kimi K2.56,96 %

48.Grok 4.36,8 %

49.Gemini 3 Flash Preview6,39 %

50.Gemini 3.5 Flash-Lite6,15 %

51.Mistral Medium 3.55,13 %

52.Nemotron 3 Ultra4,91 %

53.Gemini 3.1 Flash-Lite4,61 %

54.Mercury 2.54,49 %

55.Nemotron 3.5 Lightning2,95 %

56.Grok 4.20 Reasoning0,31 %

57.Ling 3.0 Flash0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-code-migration:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 57
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 3510.003. Kosten je Aufgabe in USD: 44.364548. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-29-f0b317d5bed3. Prüfsumme der Quelldaten: f0b317d5bed3a2654a9ea39762d5e57f4649306adce3e6103e845ee1b9b94add. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

IOI

Overall

1.GPT-6 Astra100 %

2.Claude Opus 5.595,06 %

3.GPT-5.6 Sol91,17 %

4.Claude Fable 5.190,78 %

5.GPT-5.6 Terra87,61 %

6.Claude Opus 584,33 %

7.Claude Sonnet 5.583,06 %

8.GPT-6 Sol82,61 %

9.Qwen 3.8 Max 090268,89 %

10.GLM-5.368,44 %

11.Gemini 3.7 Flash67,83 %

12.GPT-5.6 Luna61,78 %

13.Grok 4.757,72 %

14.Gemini 3.8 Flash56,94 %

15.GPT-6 Luna55,56 %

16.GPT-5.3-Codex53,83 %

17.GLM-5.3-Flash52,5 %

18.Gemini 3.1 Pro Preview51,83 %

19.Kimi K348,94 %

20.Grok 4.647,61 %

21.Claude Sonnet 545 %

22.Grok 4.540,56 %

23.DeepSeek-V4.1-Flash40,28 %

24.Qwen 3.8 27B39,06 %

25.Gemini 3.6 Flash35,06 %

26.Inkling14,94 %

27.Inkling Small9,33 %

28.Mercury 2.52,44 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-ioi:2:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 28
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1899.783. Kosten je Aufgabe in USD: 6.495051. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-29-14c4f2dcc872. Prüfsumme der Quelldaten: 14c4f2dcc872d5e07bce234aebe4932202931d7f5b05f9bcd02e7695b5664750. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

CyberBench v1.1

Overall

1.GPT-6 Sol77,98 %

2.GPT-5.6 Sol76,31 %

3.GPT-6 Luna76,25 %

4.Kimi K375,24 %

5.DeepSeek-V4.1-Flash73,69 %

6.GPT-5.6 Luna73,63 %

7.GLM-5.372,08 %

7.GPT-5.6 Terra72,08 %

9.Grok 4.571,01 %

10.Claude Fable 5.170,42 %

11.Grok 4.769,46 %

12.GLM-5.3-Flash67,86 %

13.Qwen 3.8 27B67,8 %

14.Grok 4.667,68 %

15.Inkling66,79 %

16.Claude Opus 565,36 %

17.MiniMax M365 %

18.Inkling Small64,11 %

19.Claude Sonnet 561,91 %

20.Claude Sonnet 5.559,58 %

21.Gemini 3.5 Flash-Lite59,11 %

22.Claude Opus 5.555,36 %

23.Mercury 2.545,48 %

24.Gemini 3.6 Flash45,36 %

25.Gemini 3.7 Flash43,75 %

25.Gemini 3.8 Flash43,75 %

27.GPT-6 Astra41,07 %

28.Nemotron 3.5 Lightning29,46 %

29.Qwen 3.8 Max 090228,57 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-cyberbench:1.1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 29
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 250.415. Kosten je Aufgabe in USD: 1.840737. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cyber-2026-09-29-36ddb5f67bc8. Prüfsumme der Quelldaten: 36ddb5f67bc8725a7ff9d1cc1349f89d29e0e907ad313eb5ac277b42b3d275e1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Finanzen

