LLM Benchmarks
Führende Sprachmodelle im Vergleich
Monatliche Leistungsanalysen führender Sprachmodelle – von OpenAI über Google bis zu lokalen Open-Source-Lösungen.
Der AI Strategy & Research Hub der TIMETOACT GROUP Österreich gehört zu den führenden Expert:innen im Bereich der angewandten Forschung zu generativer KI für Unternehmen. Unsere Forschungsergebnisse fließen unmittelbar in die Produktentwicklung ein – so setzen wir höchste Standards bei der Umsetzung KI-gestützter Anwendungen für Unternehmen.
Aktuelle LLM Benchmarks
Die wichtigsten Highlights:
- GPT-5.5 Instant verbesserte sich auf einen Final Score von 95, zwei Punkte über GPT-5.3 Chat Latest mit 93.
- Claude Fable 5 erreichte Platz 12 mit einem Final Score von 90, wurde jedoch kurz nach unserem Test deaktiviert.
- Fugu Ultra erreichte 95, allerdings bei geschätzten Kosten von 67,46 € und sehr geringem Durchsatz.
- Claude Sonnet 5 erreichte in seinen besten Konfigurationen 86, eine deutliche Verbesserung gegenüber Claude Sonnet 4.6 mit 71.
Die Benchmark-Kategorien im Detail
Hier erfahren Sie, was wir mit den unterschiedlichen Kategorien der LLM Leaderboards genau untersuchen
Wie gut kann das Modell mit großen Dokumenten und Wissensdatenbanken arbeiten?
Wie gut unterstützt das Modell die Arbeit mit Produktkatalogen und Marktplätzen?
Kann das Modell problemlos mit externen APIs, Diensten und Plugins interagieren?
Wie gut kann das Modell bei Marketingaktivitäten unterstützen, z.B. beim Brainstorming, der Ideenfindung und der Textgenerierung?
Wie gut kann das Modell in einem gegebenen Kontext logisch denken und Schlussfolgerungen ziehen?
Kann das Modell Code generieren und bei der Programmierung helfen?
Die geschätzten Kosten für die Ausführung der Arbeitslast. Für cloud-basierte Modelle berechnen wir die Kosten gemäß der Preisgestaltung. Für lokale Modelle schätzen wir die Kosten auf Grundlage der GPU-Anforderungen für jedes Modell, der GPU-Mietkosten, der Modellgeschwindigkeit und des operationellen Overheads.
Die Spalte "Speed" gibt die geschätzte Geschwindigkeit des Modells in Anfragen pro Sekunde an (ohne Batching). Je höher die Geschwindigkeit, desto besser.
LLM Benchmarks Archiv
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