KI-Vergleich 2026: Aktuelle KI-Modelle, Benchmarks und Preise

GPT-6 Astra ist im geprüften Datenstand vom 4. September 2026 das bestplatzierte verfügbare KI-Modell. LLM Stats bewertet es mit 60,72 Punkten. Nutze das Ranking als Vorauswahl und teste deine eigenen Aufgaben.

Dieser Vergleich trennt Ranking, Modellgrenzen und gemessene Leistung. LLM Stats liefert das breite Modell-Ranking und erfasste API-Preise. Verlinkte Modelldokumentationen belegen die Kontextfenster. Artificial Analysis ergänzt Messungen zu ausgewählten Modellvarianten. PeerBench DACH-bench ergänzt deutsche Aufgaben.

Geprüfter Datenstand

Datenstand: 4. September 2026

Bestes verfügbares Gesamtmodell

GPT-6 Astra

OpenAI

60,72LLM Stats

Reasoning58,66

GPT-6 Astra

Coding49,03

GPT-6 Astra

Agenten46,37

GPT-6 Astra

LLM StatsGesamtranking und PreisePeerBench DACHSechs deutsche BenchmarksModellspezifikationenKontextfenster mit Quellen

Suchdaten strukturieren die Seite. Benchmark-Daten bestimmen die Wertung.

KI-Vergleich 2026 auf einen Blick

Die Tabelle zeigt den Gesamtvergleich. Nicht verfügbare Modelle bleiben klar gekennzeichnet. Jedes ergänzte Kontextlimit verlinkt seine Quelle. Es gilt für die dort genannte Modellversion oder API.

Kontextfenster in Tokens, nicht in Wörtern. Die Links zeigen die jeweilige Quelle. — steht für ein nicht verfügbares Modell oder einen nicht verifizierten Wert.

Kontextfenster: Quellen und Geltungsbereich

Die verlinkten Werte stammen aus separaten Spezifikationen. Sie ändern weder das Ranking noch dessen Datenstand. Das nutzbare Limit kann vom API-Anbieter abhängen.

• GPT-6 Astra: OpenAI API. OpenAI · geprüft am 7. September 2026.
• Claude Fable 5.1: Claude API. Anthropic · geprüft am 7. September 2026.
• Claude Opus 5: Claude API. Anthropic · geprüft am 7. September 2026.
• GPT-5.6 Sol: OpenAI API. OpenAI · geprüft am 7. September 2026.
• Muse Spark 1.3: Meta-Endpunkt bei OpenRouter. OpenRouter · Meta · geprüft am 7. September 2026. Der Wert gilt für diesen Anbieter-Endpunkt. Andere Anbieter können andere Grenzen haben.
• Claude Fable 5: Claude API. Anthropic · geprüft am 7. September 2026.
• Kimi K3: Veröffentlichte Modellgewichte. Moonshot AI · geprüft am 7. September 2026.
• GLM-5.3: Z.ai API. Z.ai · geprüft am 7. September 2026. Z.ai nennt 1M Token. Abweichende Grenzen anderer Anbieter werden nicht als Modellgrenze übernommen.
• DeepSeek-V4-Pro-0813: DeepSeek-Endpunkt bei OpenRouter. OpenRouter · DeepSeek · geprüft am 7. September 2026. Der Wert gilt für diesen Anbieter-Endpunkt. Andere Anbieter können andere Grenzen haben.

Die Scores liegen eng zusammen. Ein kleiner Abstand ist kein Beweis für einen sicheren Vorteil in deinem Betrieb.

Gemini 3.8 Flash: zusätzliche Modelloption

Gemini 3.8 Flash ergänzt diesen Vergleich. Es fehlt in unserer gespeicherten LLM-Stats-Top-10. Das sagt nichts über seine Position in der vollständigen Rangliste aus.

Preise je eine Million Tokens im kostenpflichtigen Standardtarif der Gemini API. Output enthält auch Denk-Tokens. Caching und Zusatzdienste können weitere Kosten verursachen.

Quellen: Google-Modellspezifikation und Google-Preisliste. Geprüft am 7. September 2026. Das sind API-Preise, keine Gemini-Abo-Preise.

