Geschwindigkeit
18 bewertete Modelle
Die schnellsten KI-Modelle, sortiert nach dem Median der Ausgabetokens pro Sekunde (t/s). Die Geschwindigkeiten werden von Artificial Analysis regelmäßig über echte API-Endpunkte neu gemessen, sodass das Ranking den typischen Durchsatz im echten Betrieb widerspiegelt.
Geschwindigkeiten gemessen von Artificial Analysis — Median der Ausgabetokens pro Sekunde
| # | Modell | ||
|---|---|---|---|
| 1 | GPT-4o mini | OpenAI | 96 t/s |
| 2 | Gemini 2.5 Flash | 93 t/s | |
| 3 | Grok 3 | xAI | 88 t/s |
| 4 | GPT-5 | OpenAI | 82 t/s |
| 5 | Claude 4 Sonnet | Anthropic | 79 t/s |
| 6 | Cursor Tab | Anysphere | 78 t/s |
| 7 | Gemini 2.5 Pro | 74 t/s | |
| 8 | Qwen3 235B | Alibaba | 71 t/s |
| 9 | GitHub Copilot | GitHub | 70 t/s |
| 10 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 69 t/s |
| 11 | Llama 4 405B | Meta | 66 t/s |
| 12 | Codeium Windsurf | Codeium | 65 t/s |
| 13 | Mistral Large 3 | Mistral | 64 t/s |
| 14 | Claude Code | Anthropic | 63 t/s |
| 15 | Claude 4 Opus | Anthropic | 61 t/s |
| 16 | Aider | Aider | 59 t/s |
| 17 | Command R+ | Cohere | 58 t/s |
| 18 | Continue Dev | Continue | 55 t/s |
AIRank bündelt diese Ergebnisse aus den auf jeder Seite genannten öffentlichen Quellen. Wir führen keine eigenen Evaluierungen durch und normalisieren die Rohwerte auf eine 0–100-Skala, damit die Tabellen vergleichbar sind.
FAQ
Häufige Fragen
Was bedeutet „Tokens pro Sekunde“?
Tokens pro Sekunde (t/s) misst, wie viele Ausgabetokens ein Modell in einer Sekunde erzeugt — vereinfacht: wie viel Text es pro Generierungssekunde produziert. Ein höherer Wert bedeutet schnellere Antworten: lange Antworten kommen früher an und interaktive Tools fühlen sich flüssiger an. Der angezeigte Wert ist die über echte API-Endpunkte gemessene Median-Ausgabegeschwindigkeit.
Wie wird die Geschwindigkeit gemessen?
Die Ausgabegeschwindigkeiten werden von Artificial Analysis gemessen, das die Modell-Endpunkte etwa alle acht Stunden mit vielen Prompts und Hardware-Konfigurationen neu testet. Wir verwenden den gemeldeten Median der Ausgabetokens pro Sekunde, sodass das Ranking den typischen Durchsatz im echten Betrieb widerspiegelt und nicht einen einzelnen Best-Case-Lauf.
Ist ein schnelleres Modell immer besser?
Nicht unbedingt. Die schnellsten Modelle sind oft kleine oder stark optimierte Varianten, die bei Reasoning-Benchmarks schlechter abschneiden. Geschwindigkeit und Qualität sind unterschiedliche Achsen — nutze dieses Ranking, um zu sehen, wie schnell ein Modell antwortet, und die Benchmark-Seiten, um zu sehen, was es wirklich kann.