Welche KI ist momentan am besten? Die 10 stärksten KI-Modelle im Ranking 2026

ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek oder doch ein bislang weniger bekannter Konkurrent aus China? Wer nach „welches KI ist das beste“ oder „Welche KI ist momentan am besten?“ sucht, bekommt inzwischen erstaunlich viele Antworten. Denn die führenden KI-Entwickler veröffentlichen in immer kürzeren Abständen neue Modelle – und ein Spitzenplatz kann schon wenige Wochen später wieder verloren sein.

Eine Möglichkeit, die leistungsfähigsten Systeme möglichst objektiv miteinander zu vergleichen, bietet der Artificial Analysis Intelligence Index. Das unabhängige Analyseunternehmen testet große Sprachmodelle anhand einer Reihe anspruchsvoller Benchmarks für logisches Schlussfolgern, Programmieren, Wissen, wissenschaftliche Aufgaben und zunehmend auch komplexe Tätigkeiten, bei denen eine KI eigenständig mehrere Arbeitsschritte ausführen muss.

Das aktuelle Ergebnis ist bemerkenswert: Einen eindeutigen Sieger gibt es nicht mehr. Claude Fable 5.1 von Anthropic und GPT-6 Astra von OpenAI erreichen im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 jeweils 53 Punkte und teilen sich damit die Leistungsspitze. Dahinter entsteht allerdings ein zunehmend dichtes Feld aus amerikanischen und chinesischen KI-Modellen.

Dabei ist Intelligenz allein nicht alles. Geschwindigkeit, Kosten, Kontextfenster, verfügbare Modellgewichte und die Art der Aufgaben können darüber entscheiden, welche KI in der Praxis tatsächlich die beste Wahl ist.

Welche KI ist die beste? Das Wichtigste in Kürze

Gemessen am Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 sind derzeit Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra die leistungsstärksten getesteten Spitzenmodelle. Beide erreichen einen Intelligence Index von 53 Punkten. OpenAIs Astra erledigt die Benchmark-Aufgaben allerdings deutlich günstiger: Artificial Analysis berechnet durchschnittlich 3,26 US-Dollar pro Intelligence-Index-Aufgabe, während Claude Fable 5.1 auf 7,63 US-Dollar kommt.

Wer dagegen besonderen Wert auf Geschwindigkeit legt, findet einen anderen Sieger: Gemini 3.8 Flash von Google erzeugt rund 281 Token pro Sekunde und ist damit unter den hier betrachteten Topmodellen mit großem Abstand besonders schnell. Bei Modellen mit offenen Gewichten führt GLM-5.3 von Z AI unser Anbieter-Ranking an. Besonders günstig unter den vollständig gemessenen Top-Ten-Modellen arbeitet wiederum DeepSeek V4 Pro 0813 mit durchschnittlich 0,67 US-Dollar pro Intelligence-Index-Aufgabe.

Die Antwort auf die Frage „Welche KI ist am besten?“ lautet deshalb genauer: Für maximale Gesamtleistung liegen Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra vorne – für Preis-Leistung, Geschwindigkeit oder offene Modellgewichte können andere Systeme attraktiver sein.

Was ist der Artificial Analysis Intelligence Index?

Artificial Analysis versucht, die Fähigkeiten moderner Sprachmodelle nicht anhand eines einzelnen Tests, sondern über verschiedene anspruchsvolle Aufgaben hinweg zu messen. Die aktuelle Version Intelligence Index v4.3 wurde am 7. September 2026 eingeführt und umfasst zehn Evaluierungen.

Die Aufgaben werden vier Bereichen zugeordnet. Agentische Fähigkeiten machen 30 Prozent der Gesamtwertung aus, allgemeine Fähigkeiten ebenfalls 30 Prozent, Programmieren 20 Prozent und wissenschaftliches Schlussfolgern weitere 20 Prozent. Damit erhalten Aufgaben, bei denen eine KI nicht nur eine Frage beantwortet, sondern selbstständig komplexere Arbeitsabläufe bewältigen muss, inzwischen besonders viel Gewicht.

