Sprache: Hindi – Benchmark für KI-Modelle Mehrsprachige LLM-Leistung vergleichen
Die fünf besten KI-Modelle für Aufgaben in der Sprache Hindi sind Gemini 3.1 Pro Preview, Claude Opus 4.6 (max), Gemini 3 Pro Preview (high), Claude Opus 4.5 (non-reasoning) und GPT-5 (high). Sie erreichen im Artificial Analysis Multilingual Index die höchsten Werte für Schlussfolgern in Hindi.
Einen Leistungsvergleich über alle unterstützten Sprachen finden Sie auf der vollständigen Seite zum mehrsprachigen Benchmark für KI-Modelle.
🇮🇳 Führende Modelle für Hindi
#1
Gemini 3.1 Pro Preview94#2
Claude Opus 4.6 (max)92#3
Gemini 3 Pro Preview (high)91#4
Claude Opus 4.5 (non-reasoning)91#5
GPT-5 (high)91
Multilingual Index
Multilingual Index: Sprache Hindi
Artificial Analysis Multilingual Index · Higher is better
Multilingual Index: Sprache Hindi vs. Preis
Artificial Analysis Multilingual Index · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Multilingual Index: Sprache Hindi vs. Ausgabegeschwindigkeit
Artificial Analysis Multilingual Index · Output speed: output tokens per second
Most attractive quadrant
Multilingual Index: Sprache Hindi vs. Kontextfenster
Artificial Analysis Multilingual Index · Context window: tokens limit
Most attractive quadrant
Global-MMLU-Lite
Mehrsprachiges Global-MMLU-Lite: Sprache Hindi
Multilingual Global-MMLU-Lite · Higher is better
Preise
Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe
Price (USD per M Tokens)
Geschwindigkeit und Latenz
Ausgabegeschwindigkeit
Output tokens per second · Higher is better
Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken
Sekunden bis zum ersten Antwort-Token · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better