KI-Modell-Rankings
Das KI-Modell- Ranking, redaktionell.
Unabhängige, redaktionelle Rankings der besten KI-Modelle — Chat, Code, Bild, Video, Agenten, Audio und Suche. Wöchentlich aktualisiert, in deine Sprache übersetzt.
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chat
Chat
Die umkämpfteste Kategorie im Ranking. Chat-Modelle entscheiden über alles — von der Alltagsunterstützung bis zu den schwierigsten Reasoning-Problemen, und der Abstand zwischen den Besten und dem Rest verschiebt sich jede Woche. Wir gewichten Benchmarks, echte Tool-Nutzung und die Erfahrung langer Konversationen, um die Modelle zu ordnen, durch die die meisten Menschen KI kennenlernen.
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coding
Code
Wo KI aufgehört hat, ein Spielzeug zu sein, und zum Teammitglied wurde. Code-Modelle und -Agenten planen, editieren und verifizieren ganze Repositories, und die Werkzeuge darum herum bestimmen die reale Geschwindigkeit ebenso wie das Modell. Wir bewerten den kompletten Stack — Modelle, IDEs und autonome Agenten — danach, wie viel vertrauenswürdigen Code sie liefern.
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image
Bild
Text-to-Image ist zum Bewährungsfeld für Kreativität und Prompt-Handwerk geworden. Diese Modelle verwandeln einen Satz in ein fertiges Bild — fotorealistisch, redaktionell oder bewusst seltsam — und die besten sind von einem Studio-Shooting nicht mehr zu unterscheiden. Wir bewerten sie nach Ästhetik, Prompt-Treue und dem praktischen Nutzen des Ergebnisses.
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image-editing
Bildbearbeitung
Ein Bild zu erzeugen ist nur die halbe Arbeit — die andere Hälfte ist Korrigieren, Auffüllen und Fertigstellen. Bildbearbeitungsmodelle entfernen Hintergründe, erweitern Szenen, retuschieren Fotos und überarbeiten Aufnahmen mit einem einzigen Prompt. Wir bewerten die Editoren und ihre Modelle nach Ausgabequalität, Kontrolle und dem geringen Aufwand, den sie erfordern.
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video
Video
Text-to-Video hat sich in einem einzigen Jahr vom Partytrick zum Produktionswerkzeug entwickelt. Die besten Modelle halten Physik ein, halten Charaktere über Szenen hinweg konsistent und liefern fast filmische Qualität direkt aus einem Prompt. Wir bewerten sie nach Bewegungsrealismus, Kontrolle und wie nah das Ergebnis einem fertigen Shot kommt.
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video-editing
Videobearbeitung
Drehen und Schneiden sind nicht mehr der Engpass — die Bearbeitung ist es. Videobearbeitungsmodelle verlängern Clips, entfernen Objekte, übersetzen Dialoge und restrukturieren Material in Minuten statt Stunden. Wir bewerten die Editoren danach, wie viel des Schnitts sie allein leisten und wie sauber die Übergänge bleiben.
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agents
Agenten
Das am schnellsten wachsende Segment der KI — und das, das sich am ehesten nach Zukunft anfühlt. Agent-Frameworks planen mehrstufige Arbeit, rufen Tools auf, schreiben Code und erledigen Aufgaben von Anfang bis Ende, statt eine einzelne Frage zu beantworten. Wir bewerten die Plattformen und autonomen Agenten nach Zuverlässigkeit, realer Autonomie und danach, wie viel man ihnen anvertrauen kann.
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audio
Audio
Stimme ist die Schnittstelle, der Menschen am meisten vertrauen, und Text-to-Speech-Modelle haben Sendequalität erreicht. Das heutige TTS liest mit Emotion, hält eine Stimme über Stunden konsistent und klont eine Stimme aus Sekunden Referenzmaterial. Wir bewerten die Sprachmodelle nach Natürlichkeit, Kontrolle und Latenz in echten Produkten.
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search
Suche
Die Suche wird von Grund auf neu gebaut. KI-Antwort-Engines lesen das Live-Web, bündeln Quellen und zitieren ihre Funde — sie verwandeln eine Linkliste in eine Antwort, die man wirklich nutzen kann. Wir bewerten sie nach Antwortqualität, Quellen-Zuverlässigkeit und Fakten-Genauigkeit.
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Kuratierte Rankings
free
Kostenlose Modelle
Die besten Open-Weight-KI-Modelle, die du kostenlos ausführen und selbst hosten kannst — bewertet nach redaktioneller Punktzahl.
#1 Llama 4 405B · 95 →
value
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
KI-Modelle mit der besten Leistung pro Dollar — Open Weights und günstige APIs, bewertet nach redaktioneller Punktzahl.
#1 DeepSeek V3 · 92 →
Benchmarks
Alle ansehen →KI-Rankings pro Benchmark — GPQA, MMLU-Pro, SWE-Bench, HumanEval, LiveBench, Humanity’s Last Exam, MATH und LMArena-Elo. Jeder Benchmark wird auf eine gemeinsame 0–100-Skala normalisiert und anhand der öffentlichen Ergebnisse seiner Entwickler gerankt.
