Unsere Modelle.Gegen jedes Flagship.
Die vier Open-Weight-Textmodelle auf ccsio.ai gegen die letzten fünf Flagship-Generationen von OpenAI, Anthropic und Google — dazu sechs Vision-, Sprach- und Embedding-Fähigkeiten, die in jedem Plan enthalten sind. Nur veröffentlichte Werte, jeder mit Quelle.
Chat & Reasoning
Alibaba QwenChatVerfügbar
40Intelligence Index
Parameter gesamt180B
Aktiv pro Token6B
ArchitekturMoE
Kontext1M
Max. Output128K (256K thinking)
Inputtext
Veröffentlicht2026-08
Model Card ↗GoogleChatVerfügbar
17Intelligence Index
Parameter gesamt25.2B
Aktiv pro Token3.8B
ArchitekturMoE
Kontext256K
Max. Output—
Inputtext + image
Veröffentlicht2026-04
Model Card ↗DeepSeekReasoningDemnächst
39Intelligence Index
Parameter gesamt552B
Aktiv pro Token8B / 16B
ArchitekturMoE
Kontext1M
Max. Output384K
Inputtext + image
Veröffentlicht2026-09
Model Card ↗Z.aiReasoningDemnächst
45Intelligence Index
Parameter gesamt744B
Aktiv pro Token40B
ArchitekturMoE
Kontext1M
Max. Output128K
Inputtext
Veröffentlicht2026-08
Model Card ↗Bild & Audio
FLUX.2 [klein] 4B
Black Forest LabsImagesVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt4B
Aktiv pro Token—
ArchitekturRectified flow transformer
Kontext1024×1024 px
Max. Output—
Inputtext → image
Veröffentlicht2026-06
Model Card ↗Whisper large v3
OpenAITranscriptionVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt1.55B
Aktiv pro Token—
ArchitekturEncoder–decoder ASR
Kontext30s per segment
Max. Output—
Inputaudio → text
Veröffentlicht2023-11
Model Card ↗Kokoro
HexgradSpeechVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt82M
Aktiv pro Token—
ArchitekturStyleTTS 2 · ISTFTNet
Kontext—
Max. Output—
Inputtext → audio
Veröffentlicht2025-01
Model Card ↗Suche & Entscheidungen
Clef
CloudflareDecisionsVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt27B
Aktiv pro Token—
ArchitekturMultimodal decision model
Kontext16K
Max. Output—
Inputtext + image + video
Veröffentlicht2026-10
Model Card ↗mxbai-embed-large v1
Mixedbread AIEmbeddingsVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt0.3B
Aktiv pro Token—
ArchitekturBERT-large embedder (AnglE)
Kontext512
Max. Output—
Inputtext
Veröffentlicht2024-03
Model Card ↗Qwen3 Embedding 0.6B
Alibaba QwenEmbeddingsVerfügbar
—Intelligence Index
Parameter gesamt0.6B
Aktiv pro Token—
ArchitekturQwen3 dense embedder
Kontext32K
Max. Output—
Inputtext
Veröffentlicht2025-06
Model Card ↗Intelligence Index · Artificial Analysis · unabhängig, eine Indexversion für alle Modelle (v4.3.2)
Höher ist besser
- 1Claude Opus 5.558
- 2GPT-6 Astra53
- 3Gemini 4 Argon53
- 4Claude Opus 551
- 5GPT-5.6 Sol47
- 6GLM 5.3Demnächst45
- 7Claude Opus 4.842
- 8Claude Opus 4.741
- 9Qwen 3.8 Flash Next40
- 10DeepSeek 4.1 FlashDemnächst39
- 11GPT-5.439
- 12GPT-5.538
- 13Claude Opus 4.632
- 14GPT-5.230
- 15Gemini 3.1 Pro30
- 16Gemini 3 Pro28
- 17Gemma 417
- 18Gemini 2.5 Pro16
- 19Gemini 2.0 Pro Experimental9
Qwen 3.8 Flash Next: 8 von 15 Flagships liegen bereits darunter
Gemessen mit demselben unabhängigen Test für jedes Modell: dem Intelligence Index von Artificial Analysis. Orange: unser Modell erreicht gleich viel oder mehr. Grau: das Flagship liegt vorn.
OpenAI
- GPT-6 Astra2026-09 · AA 53Liegt vorn−13 Pkt.
- GPT-5.6 Sol2026-07 · AA 47Liegt vorn−7 Pkt.
- GPT-5.52026-04 · AA 38✓ Übertroffen+2 Pkt.
- GPT-5.42026-03 · AA 39✓ Übertroffen+1 Pkt.
- GPT-5.22025-12 · AA 30✓ Übertroffen+10 Pkt.
Anthropic
- Claude Opus 5.52026-09 · AA 58Liegt vorn−18 Pkt.
- Claude Opus 52026-07 · AA 51Liegt vorn−11 Pkt.
- Claude Opus 4.82026-05 · AA 42Liegt vorn−2 Pkt.
- Claude Opus 4.72026-04 · AA 41Liegt vorn−1 Pkt.
- Claude Opus 4.62026-02 · AA 32✓ Übertroffen+8 Pkt.
- Gemini 4 Argon2026-09 · AA 53Liegt vorn−13 Pkt.
- Gemini 3.1 Pro2026-02 · AA 30✓ Übertroffen+10 Pkt.
- Gemini 3 Pro2025-11 · AA 28✓ Übertroffen+12 Pkt.
