Sprache: Japanisch – Benchmark für KI-Modelle Mehrsprachige LLM-Leistung vergleichen
Die fünf besten KI-Modelle für Aufgaben in der Sprache Japanisch sind Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Preview (high), Claude Opus 4.6 (max), Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) und Claude Opus 4.5. Sie erreichen im Artificial Analysis Multilingual Index die höchsten Werte für Schlussfolgern in Japanisch.
Einen Leistungsvergleich über alle unterstützten Sprachen finden Sie auf der vollständigen Seite zum mehrsprachigen Benchmark für KI-Modelle.
🇯🇵 Führende Modelle für Japanisch
#1
Gemini 3.1 Pro Preview94#2
Gemini 3 Pro Preview (high)93#3
Claude Opus 4.6 (max)93#4
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high)93#5
Claude Opus 4.593
Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better
Multilingual Index
Multilingual Index: Sprache Japanisch
Artificial Analysis Multilingual Index · Higher is better
Multilingual Index: Sprache Japanisch vs. Preis
Artificial Analysis Multilingual Index · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Multilingual Index: Sprache Japanisch vs. Ausgabegeschwindigkeit
Artificial Analysis Multilingual Index · Output speed: output tokens divided by total request time, including time to first token
Most attractive quadrant
Multilingual Index: Sprache Japanisch vs. Kontextfenster
Artificial Analysis Multilingual Index · Context window: tokens limit
Most attractive quadrant
Global-MMLU-Lite
Mehrsprachiges Global-MMLU-Lite: Sprache Japanisch
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 divided by total request time, including time to first token · Higher is better
Zeit bis zum ersten Antworttoken
Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen