OpenBMBSprachmodell
MiniCPM5-2B
Für MiniCPM5-2B gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 153 von 785
47von 100+15 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
MiniCPM5-2B ist das größere Familienmitglied neben MiniCPM5-1B. Der Checkpoint hat 2,516 Milliarden Parameter und ebenfalls 131.072 Token Kontext. RL und OPD gehören zum dokumentierten Nachtraining. Für MiniCPM5-2B dokumentiert OpenBMB Think als einzigen unterstützten Modus. No-think ist in derselben Tabelle für MiniCPM5-1B ausgewiesen.
Das Tool-Calling-Schema bleibt XML-basiert und braucht für OpenAI-kompatible Aufrufe den beschriebenen Parser im Betriebs-Stack. No Think ist laut OpenBMB nur für MiniCPM5-1B ausgewiesen.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 71 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 6
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.28571428571428603
- Bewertung
- 0.28571428571428603
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- disputed
- Abrufdatum
- 2026-11-02
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: MiniCPM5-2B (Release minicpm5-2b, Zeile minicpm5-2b, UUID 641a073a-41c9-4773-9b02-d965c16607c5, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/641a073a-41c9-4773-9b02-d965c16607c5/minicpm5-2b/minicpm5-2b. Name des Quellmodells: MiniCPM5-2B. Anbieter laut Quelle: OpenBMB. Modellstand: MiniCPM5-2B. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,3 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: MiniCPM5-2B (Release minicpm5-2b, Zeile minicpm5-2b, UUID 641a073a-41c9-4773-9b02-d965c16607c5, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die AA-Quelle enthält hier den ursprünglichen CritPt-Wert. Die frühere Zuordnung zu CritPt v2 ist falsch; Wert und frühere Beschriftung bleiben als strittiger Altbeleg erhalten.. Der Quelldatensatz markiert diesen Wert als umstritten. Er bleibt als dokumentierte Evidenz sichtbar, ist aber kein belastbarer Vergleichsnachweis.
JevBench public-only overall accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 58.44
- Bewertung
- 58.44
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- JevBench bb05a335; dataset dc3995d8; Ardana result page measured 2026-10-13
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 231
- Untere Konfidenzgrenze
- 51.74
- Obere Konfidenzgrenze
- 65.27
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Ardana JevBench results page
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. Ardana-Evaluationsseite; nur öffentliche JevBench-Aufgaben; exakter Modell-Tag minicpm5:2b; offizielles OpenBMB-Artefakt openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF mit der angezeigten Revision 2079a22f; Standardquantisierung MiniCPM5-2B-Q4_K_M.gguf (1,6 GB); Stock-Instruct-Modell; Zero-Shot im Chat-Layout; ein Lauf; 95-%-Bootstrapintervall resampelt Items und hält Paraphrasenpaare zusammen; Client-Timeout 600 Sekunden.
- Einordnung
- Ardana ist die Primärquelle für den eigenen JevBench-Lauf, eine institutionelle Unabhängigkeit ist jedoch nicht belegt. Die Evaluation nutzt nur öffentliche JevBench-Aufgaben, darunter nur die öffentliche Hälfte der schwierigen Stufe, und ist nicht mit dem Leaderboard vergleichbar, das zurückgehaltene Aufgaben einbezieht. Je Quantisierung gab es einen Lauf. Promptdetails, Sampling-Parameter und Hardware sind nicht angegeben.
JevBench public-only Easy-tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 93.75
- Bewertung
- 93.75
- Messgröße
- Accuracy; Easy difficulty tier
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- JevBench bb05a335; dataset dc3995d8; Ardana result page measured 2026-10-13
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 48
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Ardana JevBench results page
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. Ardana-Evaluationsseite; nur öffentliche JevBench-Aufgaben; exakter Modell-Tag minicpm5:2b; offizielles OpenBMB-Artefakt openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF mit der angezeigten Revision 2079a22f; Standardquantisierung MiniCPM5-2B-Q4_K_M.gguf (1,6 GB); Stock-Instruct-Modell; Zero-Shot im Chat-Layout; ein Lauf; Schwierigkeitsstufe Easy; n=48; Client-Timeout 600 Sekunden.
