AI-Leaderboard
Welches Modell führt, insgesamt und nach Kategorie. Das sind die öffentlichen Benchmarks, aus denen die Diagramme auf YouTube und X gebaut werden. Wir veröffentlichen keine eigenen Scores: Jede Zahl gehört dem Benchmark, der sie erstellt hat, erfasst an einem Datum und mit Quellenangabe.
A fixed set of test questions with objectively verifiable answers is run against each model and scored automatically against ground truth - no human voting and no AI judge, so the score is repeatable. This release spans 23 tasks grouped into 7 categories. Each category score is the average of its tasks, and the headline 'global average' is the average of the 7 category scores, so every category counts equally regardless of how many tasks it contains. Scores are percentages: 100 is perfect.
Einschränkungen: Contamination-LIMITED, not contamination-proof: questions are refreshed from recent sources to reduce the chance a model simply memorised them during training, but that cannot be guaranteed. Scores reflect only these 23 tasks - they say nothing about tone, safety, speed or cost. Many entries are effort/thinking variants of the same underlying model (model_id shows the exact configuration tested), and a variant given more reasoning budget will usually outscore the cheaper default that most people actually use.
Quelle: LiveBench ↗ · veröffentlicht · zugrunde liegende Daten ↗ · Benchmark code and data are public on GitHub and Hugging Face under the project's own terms; cite LiveBench and link to livebench.ai when reusing scores.
| # | Modell | Organisation | Score out of 100 (objective tasks) |
|---|---|---|---|
| 1 | gpt-5.5-xhigh | OpenAI | 81.6 |
| 2 | Claude Fable 5 Max Effort | Anthropic | 80.5 |
| 3 | Smaug-Agentic | Abacus.AI | 79.9 |
| 4 | GPT-5.6 Sol Max Effort | OpenAI | 79.8 |
| 5 | DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek | 79.3 |
| 6 | gpt-5.4-xhigh | OpenAI | 79.3 |
| 7 | GPT-5.6 Terra Max Effort | OpenAI | 79.3 |
| 8 | Kimi K3 | Moonshot AI | 78.7 |
| 9 | Gemini 3.1 Pro Preview High | 78.5 | |
| 10 | Qwen 3.8 Max | Alibaba | 78.4 |
| 11 | claude-opus-4-7-xhigh-effort | Anthropic | 78.3 |
| 12 | gpt-5.2-2025-12-11-high | OpenAI | 78.2 |
| 13 | Muse Spark 1.2 xHigh Effort | Meta | 76.5 |
| 14 | claude-opus-5-max-effort | Anthropic | 74.5 |
| 15 | Grok 4.5 | xAI | 73.0 |
| 16 | Muse Spark 1.1 xHigh Effort | Meta | 72.5 |
| 17 | Claude Sonnet 5 xHigh Effort | Anthropic | 71.7 |
| 18 | Claude 4.6 Opus Thinking High Effort | Anthropic | 69.9 |
| 19 | Claude 4.8 Opus Thinking Max Effort | Anthropic | 66.0 |
| 20 | gemini-3.5-flash-high | 64.9 |
Balken sind auf den sichtbaren Bereich skaliert, damit kleine Unterschiede lesbar bleiben. Sie beginnen nicht bei null. Wenn sich Konfidenzintervalle überschneiden, sind die Modelle statistisch gleichauf, lies die Spitzengruppe als Gruppe, nicht als strenge Reihenfolge. Manche Einträge sind Konfigurationen mit maximalem Aufwand, die höher abschneiden als die Standardeinstellungen, die die meisten tatsächlich verwenden. Der Modellname zeigt, welches getestet wurde.
Wie man diese liest, und warum sie voneinander abweichen
LMArena (formerly LMSYS Chatbot Arena)
Real people are shown the same prompt answered by two anonymous models side by side and vote for the better answer. Millions of these blind head-to-head votes are fed into a Bradley-Terry statistical model (the successor to the Elo system it started with) which converts win/loss pairs into a single rating per model. A higher rating means people picked that model more often against strong opposition. This snapshot uses the 'style control' variant, which is the site's default: it statistically adjusts for answer length and formatting so a model cannot climb simply by writing longer, prettier replies.
Achtung vor: It measures which answer people LIKE, not which answer is CORRECT - a confident, well-written wrong answer can still win a vote. Voters are self-selected volunteers rather than a representative sample, prompts skew toward what that crowd chooses to type, and models with few votes have wide confidence intervals (ci_low/ci_high) that often overlap the models ranked above and below them. Treat small rank gaps as ties.
Veröffentlicht 2026-08-11 · Live-Leaderboard ↗ · Data: LMArena leaderboard dataset (CC BY 4.0).
LiveBench
A fixed set of test questions with objectively verifiable answers is run against each model and scored automatically against ground truth - no human voting and no AI judge, so the score is repeatable. This release spans 23 tasks grouped into 7 categories. Each category score is the average of its tasks, and the headline 'global average' is the average of the 7 category scores, so every category counts equally regardless of how many tasks it contains. Scores are percentages: 100 is perfect.
Achtung vor: Contamination-LIMITED, not contamination-proof: questions are refreshed from recent sources to reduce the chance a model simply memorised them during training, but that cannot be guaranteed. Scores reflect only these 23 tasks - they say nothing about tone, safety, speed or cost. Many entries are effort/thinking variants of the same underlying model (model_id shows the exact configuration tested), and a variant given more reasoning budget will usually outscore the cheaper default that most people actually use.
Veröffentlicht · Live-Leaderboard ↗ · Data: LiveBench 2026-06-25 release, livebench.ai.
Zwei verschiedene Einheiten, niemals ein gemeinsames Diagramm
Eine Bewertung nach menschlicher Präferenz und ein prozentualer Korrektheitswert lassen sich nicht auf einer Achse darstellen, daher werden sie auf dieser Seite nie in einer Tabelle vermischt. Ein Modell kann bei einem der beiden führen, beim anderen nicht, das ist ein aussagekräftiges Signal dafür, worin es stark ist, kein Widerspruch: Das eine fragt „Welche Antwort haben Menschen bevorzugt?", das andere „Welche Antwort war richtig?".
Was diese Seite nicht tut
Es wird dir nicht sagen, welche KI du nutzen sollst. Der Benchmark-Spitzenreiter ist oft nicht das richtige Werkzeug für deine Arbeit. Preis, Verfügbarkeit, Integrationen, Kontextlänge und wie gut es DEINE Anweisungen befolgt, sind meist wichtiger als ein paar Scorepunkte. Welche KI sollte ich verwenden? →