Ranking der KI-Modelle

So lesen Sie das KI-Modell-Ranking

Das Ranking ordnet Sprachmodelle nach vier Achsen, die in der Praxis über die Wahl des Werkzeugs entscheiden.Intelligenzist der Artificial Analysis Intelligence Index, also ein zusammengesetztes Ergebnis aus vielen Benchmarks (Reasoning, Code, Mathematik, Wissen), auf eine Zahl reduziert: je höher, desto besser. Ein guter Ausgangspunkt, aber kein Orakel, denn ein Modell mit niedrigerem Index kann bei einer konkreten, spezifischen Aufgabe durchaus gewinnen.

Preis pro 1M Tokenzeigt, was Sie für eine Million verarbeitete Token zahlen (das sind ungefähr 700.000 Wörter). Bei großem Umfang kann der Unterschied zwischen einem Modell für drei und einem für zwanzig Dollar das gesamte Projektbudget stärker beeinflussen als ein paar Indexpunkte.Geschwindigkeit(Token pro Sekunde) und Zeit bis zum ersten Token zählen überall dort, wo der Nutzer live auf eine Antwort wartet: im Chat, im Sprachassistenten, im Code-Editor.Kontextgibt an, wie viel Text das Modell auf einmal verarbeitet; ein großes Fenster erlaubt es, eine ganze Dokumentation oder lange Datei ohne Aufteilung einzugeben.

Es gibt nicht das eine „beste" Modell, sondern nur das beste für Ihre Aufgabe und Ihr Budget. Für massive, kostengünstige Textverarbeitung wählen Sie etwas anderes als für anspruchsvolles Reasoning oder Code-Generierung, und wieder etwas anderes, wenn Sie das Modell auf eigener Hardware betreiben möchten (Spalte mit open-weights-Kennzeichnung). Deshalb lohnt es sich, statt einen Namen zu merken, regelmäßig die aktuelle Übersicht zu prüfen, denn die Positionen ändern sich mit jeder neuen Veröffentlichung.