- Einordnung
- Ardana ist die Primärquelle für den eigenen JevBench-Lauf, eine institutionelle Unabhängigkeit ist jedoch nicht belegt. Die Evaluation nutzt nur öffentliche JevBench-Aufgaben, darunter nur die öffentliche Hälfte der schwierigen Stufe, und ist nicht mit dem Leaderboard vergleichbar, das zurückgehaltene Aufgaben einbezieht. Je Quantisierung gab es einen Lauf. Promptdetails, Sampling-Parameter und Hardware sind nicht angegeben. Für Schwierigkeitsstufen wird kein Intervall angegeben.
JevBench public-only Standard-tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.5
- Bewertung
- 62.5
- Messgröße
- Accuracy; Standard difficulty tier
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- JevBench bb05a335; dataset dc3995d8; Ardana result page measured 2026-10-13
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 72
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Ardana JevBench results page
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. Ardana-Evaluationsseite; nur öffentliche JevBench-Aufgaben; exakter Modell-Tag minicpm5:2b; offizielles OpenBMB-Artefakt openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF mit der angezeigten Revision 2079a22f; Standardquantisierung MiniCPM5-2B-Q4_K_M.gguf (1,6 GB); Stock-Instruct-Modell; Zero-Shot im Chat-Layout; ein Lauf; Schwierigkeitsstufe Standard; n=72; Client-Timeout 600 Sekunden.
- Einordnung
- Ardana ist die Primärquelle für den eigenen JevBench-Lauf, eine institutionelle Unabhängigkeit ist jedoch nicht belegt. Die Evaluation nutzt nur öffentliche JevBench-Aufgaben, darunter nur die öffentliche Hälfte der schwierigen Stufe, und ist nicht mit dem Leaderboard vergleichbar, das zurückgehaltene Aufgaben einbezieht. Je Quantisierung gab es einen Lauf. Promptdetails, Sampling-Parameter und Hardware sind nicht angegeben. Für Schwierigkeitsstufen wird kein Intervall angegeben.
JevBench public-only Hard-tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 40.54
- Bewertung
- 40.54
- Messgröße
- Accuracy; Hard difficulty tier
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- JevBench bb05a335; dataset dc3995d8; Ardana result page measured 2026-10-13
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 111
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Ardana JevBench results page
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. Ardana-Evaluationsseite; nur öffentliche JevBench-Aufgaben; exakter Modell-Tag minicpm5:2b; offizielles OpenBMB-Artefakt openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF mit der angezeigten Revision 2079a22f; Standardquantisierung MiniCPM5-2B-Q4_K_M.gguf (1,6 GB); Stock-Instruct-Modell; Zero-Shot im Chat-Layout; ein Lauf; Schwierigkeitsstufe Hard; n=111; Client-Timeout 600 Sekunden.
- Einordnung
- Ardana ist die Primärquelle für den eigenen JevBench-Lauf, eine institutionelle Unabhängigkeit ist jedoch nicht belegt. Die Evaluation nutzt nur öffentliche JevBench-Aufgaben, darunter nur die öffentliche Hälfte der schwierigen Stufe, und ist nicht mit dem Leaderboard vergleichbar, das zurückgehaltene Aufgaben einbezieht. Je Quantisierung gab es einen Lauf. Promptdetails, Sampling-Parameter und Hardware sind nicht angegeben. Für Schwierigkeitsstufen wird kein Intervall angegeben.
GSM8K test, first 200 questions, BF16 MPS (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86
- Bewertung
- 86
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematics
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Core AI Model Zoo, MiniCPM5-2B GSM8K first-200 evaluation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. Exakter Checkpoint openbmb/MiniCPM5-2B in BF16 mit Transformers 4.57 auf MPS unter macOS; die ersten 200 GSM8K-Testaufgaben in der Reihenfolge von litertlm-convert evaldata/gsm8k_test.jsonl; Zero-Shot-CoT-Suffix, No-Think-Chat-Template, greedy decoding, maximal 640 neue Tokens und numerisch normalisierte Antwortextraktion. Das Mac-Hardwaremodell ist nicht angegeben.