Zum Index gehören unter anderem AA-Briefcase für komplexe Wissensarbeit, GDPval-AA v2 für praxisnahe berufliche Aufgaben, AutomationBench-AA für automatisierte Geschäftsprozesse, Terminal-Bench v4.0 für Arbeiten in einer Computerumgebung, SciCode für wissenschaftliches Programmieren sowie Humanity's Last Exam für besonders schwierige Wissens- und Denkaufgaben. Weitere Tests untersuchen unter anderem den Umgang mit langen Dokumenten, zuverlässiges Wissen und wissenschaftliches Schlussfolgern.

Ein wesentlicher Unterschied zu vielen älteren KI-Benchmarks besteht darin, dass nicht nur kurze Prüfungsfragen gestellt werden. Beispielsweise umfasst AutomationBench-AA 657 simulierte Geschäftsabläufe aus Bereichen wie Finanzen, Personal, Marketing, Vertrieb und Support. Die Modelle müssen dabei Anwendungen und Schnittstellen benutzen und mehrere Ziele erreichen, ohne vorgegebene Regeln zu verletzen.

Artificial Analysis gibt außerdem an, dass inzwischen 45 Prozent der Gewichtung auf Tests mit privaten Fragen oder Antworten entfallen. Das erschwert es Entwicklern, ihre Modelle gezielt auf öffentlich bekannte Benchmark-Aufgaben zu optimieren.

Wichtig ist allerdings eine Einschränkung: Der Intelligence Index ist laut Artificial Analysis überwiegend textbasiert und englischsprachig. Bildverständnis, Spracheingabe und mehrsprachige Fähigkeiten werden teilweise separat untersucht. Ein Spitzenplatz im Intelligence Index bedeutet deshalb nicht automatisch, dass dieses Modell beispielsweise die beste KI für deutsche Texte, Bildanalyse oder Sprachdialoge ist.

Warum sich die KI-Rangliste plötzlich verändert hat

Wer verschiedene Rankings aus dem September 2026 miteinander vergleicht, kann auf unterschiedliche Punktzahlen stoßen. Der Grund ist nicht unbedingt, dass sich die Modelle verändert haben. Vielmehr hat Artificial Analysis seinen Intelligence Index innerhalb weniger Tage mehrfach aktualisiert.

Mit Version 4.3 wurde unter anderem Terminal-Bench 2.1 durch die schwierigere Version 4.0 ersetzt. Außerdem ersetzte AutomationBench-AA den zuvor verwendeten Banking-Test τ³-Banking. Die Gewichtung der vier großen Kategorien blieb gegenüber Version 4.2 unverändert.

Dadurch sind ältere Punktzahlen nicht unmittelbar mit den aktuellen Werten vergleichbar. Ein Modell, das vor der Umstellung beispielsweise mehr als 60 Punkte erreichte, kann im aktuellen Index deutlich niedriger bewertet werden, ohne technisch schlechter geworden zu sein. Für ein aktuelles Ranking ist deshalb entscheidend, immer dieselbe Index-Version zu verwenden.

Die folgende Rangliste basiert auf Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, Stand 8. September 2026. Da einige Unternehmen mehrere Modelle und verschiedene Reasoning-Stufen anbieten, wird – wie bei einem Hersteller-Ranking sinnvoll – jeweils nur das leistungsstärkste Modell eines Anbieters berücksichtigt.

Die besten KI-Modelle 2026 im Vergleich

* Der aktuelle Wert von Agnes 2.5 Pro Beta wird von Artificial Analysis als Schätzung gekennzeichnet; eine vollständige unabhängige v4.3-Evaluierung steht noch aus.

Die Tabelle zeigt bereits, wie unterschiedlich die Modelle sind. Mehr Intelligence-Punkte bedeuten weder automatisch niedrigere Kosten noch eine höhere Geschwindigkeit. Zwischen dem schnellsten und langsamsten Modell der Spitzengruppe liegt beispielsweise mehr als ein Faktor sieben.

Platz 10: Agnes 2.5 Pro Beta – der überraschende Herausforderer

Auf Platz zehn landet Agnes 2.5 Pro Beta von Sapiens AI. Artificial Analysis führt das Modell aktuell mit einem geschätzten Intelligence Index von 35 Punkten. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token. Das Modell kann Text- und Bildeingaben verarbeiten und arbeitet mit Reasoning.

