LLM-Vergleich 2026: 43 KI-Modelle im direkten Duell
Dieser LLM-Vergleich stellt 43 aktuelle Sprachmodelle in 903 direkten Duellen gegenüber. Du bekommst gemeinsame Benchmark-Messreihen, aktuelle API-Preise, Kontextfenster, Parameter, Verfügbarkeit und die jeweilige Quelle.
- Modelle
- 43
- direkte Vergleiche
- 903
- aktive Benchmarks
- 83
- aktive Messwerte
- 14.315
Benchmarkübergreifende Einordnung
LLM-Gesamtbestenliste
Der Index nutzt 4 Benchmark-Kohorten mit vergleichbarem dokumentiertem Testaufbau. Er rechnet die Werte der Vergleichsmodelle in Rangperzentile um und mittelt sie anschließend gleich gewichtet. Nur die 26 Modelle mit Ergebnissen in jeder Kohorte erhalten einen Gesamtrang. Modelle ohne vollständige Abdeckung bleiben ausgeblendet. Fehlende Daten werden nicht als Nachteil gewertet.
Das ist ein transparenter Orientierungsindex, kein zusätzlicher Benchmark. Preis, Geschwindigkeit, Kontextfenster und Ergebnisse außerhalb der aufgeführten 4 Benchmark-Kohorten fließen nicht ein.
Quellwerte mit nicht vergleichbaren dokumentierten Konfigurationen fließen nicht in den Index ein, statt sie auf ihr stärkstes Ergebnis zu reduzieren.
Aktuelle Spitzenreiter
Welche LLMs führen in den wichtigsten Benchmarks?
Die fünf Charts halten die Benchmarks bewusst getrennt. Jede Rangliste nutzt genau eine veröffentlichte Kohorte, eine Aufgabe und eine Metrik. Modelle ohne eindeutig veröffentlichten Wert in der jeweiligen Kohorte bleiben ausgeblendet, statt einen geschätzten Wert zu erhalten.
Gesamtpräferenz
LMArena Text, Style Control
Stilbereinigte Bewertung aus anonymen Paarvergleichen.
Das veröffentlichte Leaderboard dokumentiert modellabhängige Testeinstellungen. 6 Vergleichsmodelle haben mehr als einen nicht vergleichbaren Testaufbau. Sie bleiben in dieser Rangliste ausgeblendet, statt das beste Ergebnis auszuwählen.
Reasoning
GPQA Diamond
Schwierige, wissenschaftliche Fragen aus dem GPQA-Diamond-Datensatz.
Coding
Vibe Code Bench v1.1
Praktische Programmieraufgaben aus Vibe Code Bench v1.1.
Das veröffentlichte Leaderboard dokumentiert modellabhängige Testeinstellungen. 1 Vergleichsmodell hat mehr als einen nicht vergleichbaren Testaufbau. Es bleibt in dieser Rangliste ausgeblendet, statt das beste Ergebnis auszuwählen.
Agenten
Terminal-Bench 2.1
Mehrstufige Aufgaben in einer realen Terminal-Umgebung.
Finanzen
Finance Agent (v2)
Recherche- und Analyseaufgaben aus Finance Agent v2.
Ein erster Platz gilt nur für den genannten Benchmark. Er ist kein Gesamtscore und sagt allein nichts über Preis, Geschwindigkeit, Kontextlänge oder deinen eigenen Einsatzzweck aus.
Entscheidungskriterien
Was du im LLM-Vergleich prüfen kannst
- Benchmarks
- Gemeinsame Aufgaben und Versionen für Reasoning, Coding, Agenten, Recherche und weitere Fähigkeiten.
- API-Preise
- Input, Output, Cache-Lesen und Cache-Schreiben, sofern der Anbieter diese Preise veröffentlicht.
- Kontext
- Veröffentlichte Kontextfenster und maximale Ausgabelängen ohne ungenaue Rundung.
- Architektur
- Bekannte Parameter, aktive Parameter, Dense oder MoE sowie der Open-Weight-Status.
- Verfügbarkeit
- API-Zugriff, Modellstatus, Erscheinungsdatum und dokumentierte Websuche.
- Quellen
- Ein Abruf- oder Prüfdatum und eine direkte Quelle für jeden volatilen Messwert.
Du suchst ein breiteres Verzeichnis? Dann sieh dir die Open-Source-LLMs im Vergleich an. Für konkrete Kosten pro Anwendung hilft der API-Kostenrechner.
Schnelleinstieg
Die beliebtesten 20 Modell-Vergleiche
Hier findest du die 20 Duelle, die gerade zählen. Vergleiche allgemeine Daten, Preise, Benchmarks und mehr.