- Einordnung
- Community-Bericht über einen Teilmengentest, kein vollständiges Standard-GSM8K-Leaderboard-Ergebnis. Die Quelle nennt kein Konfidenzintervall und keine Unsicherheit über Wiederholungsläufe. Nicht direkt mit Ergebnissen des vollständigen Tests vergleichen.
GSM8K test, first 200 questions, 6-bit g8 Neural Engine (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86.5
- Bewertung
- 86.5
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematics
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Core AI Model Zoo, MiniCPM5-2B GSM8K first-200 evaluation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. MiniCPM5-2B-Checkpoint als 6-Bit-palettisiertes g8-Static-Graph-Bundle auf iPhone 17 Pro, iOS 27.0 (24A437), in der TaskEval-App der Quelle; eine Engine je Arm, Reset zwischen Aufgaben. Getestet wurden die ersten 200 GSM8K-Testaufgaben in litertlm-convert-Reihenfolge mit Zero-Shot-CoT-Suffix, No-Think, greedy decoding, maximal 640 neuen Tokens und numerisch normalisierter Extraktion. Der Lauf wurde bei Aufgabe 138 unterbrochen und am Folgetag mit demselben Bundle und Container fortgesetzt.
- Einordnung
- Community-Bericht über eine Teilmenge mit einem quantisierten Geräteartefakt, kein vollständiges Standard-GSM8K-Ergebnis. Die Quelle nennt kein Konfidenzintervall. Dieser quantisierte Arm darf nicht als Leistung des BF16-Basis-Checkpoints dargestellt werden.
GSM8K test, first 200 questions, 4-bit g32 Neural Engine (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 65.5
- Bewertung
- 65.5
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematics
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Core AI Model Zoo, MiniCPM5-2B GSM8K first-200 evaluation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. MiniCPM5-2B-Checkpoint im 4-Bit-g32-Neural-Engine-Bundle der Quelle auf iPhone 17 Pro, iOS 27.0 (24A437), TaskEval-App; eine Engine je Arm, Reset zwischen Aufgaben. Getestet wurden die ersten 200 GSM8K-Testaufgaben in litertlm-convert-Reihenfolge mit Zero-Shot-CoT-Suffix, No-Think, greedy decoding, maximal 640 neuen Tokens und numerisch normalisierter Extraktion. Die Quelle bezeichnet dies als 4-Bit-g32-Bundle vom 15.09.2026.
- Einordnung
- Community-Bericht über eine Teilmenge mit einem quantisierten Geräteartefakt, kein vollständiges Standard-GSM8K-Ergebnis. Die Quelle nennt kein Konfidenzintervall. Dieser quantisierte Arm darf nicht als Leistung des BF16-Basis-Checkpoints dargestellt werden.
GSM8K test, first 200 questions, simulated 6-bit g8 on MPS (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86
- Bewertung
- 86
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematics
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Core AI Model Zoo, MiniCPM5-2B GSM8K first-200 evaluation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. MiniCPM5-2B-Gewichte mit der k-means-Konvertierung von coreai-opt und minicpm5_pal6_g8.yaml palettisiert und anschließend mit dem Simulationsskript der Quelle auf MPS unter macOS ausgewertet. Dies ist ein simulierter Quantisierungsarm, kein iPhone-Neural-Engine-Lauf. Die Auswertung nutzte die ersten 200 GSM8K-Testaufgaben in litertlm-convert-Reihenfolge mit Zero-Shot-CoT-Suffix, No-Think, greedy decoding, maximal 640 neuen Tokens und numerisch normalisierter Extraktion. Mac-Hardwaremodell nicht angegeben.
- Einordnung
- Community-Bericht über einen Teilmengentest mit simulierter Quantisierung, kein Neural-Engine-Gerätelauf und kein vollständiges Standard-GSM8K-Ergebnis. Die Quelle nennt kein Konfidenzintervall.