Die folgenden Artificial-Analysis-Grafiken enthalten Gemini 3.8 Flash mit der Denkstufe high. Die Modi low und medium können andere Ergebnisse liefern.

KI-Modelle im Vergleich 2026: aktuelle Rangliste

LLM Stats berechnet die Reihenfolge mit einem konservativen TrueSkill-Wert. Der Wert bündelt mehrere Benchmarks. Die Anzahl geprüfter Benchmarks unterscheidet sich je Modell.

Die Rangliste ist eine Vorauswahl. Teste zwei oder drei Kandidaten mit denselben Prompts, Dokumenten und Qualitätsgrenzen.

Artificial Analysis: Leistung, Tempo und Wartezeit

Wie stark ein Modell ist und wie schnell es antwortet, sind verschiedene Fragen. Die folgenden Grafiken zeigen fünf ausgewählte Varianten aus dem Vergleich.

Artificial Analysis · Modellmessungen

Leistung. Tempo. Wartezeit.

Abruf: 7. September 2026

5 ausgewählte Modellvarianten. Kein Gesamtranking und keine gemeinsame Skala mit LLM Stats.

IntelligenzAusgabetempoWartezeit

Tempo und Wartezeit: Median, 1.000 Eingabe-Tokens, eine parallele Anfrage. Unterschiedliche Denkmodi können die Ergebnisse verändern. Messmethode ansehen.

Die Auswahl ist keine vollständige Bestenliste. Sie umfasst GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Kimi K3, GLM-5.3 und Gemini 3.8 Flash mit den gezeigten Reasoning-Einstellungen.

Der Intelligence Index v4.2 ist ein eigener Index von Artificial Analysis, keine Prozentangabe. Er lässt sich nicht mit dem LLM-Stats-Gesamtwert verrechnen. Werte älterer Indexversionen sind nicht direkt vergleichbar.

Das Ausgabetempo misst erzeugte Tokens pro Sekunde mit einem einheitlichen OpenAI-Tokenizer. Die Wartezeit misst die Zeit bis zum ersten Antwort-Token, einschließlich vorheriger Denkzeit. Ein hoher Durchsatz bedeutet daher nicht automatisch einen schnellen Antwortbeginn.

Messbedingungen: 1.000 Input-Tokens und eine gleichzeitige Anfrage. Andere Prompts, Anbieter oder Denkmodi können andere Ergebnisse liefern. Die verlinkte Methodik von Artificial Analysis erklärt die Messungen.

KI-Benchmarks aktuell: Was messen die Werte?

Ein Gesamtwert kann wichtige Unterschiede verdecken. Deshalb zeigt die nächste Tabelle die führenden verfügbaren Modelle je Kategorie.

Reasoning misst logisches und fachliches Problemlösen. Coding nutzt Programmieraufgaben. Agenten-Benchmarks prüfen mehrstufige Aufgaben und Werkzeugnutzung.

Die Kategorien nutzen nicht immer dieselben Benchmarks. Vergleiche daher zuerst innerhalb einer Kategorie.

Deutsch-Benchmark: Welches Modell ist auf Deutsch stark?

Ein englisches Gesamt-Ranking beantwortet diese Frage nicht. PeerBench prüft Modelle auf sechs deutschen Benchmarks mit dokumentierten Läufen.

Die primäre Tabelle nutzt nur Läufe mit abgeschaltetem Reasoning. Sie mischt daher keine unterschiedlichen Denkmodi.

Die Tests nutzen verschiedene Messgrößen. Vergleiche Werte nur innerhalb derselben Benchmark-Zeile. MCC ist ein Korrelationswert, keine Prozentangabe. Der Testumfang zeigt ausgewertete und insgesamt erfasste Aufgaben.

Testdetails und Quellen

Hier findest du Testdatum, Einstellungen und die unveränderten Kennungen aus der Quelle.