Besonders auffällig ist die aggressive Preisgestaltung auf Token-Ebene: Artificial Analysis nennt 0,10 US-Dollar pro Million Input-Token und 0,30 US-Dollar pro Million Output-Token. Für die Kosten einer durchschnittlichen Intelligence-Index-Aufgabe sowie für die Ausgabegeschwindigkeit liegen aktuell allerdings noch keine vergleichbaren Messwerte vor.

Das macht Agnes momentan zum schwierigsten Modell im Ranking, wenn es um eine endgültige Bewertung geht. Die Platzierung zeigt zwar, dass auch neue und wesentlich kleinere KI-Anbieter in die Nähe der etablierten Entwickler gelangen können. Bis die vollständige unabhängige Evaluierung vorliegt, sollte der Wert aber vorsichtiger interpretiert werden als bei den übrigen Modellen.

Platz 9: DeepSeek V4 Pro 0813 – viel Leistung für vergleichsweise wenig Geld

DeepSeek V4 Pro 0813 mit maximalem Reasoning erreicht 36 Punkte. Damit liegt das chinesische Modell in der Gesamtwertung zwar hinter den großen amerikanischen Spitzenmodellen, bietet jedoch eine interessante Kombination aus offenen Gewichten, hoher Geschwindigkeit und niedrigen Kosten.

Artificial Analysis misst knapp 80 Output-Token pro Sekunde. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token. Noch interessanter ist der durchschnittliche Preis: Eine Aufgabe aus dem Intelligence Index kostet rund 0,67 US-Dollar. Unter den vollständig ausgewerteten Modellen dieser Top Ten ist das besonders günstig.

DeepSeek V4 Pro besitzt nach Angaben von Artificial Analysis 1,6 Billionen Parameter, von denen bei der Inferenz rund 49 Milliarden aktiv sind. Die Gewichte sind verfügbar; als Lizenz wird MIT angegeben.

Gerade für Unternehmen und Entwickler ist das relevant. Die Frage nach der „besten KI“ dreht sich dort häufig nicht nur um die letzten Prozentpunkte Benchmark-Leistung. Wenn Tausende oder Millionen Anfragen verarbeitet werden, kann ein etwas schwächeres, dafür erheblich günstigeres Modell wirtschaftlich die bessere Entscheidung sein.

Platz 8: Qwen3.8 2.4T A95B – Alibabas riesiges Open-Weights-Modell

Mit 40 Punkten schafft es Qwen3.8 2.4T A95B von Alibaba auf Platz acht. Das Modell gehört zu den gewaltigsten Systemen im Feld: Artificial Analysis nennt insgesamt 2,4 Billionen Parameter, wobei rund 95 Milliarden davon pro Token aktiv sind. Die Modellgewichte sind verfügbar.

Das Kontextfenster liegt bei 984.000 Token und damit nur knapp unter einer Million. Der Preis pro Intelligence-Index-Aufgabe beträgt rund 2,16 US-Dollar.

Die Kehrseite ist die Geschwindigkeit. Mit ungefähr 39,8 Token pro Sekunde ist Qwen innerhalb dieser Top Ten das langsamste Modell.

Das Beispiel zeigt, dass ein enormes Modell nicht automatisch schneller oder kostengünstiger arbeitet. Entscheidend ist vielmehr, wie effizient die Architektur ihre vorhandenen Parameter nutzt und wie viele Reasoning-Token das System für schwierige Aufgaben benötigt.

Platz 7: Gemini 3.8 Flash – Googles Geschwindigkeitsspezialist

Google landet mit Gemini 3.8 Flash in der höchsten getesteten Reasoning-Stufe bei 41 Punkten. In der reinen Intelligence-Wertung liegt Gemini damit hinter Claude, GPT, Muse, GLM, Kimi und Grok. In einer anderen Kategorie spielt das Modell jedoch ganz vorne mit: Geschwindigkeit.

Artificial Analysis misst rund 280,8 Output-Token pro Sekunde. Damit ist Gemini 3.8 Flash das mit Abstand schnellste Modell in unserem Top-Ten-Vergleich. Eine durchschnittliche Intelligence-Index-Aufgabe kostet etwa 1,24 US-Dollar. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token.

