Vergleich von Modellen mit offenen Gewichten
Vergleich und Analyse von KI-Modellen mit offenen Gewichten anhand zentraler Leistungsmetriken wie Qualität, Leistung, Inferenzgeschwindigkeit, Kontextfenster, Parameteranzahl und Lizenzdetails.
Modelle gelten als Modelle mit offenen Gewichten (häufig auch als Open Source bezeichnet), wenn ihre Gewichte zum Download verfügbar sind. Dadurch können sie auf der eigenen Infrastruktur gehostet und beispielsweise durch Fine-Tuning angepasst werden.
Weitere Details zu unserer Methodik finden Sie in unseren FAQs.
Wichtigste Ergebnisse
Offenheit
Artificial Analysis Openness Index: Score
Fortschritt bei Modellen mit offenen Gewichten
Progress in Open Weights vs. Proprietary Intelligence
Intelligenzentwicklung von Sprachmodellen mit offenen Gewichten nach Modelllabor
Intelligenzentwicklung von Modellen mit offenen Gewichten nach Größe
Intelligenz
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Größe
Intelligence Index nach Modellgröße
Model Size: Total and Active Parameters
Intelligence Index vs. Active Parameters
Intelligence Index vs. Total Parameters
Kontextfenster
Context Window
Weitere Details
Gewichte | Anbieter-Benchmarks | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 45 | 753B 40B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.9 | 73 | +14 | |||
Kimi K3 (max) | 44 | 2.8T 104B während der Inferenz aktiv | 1M | $2.3 | 35 | +14 | |||
GLM-5.3-Flash | 42 | 320B 18B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.1 | 114 | +16 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 40 | 2.4T 95B während der Inferenz aktiv | 984k | $1.2 | 41 | +3 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort) | 40 | 552B 16B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.2 | 222 | +2 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (Reasoning, Max Effort) | 36 | 1.6T 49B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.7 | 91 | +7 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 34 | 27B | 256k | $0.4 | 46 | +5 | |||
K2 Horizon 375B A23B | 31 | 375B 23B während der Inferenz aktiv | 524k | - | - | - | |||
MiniMax-M3 | 30 | 428B 23B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.2 | 103 | +12 | |||
Inkling (xhigh) | 26 | 975B 41B während der Inferenz aktiv | 1M | $0.7 | 88 | +3 | |||
Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) | 23 | 550B 55B während der Inferenz aktiv | 262k | $0.5 | 204 | +6 | |||
Muse Glimmer (high) | 18 | 30B | 131k | $0.2 | 91 | ||||
Mistral Medium 3.5 | 15 | 128B | 256k | $1.2 | 147 | ||||
gpt-oss-120b (high) | 12 | 117B 5.1B während der Inferenz aktiv | 131k | $0.2 | 226 | +17 |