- Muse Spark 1.3 vs. Qwen 3.8 Max 0902
- GPT-5.6 Sol vs. Muse Spark 1.3
- Gemini 3.8 Flash vs. Muse Spark 1.3
- Muse Spark 1.3 vs. Claude Opus 5
- Qwen 3.8 Max 0902 vs. DeepSeek-V4-Pro
- Claude Fable 5.1 vs. Claude Mythos 5.1
- Claude Fable 5.1 vs. GPT-5.6 Sol
- Claude Opus 5 vs. Claude Fable 5
- Claude Opus 5 vs. GPT-6 Astra
- GPT-5.6 Sol vs. Gemini 3.8 Flash
- DeepSeek-V4-Pro vs. Kimi K3
- Grok 4.6 vs. Gemini 3.8 Flash
- GLM-5.2 vs. MiMo-V2.5-Pro
- Claude Opus 5 vs. Gemini 3.8 Flash
- Claude Opus 5 vs. Grok 4.6
- GPT-5.6 Sol vs. DeepSeek-V4-Pro
- Claude Sonnet 5 vs. GPT-5.6 Terra
- Claude Opus 5 vs. Kimi K3
- GPT-5.6 Sol vs. Grok 4.6
- GPT-5.6 Sol vs. Kimi K3
Auswahl
Die wichtigsten 43 Modelle
Die Auswahl umfasst aktuelle Spitzenmodelle, günstigere Varianten und ausgewählte frühere Generationen. So kannst du auch Claude Opus 4.5 bis 4.8, Sonnet 4.5 und 4.6 sowie Haiku 4.5 mit neueren Modellen vergleichen.
Die vollständigen technischen Profile aller Modelle findest du im KI-Modelle-Verzeichnis.
Anthropic
Meta
DeepSeek
Alibaba
Mistral AI
Xiaomi
Historische Einordnung
Ein Vergleich aus den frühen ChatGPT-Modellgenerationen
Die aktuelle Vergleichsmatrix konzentriert sich bewusst auf unterstützte Modelle. Diese historische Referenz hält die dokumentierten Unterschiede zwischen GPT-3.5 und GPT-4 für bestehende Anwendungen und Migrationsentscheidungen verfügbar.
GPT-3.5 vs. GPT-4: Was ist der Unterschied?Häufige Fragen zum LLM-Vergleich
So funktionieren Benchmark-Zuordnung, Gewinner und Datenstand.
Changelog
GPT-6 Astra ergänzt
- GPT-6 Astra mit offiziellen technischen Daten, Preisen, Kontextfenster, Verfügbarkeit und Quellen ergänzt
- Vergleich auf 36 Modelle und 630 direkte Duelle erweitert
Muse Spark 1.3 und Qwen 3.8 Max 0902 ergänzt
- Muse Spark 1.3 mit aktuellen Preisen, Kontext, Verfügbarkeit und Quellen ergänzt
- Qwen 3.8 Max auf den Snapshot 0902 aktualisiert und in die Vergleichsauswahl aufgenommen
- Vergleich auf 35 Modelle und 595 direkte Duelle erweitert
Gemini 3.8 Flash ergänzt
- Gemini 3.8 Flash mit offiziellen technischen Daten, Preisen, Wissensstand und Quellen ergänzt
- Vergleich auf 33 Modelle und 528 direkte Duelle erweitert
Claude 5.1 und GLM-5.3 ergänzt
- GLM-5.3 mit offiziellen technischen Daten, Preisen, Verfügbarkeit und Quellen ergänzt
- Vergleich auf 32 Modelle und 496 direkte Duelle erweitert, einschließlich Claude Fable 5.1 und Mythos 5.1
GLM-5.3-Flash und aufgeräumte Bestenlisten
- GLM-5.3-Flash mit offiziellen technischen Daten, Preisen und Quellen ergänzt
- Vergleich auf 29 Modelle und 406 direkte Duelle erweitert
- Modelle ohne veröffentlichten Wert aus den Bestenlisten entfernt
Vollständige und benchmarkübergreifende Ranglisten
- Alle 28 Vergleichsmodelle in jede einzelne Benchmark-Rangliste aufgenommen
- Orientierungsindex aus vier Kohorten mit vergleichbarem Testaufbau ergänzt
- Mehrdeutige Modellvarianten ausgeschlossen und fehlende Werte ohne Schätzung sichtbar gelassen
Ähnliche Duelle, Anbieter-Icons und erweiterte FAQ
- Jede LLM-Duellseite auf 14 ähnliche Duelle erweitert und den Hub-Button unter der Liste platziert
- Lokale Anbieter-Icons ohne Platzhalter in alle 28 Modell-Badges aufgenommen
- FAQ um Details zu Benchmarks, Preisen, Parametern und der Radar-Methodik erweitert
Benchmark-Ranglisten und Fähigkeitsprofile
- Fünf getrennte Ranglisten für Gesamtpräferenz, Reasoning, Coding, Agenten und Finanzen ergänzt
- Datengestützte Fähigkeitsprofile auf den direkten Duellseiten ergänzt
- Jede Rangliste auf eine veröffentlichte Kohorte, Aufgabe, Metrik und einen Quellenstand begrenzt
FAQ, Changelog und interne Links
- FAQ zu Benchmark-Abdeckung, Methodik und Datenstand ergänzt
- Changelog für nachvollziehbare inhaltliche Updates ergänzt
- Hub und Duellseiten in die Navigation, die Sitemap und die Rubrik „Ähnliche Vergleiche“ aufgenommen
Erstveröffentlichung
- 28 aktuelle Modelle und 378 direkte Duelle veröffentlicht
- Gemeinsame Benchmarks, API-Preise, technische Daten und Primärquellen zusammengeführt
- Auswahlwerkzeug und zehn priorisierte Duelle ergänzt