EMB

Overall

1.Claude Fable 5.176,67 %

2.Claude Opus 5.575,94 %

3.Claude Sonnet 5.575,71 %

4.Claude Fable 573,67 %

5.Claude Opus 573,56 %

6.GPT-5.6 Sol72,34 %

7.Gemini 3.8 Flash72,2 %

8.GPT-6 Astra71,7 %

9.GPT-6 Sol71,53 %

10.Gemini 3.7 Flash71,33 %

11.Claude Opus 4.869,37 %

12.GPT-6 Luna68,52 %

13.GPT-5.6 Luna67,12 %

14.Grok 4.766,99 %

15.Kimi K366,4 %

16.Claude Sonnet 566,32 %

17.GPT-5.6 Terra66,21 %

18.Gemini 3.6 Flash65,41 %

19.GPT-5.564,54 %

20.Claude Opus 4.763,73 %

21.Gemini 3.5 Flash63,55 %

22.Grok 4.662,73 %

23.GLM-5.261,53 %

24.Claude Sonnet 4.660,15 %

25.Qwen 3.8 Max 090260,07 %

26.Qwen 3.8 27B59,66 %

27.Kimi K2.657,86 %

28.DeepSeek-V4.1-Flash57,21 %

29.Qwen 3.7 Max57,04 %

30.GLM-5.356,34 %

31.GLM-5.3-Flash55,93 %

32.MiMo-V2.5-Pro55,23 %

33.MiMo-V2.555,09 %

34.Grok 4.552,91 %

35.Gemini 3.1 Pro Preview52,62 %

36.DeepSeek-V4-Pro51,62 %

37.Qwen 3.7 Plus49,35 %

38.MiniMax M347,76 %

39.GPT-5.4 mini45,43 %

40.GPT-5.4 nano44,75 %

41.Gemini 3.5 Flash-Lite43,23 %

42.Inkling38,36 %

43.Inkling Small31,76 %

44.Nemotron 3 Ultra31,74 %

45.Kimi K2.528,47 %

46.MiniMax M2.728,45 %

47.Gemini 3 Flash Preview26,02 %

48.Ling 3.0 Flash25,01 %

49.Grok 4.318,39 %

50.Nemotron 3.5 Lightning16,99 %

51.Grok 4.20 Reasoning11,74 %

52.Mistral Medium 3.511,19 %

53.Mercury 2.58,82 %

54.Gemini 3.1 Flash-Lite8,63 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-emb:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 54
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 804.28. Kosten je Aufgabe in USD: 5.827063. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-29-90535b2fd4dc. Prüfsumme der Quelldaten: 90535b2fd4dc213540eac0aff8ae769e34b6b1ba54e1ed6d0a51dcfe307d5598. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Finance Agent (v2)