GermEval NER (DE)

Gemini 3.6 Flash

Testdatum

23. Juli 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

Anbieterintern

Messgröße in der Quelle

micro_f1_no_misc,none

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=provider-internal

Lauf-ID

2026-07-22T22-50-44__vertex_ai__gemini-3.6-flash__germeval_de

Quelle bei PeerBench öffnen

INCLUDE (DE)

GPT-5.6 Terra

Testdatum

13. August 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

Anbieterintern

Messgröße in der Quelle

exact_match,none

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=provider-internal

Lauf-ID

2026-08-13T13-49-58__openrouter__openai__gpt-5.6-terra__include_de

Quelle bei PeerBench öffnen

MMLU-ProX (DE)

Qwen3.6 27B (BF16)

Testdatum

15. August 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

BF16

Messgröße in der Quelle

exact_match,custom-extract

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=bf16

Lauf-ID

2026-08-15T17-46-46__openai__Qwen__Qwen3.6-27B__mmlu_prox_de

Quelle bei PeerBench öffnen

MuSR (DE)

Qwen3.8 27B (BF16)

Testdatum

15. August 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

BF16

Messgröße in der Quelle

acc,none

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=bf16

Lauf-ID

2026-08-14T23-10-23__openai__Qwen__Qwen3.8-27B__musr_de

Quelle bei PeerBench öffnen

SB10K (DE)

Claude Opus 4.8

Testdatum

13. Juni 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

Anbieterintern

Messgröße in der Quelle

mcc,none

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=provider-internal

Lauf-ID

2026-06-13T12-15-43__openai__cc__claude-opus-4-8__sb10k_de

Quelle bei PeerBench öffnen

ScaLA (DE)

Claude Opus 4.8

Testdatum

13. Juni 2026

Reasoning-Modus

Ausgeschaltet

Quantisierung

Anbieterintern

Messgröße in der Quelle

mcc,none

Originale Einstellungen

reasoning_off=true; quantization=provider-internal

Lauf-ID

2026-06-13T12-23-22__openai__cc__claude-opus-4-8__scala_de

Quelle bei PeerBench öffnen

Die Tabelle zeigt den besten vergleichbaren Lauf je Benchmark. Sie bildet kein eigenes PUNKU-Gesamtranking und übernimmt nicht PeerBenchs undokumentierten Gesamtwert.

Für Kundenservice, Vertrieb oder Verwaltung brauchst du zusätzliche Tests. Nutze echte deutsche E-Mails, Richtlinien, Tool-Aufrufe und Fehlerszenarien.

KI-Kostenvergleich: API-Preise und Preis-Leistung

Die Tabelle zeigt API-Preise pro Token. Sie zeigt keine Monatsabos für ChatGPT, Claude, Gemini oder andere Assistenten.

LLM Stats meldet die Preise für aktive API-Anbieter. Der Vergleich enthält nur Modelle aus der aktuellen Gesamt-Top-10.

Der Mischpreis gewichtet acht Input-Tokens und ein Output-Token. Er ist eine Vergleichshilfe, keine Rechnung für jeden Arbeitsablauf.

Berücksichtige auch Wiederholungen, Ausgabeumfang, Latenz und Fehlerkosten. Der billigste Token kann pro gelöster Aufgabe teurer sein.

Berechne dein eigenes Szenario mit dem KI-Token-Kostenrechner.

KI-Modell oder KI-Assistent: Was ist der Unterschied?

Ein Modell verarbeitet Eingaben über eine API oder eine Modellplattform. GPT, Claude und Gemini sind Modellfamilien.

Ein Assistent verpackt Modelle in ein fertiges Produkt. Dazu gehören Oberfläche, Dateiupload, Suche, Speicher, Verwaltung und ein Monatsabo.

Ein gutes Modell macht daher nicht automatisch den besten Assistenten. Für Produktfunktionen und Abos nutze den KI-Assistenten-Vergleich 2026.

Neue KI-Modelle 2026: Was änderte sich?

LLM Stats meldet für diese aktuellen Top-10-Modelle ein Veröffentlichungsdatum aus den letzten 45 Tagen:

• GPT-6 Astra: 3. September 2026.
• Muse Spark 1.3: 2. September 2026.
• Claude Fable 5.1: 1. September 2026.
• GLM-5.3: 14. August 2026.
• DeepSeek-V4-Pro-0813: 13. August 2026.
• Claude Opus 5: 24. Juli 2026.

Das Veröffentlichungsdatum stammt aus LLM Stats. Es belegt keine allgemeine Verfügbarkeit in jeder Region oder jedem Produkt.