Hugging Face
GPQA
GPQA ist ein Multiple-Choice-Benchmark von Google DeepMind mit 448 wissenschaftlichen Fragen auf Graduiertenniveau aus Physik, Chemie und Biologie. Der Name bedeutet, dass die Fragen so schwer sind, dass Suchmaschinen sie nicht beantworten können — das schützt den Benchmark vor Kontamination. Die Punktzahl zeigt, wie oft ein Modell diese Expertenfragen korrekt beantwortet.
#1 GPT-5 · 99 →
Hugging Face
MMLU-Pro
MMLU-Pro ist der schwierigere Nachfolger von MMLU, dem klassischen Wissens-Benchmark. Er erweitert den ursprünglichen Test auf über 12.000 Fragen aus 14 akademischen Disziplinen und fügt zehn Antwortoptionen hinzu, was das Raten erheblich erschwert. Er misst die Breite des Weltwissens eines Modells und seine Zuverlässigkeit beim Denken über Themen von Recht und Medizin bis zu Physik und Wirtschaft.
#1 GPT-5 · 98 →
BenchLM
HumanEval
HumanEval ist OpenAIs Benchmark für Codegenerierung: 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, die testen, ob ein Modell aus einem Docstring eine korrekte Python-Funktion erzeugen kann. Ergebnisse werden als pass@1 angegeben — der Anteil der Aufgaben, die beim ersten Versuch gelöst werden. Es ist einer der ältesten und meistzitierten Code-Benchmarks, auch wenn die echte Programmierung ihn schnell überholt hat.
#1 GPT-5 · 100 →
BenchLM
SWE-Bench
SWE-Bench ist der agentische Code-Benchmark: Das Modell erhält ein echtes GitHub-Issue aus einem Open-Source-Repository und muss einen Patch erzeugen, der die Tests des Projekts besteht. Mit über 2.000 Aufgaben misst es, ob eine KI in fremden Codebasen navigieren, Bug-Reports verstehen und Fixes einbringen kann, die tatsächlich gemergt werden. Es ist der öffentlich nächste Proxy für einen angestellten Software-Engineer.
#1 GPT-5 · 93 →
LiveBench
LiveBench
LiveBench ist ein kontaminationsresistenter Benchmark, der laufend von Abacus AI veröffentlicht wird — neue Fragen werden nach festem Zeitplan veröffentlicht, sodass Modelle nicht auf geleakten Antworten trainieren können. Er bewertet 23 objektive Aufgaben in sieben Kategorien — Reasoning, Code, Mathematik, Datenanalyse, Sprache und mehr — wobei jede Antwort per Code überprüfbar ist, nicht durch einen KI-Richter.
#1 GPT-5 · 99 →
BenchLM
Humanity's Last Exam
Humanity's Last Exam ist der schwierigste Wissens-Benchmark, der je erstellt wurde: 2.500 Fragen von über 1.000 Experten aus 100 Fächern — von Mathematik und Physik bis zu Recht und Linguistik. Entwickelt vom Center for AI Safety und Scale AI als Grenztest; die meisten Top-Modelle erreichen weiterhin unter 20 Prozent. Es ist das beste verfügbare Maß für die Obergrenze des KI-Wissens.
#1 GPT-5 · 89 →
Hugging Face
MATH
Der MATH-Benchmark umfasst 5.000 Mathematik-Probleme auf Wettbewerbsniveau in 7 Bereichen — von Algebra und Zählen bis Zahlentheorie und Precalculus. Er testet nicht nur Rechnen, sondern schrittweises Denken, da nur die Endantwort bewertet wird. Er bleibt das Standard-Signal dafür, wie gut ein Modell wirklich denkt — statt nur auswendig gelerntes Wissen abruft.
#1 GPT-5 · 95 →
LMArena
LMArena Elo
LMArena (früher LMSYS Chatbot Arena) ist das größte Human-Preference-Ranking der KI. Blind durchgeführte Duelle zwischen Modellen werden von Millionen echter Nutzer bewertet, und die Ergebnisse fließen in eine Bradley-Terry-Elo-Wertung — dasselbe System, das Schachspieler kennen. Es erfasst, mit welchen Modellen Menschen tatsächlich lieber sprechen — was kein automatisierter Benchmark vollständig nachbilden kann.
#1 GPT-5 · 100 →
Trend der Woche
#31
OpenAI AgentKit
OpenAI
97
▲ 22
OpenAIs Framework für produktive Agent-Workflows — Funktionsaufrufe, Guardrails und Observability auf Basis der GPT-5-Familie.
#35
ElevenLabs v4
ElevenLabs
98
▲ 21
Das natürlichste Text-to-Speech, das wir testen — Emotion, Tempo und Stimmenklonen, gut genug für Hörbücher, Werbung und Agenten.
#34
Manus
Manus
92
▲ 20
Ein autonomer Agent für allgemeine Zwecke — mit einem Ziel plant Manus, recherchiert, baut und liefert das fertige Ergebnis.
#14
Claude Code
Anthropic
95
▲ 18
Agentisches Coding im Terminal — Claude plant, editiert und verifiziert Änderungen autonom.