GSM8K test, first 200 questions, simulated int8 block-32 on MPS (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 85.5
- Bewertung
- 85.5
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematics
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- Core AI Model Zoo, MiniCPM5-2B GSM8K first-200 evaluation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. MiniCPM5-2B-Gewichte mit der simulierten ausgelieferten int8/GPU-Konfiguration der Quelle ausgewertet, symmetrisches int8 mit Skalierung je 32er-Block, auf MPS unter macOS. Dies ist ein simulierter Quantisierungsarm, kein iPhone-Neural-Engine-Lauf. Die Auswertung nutzte die ersten 200 GSM8K-Testaufgaben in litertlm-convert-Reihenfolge mit Zero-Shot-CoT-Suffix, No-Think, greedy decoding, maximal 640 neuen Tokens und numerisch normalisierter Extraktion. Mac-Hardwaremodell nicht angegeben.
- Einordnung
- Community-Bericht über einen Teilmengentest mit simulierter Quantisierung, kein Neural-Engine-Gerätelauf und kein vollständiges Standard-GSM8K-Ergebnis. Die Quelle nennt kein Konfidenzintervall.
GSM8K test, first 100 questions, bf16 PyTorch (MPS), upstream template (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 92
- Bewertung
- 92
- Messgröße
- GSM8K correctness score
- Einheit
- %
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Stichprobe
- 100
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- LiteRT Community, MiniCPM5-2B LiteRT-LM README
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. First 100 GSM8K test questions; greedy decoding; zero-shot chain-of-thought prompt; thinking off; maximum 2048 new tokens; identical prompt and extraction across the table. bf16 PyTorch (MPS), upstream template. The README does not state a confidence interval or the PyTorch runner version.
- Einordnung
- This first-100 subset is nested within the already-recorded first-200 GSM8K test and is not an independent replication.
GSM8K test, first 100 questions, int8 CPU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 91
- Bewertung
- 91
- Messgröße
- GSM8K correctness score
- Einheit
- %
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Stichprobe
- 100
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- LiteRT Community, MiniCPM5-2B LiteRT-LM README
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Community-Messung. First 100 GSM8K test questions; greedy decoding; zero-shot chain-of-thought prompt; thinking off; maximum 2048 new tokens; identical prompt and extraction across the table. int8 dynamic quantization on linears and embeddings; CPU; LiteRT-LM 0.17.0 as stated for these recommended runtime models. The README does not state a confidence interval.
- Einordnung
- This first-100 subset is nested within the already-recorded first-200 GSM8K test and is not an independent replication.
Seite 1 von 6
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 8. November 2026
MiniCPM5-2BQwen 2.5 72B 47GPT OSS 120B 47Kimi K2.5 47MiMo V2.6 Distill Qwen 9B 47
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
- 21. November 2026: Methodenversion 4 (gemeinsame Skala, Schrumpfung)
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie MiniCPM5-2B, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
- MiniCPM-V 4.7 1BOpenBMB · gleicher Anbieter
- MiniCPM5-1BOpenBMB · gleicher Anbieter
- MiniCPM-V 4.7 35B-A3BOpenBMB · gleicher Anbieter
- Index-Translate-2BBilibili Index Team · ähnliche Größe
- Qwen3.5 2BAlibaba · ähnliche Größe
- Spark-X2.5-1.7BiFLYTEK (SparkLLM Team) · ähnliche Größe
- Granite 4.2 3BIBM · ähnliche Größe
- LFM3-VL-2BLiquid AI · ähnliche Größe
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
- Abschaltung
- Keine angekündigt
- ohne Quelle
Häufige Fragen zu MiniCPM5-2B
Wie groß ist das Kontextfenster von MiniCPM5-2B?
131.072 Token. So viel Text liest MiniCPM5-2B auf einmal, das sind rund 200 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
MiniCPM5-2BPlatz 94 von 103131 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich MiniCPM5-2B lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von OpenBMB
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Apache 2.0
- Parameter
- 2 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 18 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 10 | 1 | 13 |
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.