Overall

1.Gemini 3.8 Flash61,44 %

2.Gemini 3.7 Flash59,04 %

3.Claude Fable 5.158,88 %

4.Claude Opus 558,63 %

5.Claude Opus 5.558,59 %

6.Claude Sonnet 5.558,1 %

7.Gemini 3.5 Flash57,86 %

8.GLM-5.3-Flash57,85 %

9.Claude Fable 556,31 %

10.Gemini 3.6 Flash56,3 %

11.GLM-5.355,84 %

12.GPT-5.6 Luna55,04 %

13.GPT-5.6 Terra54,44 %

14.Kimi K354,36 %

15.Claude Opus 4.853,92 %

16.Claude Sonnet 553,91 %

17.GPT-5.6 Sol53,76 %

18.Grok 4.653,68 %

19.GPT-6 Astra53,54 %

20.DeepSeek-V4.1-Flash53,48 %

21.Grok 4.752,25 %

22.GPT-5.551,76 %

23.Claude Opus 4.751,51 %

24.Claude Sonnet 4.651,04 %

25.Qwen 3.8 Max 090250,59 %

26.GPT-6 Luna49,87 %

27.GLM-5.249,7 %

28.GPT-6 Sol49,05 %

29.Qwen 3.8 27B48,55 %

30.Grok 4.548,35 %

31.MiniMax M348,27 %

32.Qwen 3.7 Max47,78 %

33.Gemini 3.5 Flash-Lite47,44 %

34.Inkling46,6 %

35.GPT-5.4 mini45,36 %

36.Kimi K2.644,9 %

37.GLM-5.144,79 %

38.DeepSeek-V4-Pro44,08 %

39.Gemini 3.1 Pro Preview42,98 %

40.Gemini 3 Flash Preview42,55 %

41.MiMo-V2.5-Pro41,5 %

42.Inkling Small41,26 %

43.Qwen 3.7 Plus38,22 %

44.GPT-5.4 nano38,22 %

45.Grok 4.337,73 %

46.Nemotron 3 Ultra37,67 %

47.MiMo-V2.536,73 %

48.Kimi K2.535,79 %

49.Mistral Medium 3.532,1 %

50.Ling 3.0 Flash30,31 %

51.Gemini 3.1 Flash-Lite29,99 %

52.Grok 4.20 Reasoning28,49 %

53.MiniMax M2.727,89 %

54.Mercury 2.518,56 %

55.Nemotron 3.5 Lightning18,5 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-finance-agent-v2:2:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 55
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 692.672. Kosten je Aufgabe in USD: 6.81746. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-29-addcd124c670. Prüfsumme der Quelldaten: addcd124c6706893659c1ae26698bf6ffa29c91018ee95b98ab15b9d4b6edcdb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Time Horizon Index: KSP

Overall

1.GPT-6 Astra90,5 %

2.Claude Fable 5.163,33 %

3.GPT-5.6 Sol23,83 %

4.Claude Opus 518,83 %

4.Gemini 3.8 Flash18,83 %

6.Claude Opus 4.811,83 %

7.Kimi K310,5 %

8.GPT-5.58,33 %

9.Grok 4.56,33 %

10.Grok 4.65,83 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-ksp-bench:1:overall
Messgröße: progress
Skala: 0-100
Teilnehmer: 10
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-14. Latenz in Sekunden: 0. Kosten je Aufgabe in USD: 4206.58511. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-time_horizon_index-2026-09-29-4e7ce53cb667. Prüfsumme der Quelldaten: 4e7ce53cb6677c5792f6494d08be1d5ed10bc18d5e59a849b3675b628a540b9b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Recht

