LLM Vergleich 2026: Alle KI-Modelle auf einen Blick
Der Blockbrain LLM Index bewertet und rankt die leistungsstärksten Large Language Models nach objektiven Benchmarks — damit Sie die richtige KI-Entscheidung für Ihr Unternehmen treffen. Wie Metacritic, nur für KI-Modelle.
Beste Modelle pro Kategorie
Gesamtranking aller Modelle
| # | Modell | Anbieter | Gesamt | Bewertung | Coding | Reasoning | Mathe | Kreativ | Speed | EU Compliant | Context | $/1M Token |
|---|
So berechnen wir den Blockbrain Score
Der Gesamtscore jedes Modells setzt sich aus fünf gewichteten Kategorien zusammen: Reasoning (25 %), Mathe (22,5 %), Creative Writing (22,5 %), Coding (20 %) und Speed (10 %). Qualität wird stärker gewichtet als Geschwindigkeit.
Innerhalb jeder Kategorie wird relativ bewertet: Das beste Modell bekommt 100 Punkte, alle anderen werden proportional eingestuft. Kommt ein neues Top-Modell dazu, passen sich alle Scores automatisch an.
Wir verwenden ausschließlich unabhängig verifizierte Benchmark-Ergebnisse aus öffentlichen Quellen. Herstellerangaben werden erst übernommen, wenn sie von Dritten reproduziert wurden. Fehlen für ein Modell Daten in einer Kategorie, wird der Median aller anderen Modelle eingesetzt — weder Bonus noch Strafe.
| Kategorie | Gewicht | Benchmarks |
|---|---|---|
| 🧠 Reasoning | 25 % | GPQA Diamond, MMLU-Pro, AA Quality Index |
| 📐 Mathe | 22,5 % | AIME 2025 |
| ✍️ Kreativ | 22,5 % | Chatbot Arena ELO |
| 💻 Coding | 20 % | SWE-bench Verified, LiveCodeBench |
| ⚡ Speed | 10 % | Artificial Analysis Output TPS |
📦 Archiv: Vorgänger-Modelle
Ersetzt durch neuere Versionen. Scores stammen vom jeweiligen Release-Zeitpunkt.
Die besten KI-Modelle 2026 im direkten Vergleich
Die Auswahl des richtigen Large Language Models ist eine strategische Entscheidung. GPT vs Claude vs Gemini — die Landschaft verändert sich im Wochentakt. Neue Modelle, neue Benchmarks, neue Preisstrukturen. Wer KI-Modelle vergleichen will, steht vor einem Dschungel aus Marketing-Claims und Cherry-Picked Benchmarks.
Der Blockbrain LLM Index schafft Übersicht. Wir aggregieren die wichtigsten unabhängigen Benchmarks zu einem gewichteten Gesamtscore und aktualisieren das Ranking laufend, sobald neue Modelle oder Benchmark-Ergebnisse veröffentlicht werden. Das Ergebnis: Ein transparenter LLM Vergleich, der Ihnen auf einen Blick zeigt, welches Modell in welcher Disziplin führt.
Ob Sie ein LLM für Softwareentwicklung evaluieren, einen KI-Assistenten für Ihr Support-Team aufsetzen oder die beste KI für Ihre RAG-Pipeline suchen: Der Blockbrain LLM Index gibt Ihnen die Datengrundlage für eine fundierte Entscheidung. Filtern Sie nach Kategorie, vergleichen Sie Preise pro Token und sehen Sie auf einen Blick, welche Modelle Open Source und welche proprietär sind.
Kein Hype. Keine Werbung. Nur Daten.
Häufig gestellte Fragen zum LLM Vergleich
Welches LLM ist das beste für Coding?
Stand April 2026 liefern GPT-5.2 (Score: 92) und Claude Opus 4.6 (Score: 90) die höchsten Werte auf SWE-bench Verified. Für reine Code-Generierung mit Open-Source-Anforderung ist DeepSeek V3.2 Speciale eine starke Alternative. Der beste Fit hängt von Ihrer Programmiersprache und dem konkreten Use Case ab.
Was kostet GPT-5.2 pro Token?
OpenAI berechnet für GPT-5.2 aktuell $1,75 pro 1M Input-Tokens und $14,00 pro 1M Output-Tokens. Für hohe Volumina bieten Batch-APIs und Prompt-Caching deutliche Rabatte. Unsere Vergleichstabelle zeigt die Kosten aller Modelle auf einen Blick.
Open Source oder proprietäre LLMs — was ist besser für Unternehmen?
Es kommt auf Ihre Anforderungen an. Proprietäre Modelle wie GPT-5.2 oder Claude bieten höchste Performance out-of-the-box. Open-Source-Modelle wie Llama 4 oder DeepSeek ermöglichen Self-Hosting, Datenkontrolle und Finetuning — bei mittlerweile konkurrenzfähiger Qualität.
Wie oft wird der Blockbrain LLM Index aktualisiert?
Wir aktualisieren das Ranking innerhalb von 48 Stunden nach Veröffentlichung neuer Benchmark-Ergebnisse. Bei Major Releases großer Anbieter reagieren wir meist noch am selben Tag.
Welches LLM eignet sich am besten für deutschsprachige Texte?
Für deutsche Sprachqualität schneiden Claude-Modelle und GPT-5.2 am besten ab. Bei Open-Source-Modellen zeigt Llama 4 gute Ergebnisse auf Deutsch. Tipp: Filtern Sie unsere Tabelle nach „Kreativ", um die sprachstärksten Modelle zu finden.
Was bedeutet der Blockbrain Score?
Der Score ist eine Gesamtbewertung von 0–100, basierend auf fünf gewichteten Kategorien: Reasoning (25 %), Mathe (22,5 %), Creative Writing (22,5 %), Coding (20 %) und Speed (10 %). Innerhalb jeder Kategorie wird relativ bewertet — das beste Modell bekommt 100, alle anderen proportional. Ein Score von 90+ bedeutet: Das Modell gehört in jeder getesteten Disziplin zur Spitzengruppe.
Welches LLM hat das beste Preis-Leistungs-Verhältnis?
Das hängt vom Volumen ab. Für kleine Teams bieten Mini-Varianten wie o4-mini oder Claude Haiku ein exzellentes Preis-Leistungs-Verhältnis. Bei hohem Volumen lohnt sich oft Self-Hosting eines Open-Source-Modells wie DeepSeek V3.2 Speciale.
Quellen & Benchmarks
Alle Bewertungen basieren auf öffentlich zugänglichen Benchmarks und unabhängigen Tests. Kein Score wird ohne Quellenangabe vergeben.