Änderungsprotokoll

• 4. September 2026: Dies ist der erste geprüfte Datenstand dieser Vergleichsreihe.
• Kein vorheriger geprüfter Datenstand ist für einen Vergleich verfügbar.

Bestes KI-Modell nach Anwendungsfall

Diese Empfehlungen folgen den jeweiligen Benchmark-Kategorien. Sie ersetzen keinen Test mit deinen Aufgaben.

Interaktive Auswahl

Welches KI-Modell passt zu deiner Aufgabe?

Wähle einen Schwerpunkt. Der Finder zeigt den passenden Startpunkt aus dem geprüften Datenstand.

AllroundReasoningProgrammierenAgentenOpen WeightNiedrige Token-Kosten

Datenbasierter Startpunkt

GPT-6 Astra

openai

Empfehlung: GPT-6 Astra. LLM-Stats-Wert: 60,72.

Dieses Modell führt die verfügbaren Modelle im Gesamtvergleich an.

LLM-Stats-Wert

60,72

Modelldaten prüfen

Das Ergebnis ist eine Vorauswahl. Prüfe Qualität, Kosten und Datenschutz mit deinen eigenen Fällen.

Für einen breiteren Auswahlprozess lies Welche KI ist die beste?. Für Code gehört die Vertiefung zu Beste KI zum Programmieren.

Weitere Vertiefungen:

• ChatGPT-Alternativen
• Claude vs. ChatGPT
• Gemini vs. ChatGPT
• Beste KI für Mathe
• Beste KI für Präsentationen
• Beste KI für Bewerbungen
• Beste KI für wissenschaftliche Arbeiten

Kontextfenster und Geschwindigkeit

Das Kontextfenster begrenzt die gemeinsam verarbeiteten Tokens. Es umfasst nicht automatisch ein ebenso großes Ausgabelimit. Auch ein großes Kontextfenster garantiert nicht, dass ein Modell jedes Detail zuverlässig nutzt.

Die Tabelle verlinkt dokumentierte Kontextlimits. Die Hinweise darunter nennen den jeweiligen Geltungsbereich. Ein Limit einer bestimmten API ist keine Zusage für alle Anbieter oder Chat-Abos.

Die Tempo-Grafiken zeigen separate Messungen von Artificial Analysis. Prüfe nutzbaren Kontext, Antwortbeginn und Durchsatz zusätzlich mit deinen Dokumenten beim vorgesehenen Anbieter.

Wie vergleichen wir KI-Modelle fair?

LLM Stats liefert das anbieterübergreifende Ranking mit einem konservativen TrueSkill-Wert. PeerBench liefert Ergebnisse für deutsche Aufgaben. Bei den gezeigten Testläufen war der Reasoning-Modus ausgeschaltet. Preise nutzen den günstigsten erfassten aktiven Anbieter und ein Input-Output-Verhältnis von 8:1. Fehlende Messwerte werden nicht geschätzt.

Wir trennen drei Dinge:

1. Suchanfragen bestimmen Überschriften und Fragen.
2. Öffentliche Benchmark-Daten bestimmen Scores und Rangfolgen.
3. Eigene Tests bestimmen die betriebliche Auswahl.

Der Datenstand liegt geprüft im Repository. Ein Aktualisierungsskript erstellt nur neue Kandidaten. Es veröffentlicht keine Änderung automatisch.

Wie wählst du ein Modell für dein Unternehmen?

Definiere zuerst eine messbare Aufgabe. Sammle dann 20 bis 50 typische Fälle mit erwarteten Ergebnissen.

Teste dieselben Fälle mit zwei oder drei Modellen. Erfasse Qualität, Fehlerarten, Laufzeit und Kosten pro gelöster Aufgabe.

Prüfe anschließend Datenschutz, Modellzugang und Anbieterwechsel. Ein knapp besserer Benchmark rechtfertigt nicht immer höhere Betriebsrisiken.

Passende nächste Schritte sind KI für Recherche und Open-Weight-Modelle.

Teams finden Auswahl- und Governance-Hilfe auf KI für Unternehmen. Preise für PUNKU.AI stehen auf der Preisseite.