Harvey's Legal Agent Benchmark

Overall · Task fully resolved

1.Grok 4.615,83 %

2.Grok 4.512,92 %

3.Grok 4.712,5 %

4.Claude Fable 511,25 %

4.Qwen 3.8 27B11,25 %

6.Kimi K310,83 %

7.Qwen 3.8 Max 090210,42 %

8.Gemini 3.8 Flash10 %

9.Claude Opus 4.89,58 %

10.Gemini 3.7 Flash8,75 %

11.GLM-5.38,33 %

12.GLM-5.27,08 %

13.Claude Fable 5.16,67 %

13.Claude Opus 4.76,67 %

13.Claude Opus 56,67 %

13.DeepSeek-V4.1-Flash6,67 %

13.GLM-5.3-Flash6,67 %

18.GPT-6 Astra5,42 %

19.Claude Sonnet 4.65 %

19.Claude Sonnet 55 %

21.MiniMax M34,17 %

22.Claude Opus 5.53,75 %

22.DeepSeek-V4-Pro3,75 %

22.GPT-5.53,75 %

25.Gemini 3.6 Flash3,33 %

26.Claude Sonnet 5.52,92 %

26.GPT-6 Luna2,92 %

28.Gemini 3.5 Flash2,5 %

28.GPT-5.6 Sol2,5 %

30.Inkling2,08 %

30.MiMo-V2.5-Pro2,08 %

32.GPT-6 Sol1,67 %

32.Inkling Small1,67 %

32.Kimi K2.61,67 %

32.MiMo-V2.51,67 %

32.Qwen 3.7 Max1,67 %

37.GPT-5.6 Luna1,25 %

37.Ling 3.0 Flash1,25 %

39.GPT-5.6 Terra0,83 %

40.Grok 4.30,42 %

40.Mistral Medium 3.50,42 %

40.Nemotron 3 Ultra0,42 %

43.Gemini 3 Flash Preview0 %

43.Gemini 3.1 Flash-Lite0 %

43.Gemini 3.1 Pro Preview0 %

43.Gemini 3.5 Flash-Lite0 %

43.GLM-5.10 %

43.GPT-5.40 %

43.GPT-5.4 mini0 %

43.GPT-5.4 nano0 %

43.Grok 4.20 Reasoning0 %

43.Kimi K2.50 %

43.Mercury 2.50 %

43.MiniMax M2.70 %

43.Nemotron 3.5 Lightning0 %

43.Qwen 3.7 Plus0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overall
Messgröße: task resolution rate
Skala: 0-100
Teilnehmer: 56
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1489.116. Kosten je Aufgabe in USD: 26.155899. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-29-d6fb708e5bcc. Prüfsumme der Quelldaten: d6fb708e5bccec56c7a5e5ad97918d9cc47c5ebefb88af4a1a5771493dadba2f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Legal Research Bench

Overall · All-pass

1.Claude Fable 5.155,29 %

1.Claude Opus 555,29 %

3.Claude Opus 5.550,48 %

4.Claude Fable 549,52 %

5.GLM-5.349,04 %

6.Claude Sonnet 5.548,08 %

6.GPT-5.6 Sol48,08 %

6.Grok 4.648,08 %

9.Qwen 3.8 Max 090247,6 %

10.Grok 4.747,12 %

11.GLM-5.3-Flash45,19 %

12.Kimi K344,23 %

13.Claude Opus 4.843,75 %

14.Claude Sonnet 541,83 %

15.DeepSeek-V4.1-Flash41,35 %

15.GPT-5.6 Terra41,35 %

17.GPT-5.540,39 %

18.GPT-6 Astra39,42 %

19.Gemini 3.8 Flash38,94 %

20.Claude Opus 4.738,46 %

20.Claude Sonnet 4.638,46 %

22.Grok 4.537,98 %

23.GPT-5.6 Luna36,54 %

24.Qwen 3.8 27B36,06 %

25.Gemini 3.7 Flash34,62 %

26.GLM-5.231,25 %

27.Gemini 3.5 Flash30,77 %

28.GPT-6 Luna30,29 %

29.MiniMax M329,81 %

30.GPT-6 Sol28,85 %

31.Inkling28,37 %

32.GLM-5.127,89 %

33.Inkling Small25,48 %

33.Qwen 3.7 Max25,48 %

35.Gemini 3.6 Flash25 %

36.DeepSeek-V4-Pro23,08 %

37.Gemini 3.1 Pro Preview20,67 %

38.Gemini 3 Flash Preview18,27 %

39.Qwen 3.7 Plus16,35 %

40.Kimi K2.515,87 %

40.Kimi K2.615,87 %

40.MiMo-V2.5-Pro15,87 %

43.Grok 4.315,39 %

43.Nemotron 3 Ultra15,39 %

45.Gemini 3.5 Flash-Lite13,94 %

45.Grok 4.20 Reasoning13,94 %

47.GPT-5.4 mini12,5 %

48.MiniMax M2.710,58 %

49.MiMo-V2.59,14 %

49.Mistral Medium 3.59,14 %

51.GPT-5.4 nano6,25 %

52.Mercury 2.54,33 %

53.Gemini 3.1 Flash-Lite3,37 %

54.Nemotron 3.5 Lightning2,89 %

55.Ling 3.0 Flash0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-legal-research:1:overall
Messgröße: all-pass rate
Skala: 0-100
Teilnehmer: 55
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1491.339. Kosten je Aufgabe in USD: 10.577143. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_research-2026-09-29-b15acd492114. Prüfsumme der Quelldaten: b15acd492114174e151eff7ff17a38d547d5a1e93d2d598c153066542bbc56b7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Gesundheit

