KI-rangering · Tysk
Beste KI på tysk: 314 modeller rangert etter blinde stemmer
Spørsmål skrevet på tysk. Rangert etter LMArenas blinde stemmer, hver poengsum med feilmargin og, ved siden av, listeprisen for hver modell på prislisten vår.
Poengsummer fra LMArena, publisert 20. oktober 2026, under CC BY 4.0. Priser fra hver utviklers prisside, lest 15. oktober 2026.
1521Gemini 3 Pro fra Google
- Rangerte modeller
- 314
- På linje med leder
- 35
- På prislisten vår
- 1
- Publisert
- 20. oktober 2026
På linje: stemmene kan ikke skille den fra lederen.
På LMArenas liste for Tysk troner Gemini 3 Pro fra Google øverst med 1521 poeng fra 811 blinde stemmer, publisert 20. oktober 2026. 34 andre modeller er statistisk på linje med den. Ingen av modellene den rangerer har noen API-pris på listen vår ennå.
Beste KI på tysk
Spørsmål skrevet på tysk.
| # | Modell | Poengsum | Stemmer | Per 1M tokens, inn / ut |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 3 ProGoogle | 95 %-intervall 1499 til 1543 | 811 | · |
| 1 | Muse Spark 1.3 (Max)Meta | 95 %-intervall 1479 til 1550 | 275 | · |
| 1 | Muse SparkMeta | 95 %-intervall 1472 til 1551 | 237 | · |
| 1 | Claude Opus 5 (Max)Anthropic | 95 %-intervall 1484 til 1536 | 570 | · |
| 1 | Claude Opus 4.6 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1489 til 1523 | 1 304 | · |
| 1 | GPT-5.6 Sol (xHigh)OpenAI | 95 %-intervall 1482 til 1529 | 658 | · |
| 1 | Kimi K3 (Max)Moonshot AI · åpne vekter | 95 %-intervall 1482 til 1529 | 671 | · |
| 1 | Claude Opus 4.7 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1486 til 1523 | 1 021 | · |
| 1 | Gemini 3.7 Flash (High)Google | 95 %-intervall 1474 til 1531 | 440 | · |
| 1 | Claude Fable 5 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1478 til 1525 | 667 | · |
| 1 | GLM-5.3 (Max)Z.ai · åpne vekter | 95 %-intervall 1471 til 1530 | 382 | · |
| 1 | Gemini 3 FlashGoogle | 95 %-intervall 1474 til 1524 | 572 | · |
| 1 | Claude Opus 4.7Anthropic | 95 %-intervall 1478 til 1516 | 1 040 | · |
| 1 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max)DeepSeek · åpne vekter | 95 %-intervall 1458 til 1531 | 239 | · |
| 1 | Gemini 3.8 Flash (High)Google | 95 %-intervall 1470 til 1518 | 640 | · |
| 1 | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 95 %-intervall 1479 til 1508 | 2 146 | · |
| 1 | Claude Opus 4.6Anthropic | 95 %-intervall 1476 til 1510 | 1 354 | · |
| 1 | Claude Opus 4.8 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1473 til 1511 | 1 077 | · |
| 1 | GPT-6 Astra (Max)OpenAI | 95 %-intervall 1450 til 1534 | 198 | · |
| 1 | Gemini 3.5 Flash (Medium)Google | 95 %-intervall 1469 til 1514 | 757 | · |
| 1 | Claude Opus 5 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1471 til 1510 | 1 074 | · |
| 1 | GPT-5.5OpenAI | 95 %-intervall 1471 til 1509 | 1 113 | · |
| 1 | Claude Fable 5.1 (Max)Anthropic | 95 %-intervall 1456 til 1524 | 296 | · |
| 1 | Grok 4.20 Beta 1xAI | 95 %-intervall 1462 til 1517 | 444 | · |
| 1 | Gemini 3.5 Flash (High)Google | 95 %-intervall 1463 til 1508 | 776 | · |
| 1 | Gemini 3.6 Flash (High)Google | 95 %-intervall 1459 til 1508 | 592 | · |
| 1 | Qwen3.8-MaxAlibaba | 95 %-intervall 1455 til 1508 | 459 | · |
| 1 | Muse Spark 1.1Meta | 95 %-intervall 1459 til 1503 | 811 | · |
| 1 | GPT-5.2 Chat (20260210)OpenAI | 95 %-intervall 1455 til 1506 | 563 | · |
| 1 | GPT-5.6 Terra (xHigh)OpenAI | 95 %-intervall 1456 til 1501 | 713 | · |