Gemini verarbeitet außerdem neben Text und Bildern auch Audio beziehungsweise Sprache und Video als Eingabe. Der Intelligence Index selbst bildet diese multimodalen Fähigkeiten allerdings nicht vollständig ab, da er überwiegend textbasiert ist.

Für interaktive Anwendungen kann diese Kombination wichtiger sein als einige zusätzliche Benchmark-Punkte. Nutzer wollen bei vielen Alltagsaufgaben keine minutenlangen Reasoning-Prozesse, sondern eine möglichst schnelle brauchbare Antwort. Genau hier kann ein Modell wie Gemini Flash seine Stärke ausspielen.

Platz 5: Grok 4.6 – stark bei autonomen Arbeitsabläufen

Ebenfalls 44 Punkte erreicht Grok 4.6 (high) von SpaceXAI. Das Modell generiert rund 59,5 Token pro Sekunde, kostet im Intelligence Index durchschnittlich 1,86 US-Dollar pro Aufgabe und verfügt über ein Kontextfenster von 500.000 Token.

Damit besitzt Grok nur etwa halb so viel maximalen Kontext wie viele direkte Konkurrenten. Bei agentischen Aufgaben gehört das Modell jedoch zu den stärkeren Kandidaten. Im neuen AutomationBench-AA erreicht Grok 4.6 laut Artificial Analysis einen Score von 66,7 Prozent und liegt damit nur knapp hinter GPT-6 Astra mit 68,5 Prozent.

Das verdeutlicht eine zentrale Entwicklung moderner KI: Spitzenmodelle werden zunehmend nicht danach bewertet, ob sie lediglich eine kluge Textantwort produzieren. Entscheidend wird vielmehr, ob sie selbstständig Anwendungen bedienen, Informationen verknüpfen, Aktionen ausführen und längere Arbeitsabläufe zuverlässig abschließen können.

Platz 5: Kimi K3 – chinesisches Open-Weights-Modell nahe der Weltspitze

Den fünften Platz teilt Grok mit Kimi K3 (max). Das von Moonshot AI beziehungsweise Kimi entwickelte Modell erreicht ebenfalls einen Intelligence Index von 44 Punkten.

Kimi K3 gehört wie GLM, Qwen und DeepSeek zu den leistungsstarken Modellen mit verfügbaren Gewichten. Artificial Analysis nennt insgesamt 2,8 Billionen Parameter, von denen rund 104 Milliarden bei der Inferenz aktiv sind. Das Kontextfenster liegt bei rund einer Million Token.

In puncto Geschwindigkeit gehört Kimi allerdings nicht zu den Spitzenreitern. Artificial Analysis misst etwa 41,5 Token pro Sekunde. Eine Intelligence-Index-Aufgabe kostet im Schnitt zwei US-Dollar.

Kimi zeigt dennoch, wie weit chinesische Entwickler inzwischen an die Spitze herangerückt sind. Vor allem im Open-Weights-Segment stehen amerikanische Anbieter nicht allein im Mittelpunkt. Entwickler, die Modelle selbst betreiben oder stärker kontrollieren möchten, finden mittlerweile mehrere leistungsfähige Alternativen aus China.

Platz 4: GLM-5.3 – stärkstes Open-Weights-Modell im Anbieter-Vergleich

GLM-5.3 (max) von Z AI erreicht 45 Punkte und landet auf Platz vier. Unter den hier berücksichtigten Entwicklern ist es damit aktuell das leistungsstärkste Modell mit offenen Gewichten.

Artificial Analysis misst eine Geschwindigkeit von rund 70,4 Token pro Sekunde und durchschnittliche Kosten von 2,01 US-Dollar pro Intelligence-Index-Aufgabe. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token. Das Modell besitzt insgesamt 753 Milliarden Parameter, von denen etwa 40 Milliarden aktiv sind.

Interessant ist GLM auch deshalb, weil Open-Weights-Systeme beim aktuellen Index inzwischen erstaunlich nahe an proprietäre Spitzenmodelle herankommen. Der Abstand zu Meta Muse Spark beträgt lediglich drei Punkte, zu den beiden Spitzenreitern acht Punkte.