MedCode

Overall

1.Claude Opus 563,57 %

2.Gemini 3.1 Pro Preview59,06 %

3.Claude Fable 556,07 %

4.Gemini 3 Flash Preview55,92 %

5.Gemini 3.5 Flash55,83 %

6.Claude Opus 4.754,86 %

7.Claude Fable 5.153,51 %

8.Gemini 3.7 Flash53,39 %

9.Claude Opus 4.853,22 %

10.Gemini 3.6 Flash53,15 %

11.Claude Sonnet 5.552,92 %

12.Gemini 2.5 Pro50,59 %

13.Claude Opus 5.549,8 %

14.GPT-549,63 %

15.Grok 4.749,55 %

16.GPT-5.549,1 %

17.Kimi K348,88 %

18.GPT-6 Astra48,49 %

19.Claude Opus 4.648,24 %

20.Gemini 3.8 Flash48,14 %

21.Gemini 3.1 Flash-Lite47,6 %

22.Claude Sonnet 547,54 %

23.o347,29 %

24.GPT-6 Sol47,07 %

25.MiniMax M346,29 %

26.Claude Opus 4.545,17 %

27.Grok 4.644,71 %

28.GPT-6 Luna44,69 %

29.GPT-5.6 Sol43,97 %

30.Gemini 3.5 Flash-Lite43,49 %

31.GPT-5.6 Terra43,41 %

32.Grok 4.543,29 %

33.GPT-5 mini43,05 %

34.GLM-5.342,86 %

35.GPT-5.6 Luna42,39 %

36.GLM-5.141,6 %

37.GPT-5.441,29 %

38.Inkling41,19 %

39.DeepSeek-V4.1-Flash41,17 %

40.GPT-5.4 nano41,03 %

41.GLM-5.240,77 %

42.Qwen 3.8 Max 090240,67 %

43.Claude Sonnet 4.540,57 %

44.DeepSeek-V4-Pro40,46 %

45.Kimi K2.640,14 %

46.Kimi K2.539,32 %

47.Qwen 3.7 Max38,75 %

48.Nemotron 3 Ultra38,62 %

49.Grok 4.338,07 %

50.Inkling Small37,89 %

51.MiniMax M2.734,44 %

52.MiniMax M2.134,08 %

53.o4-mini33,79 %

54.Mistral Medium 3.533,75 %

55.GLM-4.732,77 %

56.MiMo-V2.5-Pro32,48 %

57.Ling 3.0 Flash32,28 %

58.Grok 4.20 Reasoning32,16 %

59.MiMo-V2.531,9 %

60.Mercury 2.531,33 %

61.GPT-5 nano30,44 %

62.Qwen 3.8 27B28,7 %

63.Gemini 2.5 Flash-Lite27,12 %

64.Llama 4 Scout23,31 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-medcode:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 64
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 102.865. Kosten je Aufgabe in USD: 0.451358. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medcode-2026-09-29-7062229b5ab4. Prüfsumme der Quelldaten: 7062229b5ab4a5e16f014a78fd550f9f34e7147be6be796b610ab1ca3de055ab. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