- Gemini 2.5 Pro2025-06 · AA 16✓ Übertroffen+24 Pkt.
- Gemini 2.0 Pro Experimental2025-02 · AA 9✓ Übertroffen+31 Pkt.
Qwen 3.8 Flash Next · AA 40 · Artificial Analysis v4.3.2
Jeder veröffentlichte Wert, mit Quelle
Klicke auf eine Zahl, um die Quelle zu öffnen. Ein Strich heißt: kein veröffentlichter Wert für genau diese Version; wir schätzen nicht.
| Modell | Veröffentlicht | Intelligence Index | Humanity's Last Exam | GPQA Diamond | DeepSWE | SWE-bench Verified | LiveCodeBench | MMLU-Pro | AIME 2025 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen 3.8 Flash NextChat | 2026-08 | 40 | 35,9 | 91,7 | 58,7 | — | 91,9 | — | — |
| Gemma 4Chat | 2026-04 | 17 | 8,7 | 82,3 | — | — | 77,1 | 82,6 | — |
| DeepSeek 4.1 FlashReasoningDemnächst | 2026-09 | 39 | 36,8 | 90,9 | 74,2 | — | — | — | — |
| GLM 5.3ReasoningDemnächst | 2026-08 | 45 | 42 | 88,1 | 66,9 | — | 53,5* | 87,8* | 99,3* |
| ClefDecisions | 2026-10 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| FLUX.2 [klein] 4BImages | 2026-06 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Whisper large v3Transcription | 2023-11 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| mxbai-embed-large v1Embeddings | 2024-03 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Qwen3 Embedding 0.6BEmbeddings | 2025-06 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| KokoroSpeech | 2025-01 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| GPT-6 Astra | 2026-09 | 53 | 59,1 | 96 | 74,1 | — | — | — | — |
| GPT-5.6 Sol | 2026-07 | 47 | 55,5 | 94,6 | 72,7 | — | — | — | — |
| GPT-5.5 | 2026-04 | 38 | 54,9 | 93,6 | 67* | — | — | — | — |
| GPT-5.4 | 2026-03 | 39 | 39,8 | 93 | 51,8* | — | — | — | — |
| GPT-5.2 | 2025-12 | 30 | 34,5 | 92,4 | — | 80 | — | — | 100 |
| Claude Opus 5.5 | 2026-09 | 58 | 64,4 | — | 74,2 | — | — | — | — |
| Claude Opus 5 | 2026-07 | 51 | 56,3 | — | 73,6* | 96* | — | — | — |
| Claude Opus 4.8 | 2026-05 | 42 | 49,8 | — | 59* | 88,6* | — | — | — |
| Claude Opus 4.7 | 2026-04 | 41 | 46,9 | — | — | 87,6* | — | — | — |
| Claude Opus 4.6 | 2026-02 | 32 | 40 | 91,3 | — | 80,8 | — | — | — |
| Gemini 4 Argon | 2026-09 | 53 | — | — | 77,9 | — | — | — | — |
| Gemini 3.1 Pro | 2026-02 | 30 | 44,4 | 94,3 | 11,7* | 80,6 | — | — | — |
| Gemini 3 Pro | 2025-11 | 28 | 37,5 | 91,9 | — | 76,2 | — | — | — |
| Gemini 2.5 Pro | 2025-06 | 16 | 21,6 | 86,4 | — | 59,6 | 74,2 | — | 88 |
| Gemini 2.0 Pro Experimental | 2025-02 | 9 | — | 65,7 | — | — | 34,7 | 80,5 | — |
* unabhängige Reproduktion (GLM 5.3) · SWE-bench-Leaderboard (SWE-bench: Claude Opus 4.7–5) · DeepSWE-Leaderboard (Datacurve) (DeepSWE: GPT-5.4, GPT-5.5, Opus 4.8, Opus 5, Gemini 3.1 Pro)
Bitte lesen, bevor du eine Zahl zitierst
- Anbieter veröffentlichen eigene Werte, meist bei maximalem Reasoning-Aufwand, und die Einstellungen unterscheiden sich. Der Intelligence Index ist die einzige Spalte, die ein unabhängiger Dritter für alle Modelle gleich misst.
- Alle Werte und technischen Daten unserer Modelle stammen aus den offiziellen Model Cards. Qwen 3.8 Flash Next: 262K nativer Kontext, 1M mit YaRN. Das HLE von Qwen 3.8 Flash Next bewertet GPT-4o; MMLU-Pro, AIME und LiveCodeBench von GLM 5.3 sind NVIDIA-Reproduktionen. DeepSeek 4.1 Flash und GLM 5.3 kommen Ende Q4 2026 auf ccsio.ai.
- Mehrere Anbieter veröffentlichen SWE-bench Verified wegen Kontaminationsbedenken nicht mehr, daher ist diese Spalte bewusst unvollständig. DeepSWE v1.1 ist der agentische Coding-Benchmark, den die meisten aktuellen Modelle veröffentlichen.
- Gemini 4 Argon ist im eingeschränkten Rollout. Gemini 2.0 Pro war ein experimentelles Release.
- Clef, FLUX.2 [klein], Whisper large v3, mxbai-embed-large v1, Qwen3 Embedding 0.6B und Kokoro sind Fähigkeitsmodelle (Vision, Bild, Sprache, Embeddings): Text-Generierungs-Benchmarks gelten für sie nicht, daher bleiben ihre Zeilen in der Tabelle leer. Wir schätzen nicht.
Datenstand 2026-10-06 · Artificial Analysis v4.3.2
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