Die Besten 2026
Beste LLM-Modelle
Die LLM-Versionen, die 2026 zählen, gerankt nach echten Urteilen der Menge, nicht allein nach Labor-Benchmarks. Jedes Modell verlinkt auf einen kompletten Testbericht mit geprüften API-Preisen pro Million Tokens, Kontextfenster, ehrlichen Stärken und Schwächen und einem klaren redaktionellen Urteil.
8 Tools · gerankt nach Stimmen der Menge · aktualisiert Juli 2026
- BesuchenClaude Haiku 4.5Top-Empfehlung
Anthropics schnellstes Modell: etwa 90% der Coding-Stärke von Sonnet 4.5 für $1/$5 pro 1M Tokens, 200K Kontext.
$5/1M out67%(2)Warum: 73.3% auf SWE-bench Verified, etwa 90% des agentischen Codings von Sonnet 4.5 zu einem Drittel des Preises
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Anthropics Mythos-Klasse-Flaggschiff vom Juni 2026: 80.3% auf SWE-bench Pro, 11 Punkte vor jedem anderen Frontier-Modell
$50/1M out63%(4)Warum: 80.3% auf SWE-bench Pro gegenüber 69.2% für Opus 4.8, 58.6% für GPT-5.5 und 54.2% für Gemini 3.1 Pro, rund 11 Punkte…
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Anthropics Opus vom April 2026: 87.6% SWE-bench Verified, 1M Kontext, hochauflösende Vision, inzwischen hinter Opus 4.8
$25/1M out57%(3)Warum: 87.6% SWE-bench Verified (nach 80.8% bei Opus 4.6) und 64.3% SWE-bench Pro zum Start, vor GPT-5.4 (57.7%) und Gemini…
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Anthropics agentischstes Sonnet: fast Opus-4.8-Qualität bei Coding und Agents für $3/$15 mit 1M Kontext
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)Warum: Große agentische Zugewinne gegenüber Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% statt 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% statt…
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Googles Frontier-Modell vom Nov 2025: 1M Kontext, als erstes über 1500 Elo auf LMArena, ersetzt durch Gemini 3.1 Pro.
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)Warum: Führte LMArena zum Start mit Rekordwert von 1501 Elo an und erreichte 91.9% auf GPQA Diamond, State of the Art zum…
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Open-Weights-MoE mit 1.6T Parametern, 1M Token Kontext und fast Frontier-Niveau beim agentischen Coding für $0.87 pro 1M Output-Tokens
$0.87/1M out57%(3)Warum: 1M-Token-Kontextfenster (8x die 128K von V3.2) mit bis zu 384K Output-Tokens, Standard auf der offiziellen API
- 7Besuchen
Anthropics Flaggschiff der Opus-Klasse für langlaufendes agentisches Coding; 1M Kontext für $5/$25 pro 1M Tokens.
$25/1M out57%(3)Warum: SWE-Bench Pro 69.2% (gegenüber 64.3% bei Opus 4.7) und schlägt frühere Opus-Modelle auf CursorBench auf jeder…
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OpenAIs agentisches Flaggschiff: 1M Kontext, SOTA auf ARC-AGI-2 und Terminal-Bench 2.0, $5/$30 pro 1M Tokens.
$30/1M out57%(3)Warum: 1M-Token-Kontextfenster (1,050,000) mit 128K max. Output und Reasoning-Effort von none bis xhigh einstellbar
Das entscheidende Duell
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