MedScribe

Overall

1.Claude Opus 5.591,43 %

2.Claude Fable 5.191,29 %

3.Claude Sonnet 5.591,1 %

4.Claude Opus 590,99 %

5.Grok 4.789,38 %

6.GLM-5.3-Flash88,94 %

7.GLM-5.388,81 %

8.Claude Fable 588,52 %

9.Kimi K387,96 %

10.GPT-6 Astra87,91 %

11.MiniMax M387,25 %

12.Grok 4.586,88 %

13.GPT-5.586,87 %

14.Claude Opus 4.686,74 %

15.Grok 4.686,53 %

16.Claude Opus 4.885,76 %

17.DeepSeek-V4.1-Flash85,5 %

18.Inkling85,41 %

19.GPT-5.6 Sol85,23 %

20.Qwen 3.8 Max 090284,95 %

21.Claude Sonnet 4.584,52 %

22.Gemini 3.8 Flash84,5 %

23.GPT-5.6 Luna84,39 %

24.Inkling Small84,11 %

25.Gemini 3.7 Flash83,94 %

26.Qwen 3.8 27B83,85 %

27.MiMo-V2.5-Pro83,73 %

28.GPT-6 Luna83,71 %

29.GPT-583,65 %

30.GLM-5.283,53 %

31.Claude Opus 4.583,25 %

32.Claude Opus 4.782,95 %

33.GPT-5.6 Terra82,87 %

34.GPT-6 Sol82,03 %

35.Ling 3.0 Flash80,9 %

36.MiniMax M2.180,78 %

37.GPT-5 mini80,58 %

38.MiniMax M2.779,87 %

39.Gemini 3.6 Flash79,66 %

40.Qwen 3.7 Max79,4 %

41.Kimi K2.678,15 %

42.GPT-5.477,55 %

43.GPT-5.4 nano77,09 %

44.o376,65 %

45.Gemini 3.5 Flash76,57 %

46.Kimi K2.576,44 %

47.Gemini 3.1 Pro Preview76,11 %

48.Claude Sonnet 576,05 %

49.DeepSeek-V4-Pro75,14 %

50.Grok 4.374,4 %

51.Gemini 2.5 Pro73,55 %

52.GPT-5 nano72,87 %

53.Gemini 2.5 Flash-Lite72,83 %

54.GLM-5.172,27 %

55.MiMo-V2.572,15 %

56.Gemini 3.5 Flash-Lite70,89 %

57.Gemini 3 Flash Preview69,92 %

58.o4-mini69,14 %

59.GLM-4.768,63 %

60.Mistral Medium 3.567,73 %

61.Gemini 3.1 Flash-Lite63,9 %

62.Grok 4.20 Reasoning63,41 %

63.Mercury 2.555,09 %

64.Llama 4 Scout50,59 %

65.Nemotron 3.5 Lightning4,27 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-medscribe:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 65
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 153.728. Kosten je Aufgabe in USD: 0.581991. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medscribe-2026-09-29-6533d95c8055. Prüfsumme der Quelldaten: 6533d95c80553d2dd26927f7269ab6454c589d2181f1858c662a4f493b5685c7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Dokumentierte Messdetails

BioMysteryBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 79.259
Bewertung: 79.259
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-biomysterybench:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: Terminus 2. Latenz in Sekunden: 286.147. Kosten je Aufgabe in USD: 1.719326. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-biomysterybench-2026-09-29-ae8417ff089d. Prüfsumme der Quelldaten: ae8417ff089d100a7fe142b979f417441381dcedfb13f35f1e2a2f4d06f31aec. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29
Vergleichsmethodik: Harness: Terminus 2

Quelle Vals AI

Code Migration: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 67.74
Bewertung: 67.74
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-code-migration:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 3510.003. Kosten je Aufgabe in USD: 44.364548. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-29-f0b317d5bed3. Prüfsumme der Quelldaten: f0b317d5bed3a2654a9ea39762d5e57f4649306adce3e6103e845ee1b9b94add. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

CUA-bench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 19.166667
Bewertung: 19.166667
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-cua-bench:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-22. Harness: codex. Latenz in Sekunden: 32.09. Kosten je Aufgabe in USD: 1821.373046. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cua_bench-2026-09-29-90f218a27050. Prüfsumme der Quelldaten: 90f218a2705024da9d1c0d36019bfd4d8536fc8235481f068a6b1889f2d63f31. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29
Vergleichsmethodik: Harness: codex

Quelle Vals AI

CyberBench v1.1: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 41.072
Bewertung: 41.072
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1.1
Kategorie: cybersecurity
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-cyberbench:1.1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 250.415. Kosten je Aufgabe in USD: 1.840737. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cyber-2026-09-29-36ddb5f67bc8. Prüfsumme der Quelldaten: 36ddb5f67bc8725a7ff9d1cc1349f89d29e0e907ad313eb5ac277b42b3d275e1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