Für Organisationen, die ihre KI-Infrastruktur selbst kontrollieren, Daten innerhalb eigener Systeme halten oder Modelle speziell anpassen möchten, kann diese Offenheit wichtiger sein als ein absoluter Spitzenplatz.

Platz 3: Muse Spark 1.3 – Meta meldet sich an der KI-Spitze zurück

Auf Platz drei folgt Muse Spark 1.3 (max) von Meta mit 48 Punkten. Damit beträgt der Abstand zu Claude und GPT nur fünf Punkte.

Besonders auffällig ist die Kombination aus hoher Intelligence-Wertung und Geschwindigkeit. Artificial Analysis misst knapp 237 Token pro Sekunde – mehr als dreimal so viel wie bei Claude Fable 5.1 und etwa viermal so viel wie bei GPT-6 Astra in den jeweils betrachteten Konfigurationen. Die Kosten liegen bei rund 1,60 US-Dollar pro Intelligence-Index-Aufgabe.

Muse Spark kann Text-, Bild- und Videoeingaben verarbeiten und besitzt ein Kontextfenster von einer Million Token. Damit verbindet Meta hohe Reasoning-Leistung mit einer sehr hohen Ausgabegeschwindigkeit.

Für Anwendungen, bei denen sowohl anspruchsvolle Aufgaben als auch schnelle Reaktionszeiten wichtig sind, ist Muse deshalb einer der interessantesten Kandidaten des Rankings.

Platz 1: GPT-6 Astra – OpenAI zieht mit Claude gleich

OpenAIs neues Spitzenmodell GPT-6 Astra (max) kommt im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 auf 53 Punkte und erreicht damit denselben Gesamtwert wie Claude Fable 5.1.

Astra besitzt ein Kontextfenster von einer Million Token und verarbeitet Text- und Bildeingaben. Artificial Analysis misst eine Ausgabegeschwindigkeit von rund 59,2 Token pro Sekunde. Die durchschnittlichen Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe liegen bei 3,26 US-Dollar.

Gerade der Vergleich mit Claude ist interessant. Beide erreichen dieselbe Gesamtpunktzahl, doch Astra benötigt für den aktuellen Benchmark wesentlich weniger Geld. Artificial Analysis beziffert den Kostenunterschied auf 57 Prozent zugunsten von Astra.

Auch bei den neu hinzugekommenen agentischen Tests ist Astra besonders stark. In Terminal-Bench v4.0 erzielt es 59,1 Prozent, gegenüber 52,0 Prozent für Claude Fable 5.1. Im AutomationBench-AA erreicht Astra 68,5 Prozent und führt ebenfalls das Feld an.

Wer also nicht nur nach maximaler Intelligence-Wertung, sondern nach dem Verhältnis aus Spitzenleistung und Kosten fragt, kann GPT-6 Astra momentan als besonders starken Allrounder an der Spitze betrachten.

Platz 1: Claude Fable 5.1 – Anthropic bleibt ganz vorne

Auch Claude Fable 5.1 in der Max-Effort-Konfiguration mit Default Fallback erreicht einen Intelligence Index von 53 Punkten. Artificial Analysis führt diese Variante aktuell an der Spitze seines Modellrankings.

Claude erzeugt rund 69,9 Token pro Sekunde und besitzt wie Astra ein Kontextfenster von einer Million Token. Das Modell unterstützt Text- und Bildeingaben.

Seine größte Schwäche ist der Preis. Mit durchschnittlich 7,63 US-Dollar pro Intelligence-Index-Aufgabe kostet die getestete Spitzenkonfiguration mehr als doppelt so viel wie Astra und deutlich mehr als die meisten Modelle im Vergleich.

Dafür unterscheiden sich die Stärken der beiden Spitzenreiter. Artificial Analysis zufolge erzielt Claude Fable 5.1 gegenüber Astra bessere Ergebnisse bei AA-Briefcase, das komplexe professionelle Wissensarbeit bewertet, sowie bei SciCode für wissenschaftliche Programmieraufgaben. Astra liegt dagegen bei Terminal-Bench und AutomationBench vorne.