| 1 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27)OpenAI | 95 %-intervall 1445 til 1510 | 319 | · |
| 1 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101)Anthropic | 95 %-intervall 1454 til 1500 | 666 | · |
| 1 | GPT-5.6 Luna (xHigh)OpenAI | 95 %-intervall 1454 til 1500 | 706 | · |
| 1 | Qwen3.5-Max-PreviewAlibaba | 95 %-intervall 1442 til 1502 | 383 | · |
| 1 | Hy3Tencent · åpne vekter | 95 %-intervall 1431 til 1504 | 227 | · |
| 2 | Claude Opus 4.5 (20251101)Anthropic | 95 %-intervall 1460 til 1497 | 1 134 | · |
| 2 | GLM-5.2 (Max)Z.ai · åpne vekter | 95 %-intervall 1456 til 1497 | 913 | · |
| 2 | GPT-5.4 (High)OpenAI | 95 %-intervall 1457 til 1495 | 1 094 | · |
| 2 | Gemini 3 Flash (Minimal)Google | 95 %-intervall 1459 til 1492 | 1 473 | · |
| 2 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309)xAI | 95 %-intervall 1455 til 1494 | 1 058 | · |
| 2 | ERNIE 5.1Baidu | 95 %-intervall 1450 til 1494 | 750 | · |
| 2 | GPT-5.5 (High)OpenAI | 95 %-intervall 1453 til 1491 | 1 055 | · |
| 2 | Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle | 95 %-intervall 1448 til 1494 | 654 | · |
| 2 | DeepSeek-V4-ProDeepSeek · åpne vekter | 95 %-intervall 1450 til 1489 | 997 | · |
| 2 | GLM-5.3-FlashZ.ai · åpne vekter | 95 %-intervall 1444 til 1493 | 614 | · |
| 2 | GPT-5.5 InstantOpenAI | 95 %-intervall 1438 til 1496 | 430 | · |
| 2 | Claude Sonnet 5 (High)Anthropic | 95 %-intervall 1445 til 1489 | 814 | · |
| 3 | Claude Opus 4.8Anthropic | 95 %-intervall 1451 til 1488 | 1 106 | · |
| 3 | GLM-5.1Z.ai · åpne vekter | 95 %-intervall 1448 til 1487 | 1 038 | · |
| 5 | Gemini 2.5 ProGoogle | 95 %-intervall 1458 til 1484 | 2 652 | · |
| Lenger ned på listen: de andre modellene på prislisten vår | ||||
| 158 | gpt-oss-120bOpenAI · åpne vekter | 95 %-intervall 1305 til 1351 | 673 | · |
Hvor rangeringen kommer fra
Poengsummer, intervaller og plasseringer kommer fra LMArena. Prisene er våre.
- Blinde stemmer
- LMArena stiller det samme spørsmålet til to anonyme modeller og ber personen som skrev det velge det beste svaret. Stemmene plasserer alle modeller på én skala, der et gap på 100 poeng betyr at den høyere modellen vinner omtrent 64 av 100 ganger.
- Stilkontroll
- Poengsummene trekker fra for svarlengde og formatering, slik at en modell ikke klatrer ved å skrive mer eller legge til overskrifter og lister.
- Delte plasseringer
- En models plassering er én pluss antallet modeller som har hele 95 %-intervallet sitt over modellens eget. Modeller som stemmene ikke kan skille, deler plassering, og derfor kan flere være på førsteplass.
- Innstillinger
- En modell kan stå oppført flere ganger, med ulike resonneringsinnstillinger: linjen under navnet viser oppføringen slik LMArena fører den. Oppføringer med nettsøk slått på er et annet produkt og har ingen pris.
- Priser
- Listeprisen per million tokens fra utviklerens egen prisside, lest 15. oktober 2026. Det er en pris per token, ikke per svar: en høyere resonneringsinnstilling bruker flere tokens på det samme spørsmålet.
Kilde: LMArena, datasett for rangeringen (revisjon 9041150e, publisert 20. oktober 2026), lisensiert under CC BY 4.0. Vi endrer ingen poengsum: vi legger til prisene og lenkene til modellsidene våre.
Hva det koster å bruke hver modell
Prislisten kjører tre hverdagsoppgaver på hver modell, og vår egen benchmark kjører dem på reelle forretningsoppgaver for å se hvilke som består.
Poengsummer publisert 20. oktober 2026