EMB: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 71.7
Bewertung: 71.7
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: finance
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-emb:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 804.28. Kosten je Aufgabe in USD: 5.827063. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-29-90535b2fd4dc. Prüfsumme der Quelldaten: 90535b2fd4dc213540eac0aff8ae769e34b6b1ba54e1ed6d0a51dcfe307d5598. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Finance Agent (v2): Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 53.54
Bewertung: 53.54
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-finance-agent-v2:2:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 692.672. Kosten je Aufgabe in USD: 6.81746. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-29-addcd124c670. Prüfsumme der Quelldaten: addcd124c6706893659c1ae26698bf6ffa29c91018ee95b98ab15b9d4b6edcdb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

IOI: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 100
Bewertung: 100
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-ioi:2:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1899.783. Kosten je Aufgabe in USD: 6.495051. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-29-14c4f2dcc872. Prüfsumme der Quelldaten: 14c4f2dcc872d5e07bce234aebe4932202931d7f5b05f9bcd02e7695b5664750. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Time Horizon Index: KSP: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 90.5
Bewertung: 90.5
Messgröße: progress
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: agentic
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-ksp-bench:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-14. Latenz in Sekunden: 0. Kosten je Aufgabe in USD: 4206.58511. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-time_horizon_index-2026-09-29-4e7ce53cb667. Prüfsumme der Quelldaten: 4e7ce53cb6677c5792f6494d08be1d5ed10bc18d5e59a849b3675b628a540b9b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Harvey's Legal Agent Benchmark: Overall · Task fully resolved (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 5.417
Bewertung: 5.417
Messgröße: task resolution rate
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: legal
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall · Task fully resolved
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1489.116. Kosten je Aufgabe in USD: 26.155899. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-29-d6fb708e5bcc. Prüfsumme der Quelldaten: d6fb708e5bccec56c7a5e5ad97918d9cc47c5ebefb88af4a1a5771493dadba2f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Legal Research Bench: Overall · All-pass (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 39.423
Bewertung: 39.423
Messgröße: all-pass rate
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: legal
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall · All-pass
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-legal-research:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1491.339. Kosten je Aufgabe in USD: 10.577143. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_research-2026-09-29-b15acd492114. Prüfsumme der Quelldaten: b15acd492114174e151eff7ff17a38d547d5a1e93d2d598c153066542bbc56b7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

MedCode: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 48.486
Bewertung: 48.486
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: health
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-medcode:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 102.865. Kosten je Aufgabe in USD: 0.451358. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medcode-2026-09-29-7062229b5ab4. Prüfsumme der Quelldaten: 7062229b5ab4a5e16f014a78fd550f9f34e7147be6be796b610ab1ca3de055ab. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

MedScribe: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 87.908
Bewertung: 87.908
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: health
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-medscribe:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: openai/gpt-6-astra. Name des Quellmodells: GPT-6 Astra. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 153.728. Kosten je Aufgabe in USD: 0.581991. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medscribe-2026-09-29-6533d95c8055. Prüfsumme der Quelldaten: 6533d95c80553d2dd26927f7269ab6454c589d2181f1858c662a4f493b5685c7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

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Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand

Art	Nachweis und Datenstand
Geschwindigkeit	OpenAI, Max effort. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 7. September 2026. Quelle: Artificial Analysis · Geschwindigkeit (Artificial Analysis)Messmethode der Geschwindigkeit
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · Kontextfenster-Daten (abgerufen 24. September 2026) · GPT-6 Astra API model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 7. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Kontextfenster-Daten (abgerufen 24. September 2026) · GPT-6 Astra API model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 7. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Kontextfenster-Daten (abgerufen 24. September 2026) · GPT-6 Astra API model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Recherchestand	Recherchestand 24. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Nicht veröffentlicht	parameters-billions Originalwortlaut OpenAI does not publish parameter counts.
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 4. September 2026; 24. September 2026) · GPT-6 Astra: A new generation of intelligence · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
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Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 24. September 2026)
Weitere Quelle	Safety overview for GPT-6 Astra · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Weitere Quelle	Introducing GPT-6.1 Sol · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026
Weitere Quelle	OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Creative Commons Attribution 4.0

GPT-6 Astra

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