Deshalb wäre es zu einfach, Claude trotz identischer Gesamtpunktzahl automatisch zum eindeutigen Sieger zu erklären. Je nach Aufgabe kann Anthropic oder OpenAI vorne liegen.

Hinzu kommt ein methodisches Detail: Die von Artificial Analysis führend ausgewiesene Variante heißt ausdrücklich „Default Fallback“. Der Benchmark bewertet somit eine konkrete produktionsnahe Modellkonfiguration. Beim Vergleich von Rankings sollte deshalb immer darauf geachtet werden, welche Reasoning-Stufe und welche Routing- beziehungsweise Fallback-Einstellungen tatsächlich getestet wurden.

Welche KI ist nun wirklich am besten?

Nach dem aktuellen Artificial Analysis Intelligence Index gibt es zwei Antworten: Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra sind mit jeweils 53 Punkten die intelligentesten Modelle im aktuellen Gesamtvergleich.

Wer trotzdem einen einzigen Favoriten für die Praxis bestimmen möchte, muss zusätzliche Kriterien berücksichtigen.

Für maximale Benchmark-Leistung liegen Claude und Astra gleichauf. Für Preis-Leistung auf absolutem Spitzenniveau spricht einiges für GPT-6 Astra, weil es dieselbe Index-Wertung wesentlich günstiger erreicht. Wer hohe Leistung bei sehr hoher Geschwindigkeit benötigt, sollte Meta Muse Spark 1.3 genauer betrachten. Bei maximaler Ausgabegeschwindigkeit fällt Google Gemini 3.8 Flash auf. Im Bereich Open Weights führt GLM-5.3, während DeepSeek V4 Pro innerhalb der gemessenen Topmodelle besonders niedrige Kosten pro Aufgabe erreicht.

Die „beste KI“ hängt also letztlich von der Aufgabe ab.

Warum ChatGPT, Claude oder Gemini als Produkt anders abschneiden können

Eine weitere Unterscheidung ist für Verbraucher wichtig: Ein KI-Modell ist nicht dasselbe wie ein KI-Chatbot.

Der Artificial Analysis Intelligence Index bewertet Modelle beziehungsweise bestimmte Modellkonfigurationen. Produkte wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Grok bestehen jedoch aus deutlich mehr Komponenten. Dazu können Websuche, Dateianalyse, Speicherfunktionen, Bilderzeugung, Sprachmodus, Integrationen, unterschiedliche Nutzungslimits und automatisches Model-Routing gehören.

Ein Modell kann deshalb in einem Benchmark hervorragend abschneiden, während ein anderes Produkt für einen bestimmten Nutzer trotzdem praktischer ist.

Auch die verwendete Reasoning-Stufe spielt eine Rolle. Die höchsten Ergebnisse in diesem Ranking stammen meistens aus Einstellungen, bei denen das Modell besonders viel Rechenaufwand in komplexe Aufgaben investieren darf. Solche Einstellungen können langsamer und teurer sein als die Standardkonfiguration, die ein Nutzer im Alltag verwendet.

Die Rangliste beantwortet daher vor allem die Frage: Welche KI-Modelle besitzen derzeit die stärksten allgemein gemessenen Fähigkeiten? Sie beantwortet nicht automatisch die Frage, welche App für jeden Nutzer am angenehmsten oder günstigsten ist.

USA gegen China: Das KI-Rennen wird internationaler

Die Top Ten zeigen auch eine Verschiebung im globalen KI-Wettbewerb.

Die absolute Spitze bleibt mit Anthropic, OpenAI und Meta derzeit amerikanisch. Doch bereits auf Platz vier steht mit Z AI ein chinesischer Entwickler. Kimi, Alibaba und DeepSeek bringen weitere chinesische Modelle in die Spitzengruppe.

Noch interessanter ist die Situation bei offenen Modellgewichten. GLM-5.3, Kimi K3, Qwen3.8 und DeepSeek V4 Pro zeigen, dass sehr leistungsfähige Modelle inzwischen außerhalb der geschlossenen Plattformen amerikanischer Entwickler verfügbar sind.

Dadurch entsteht ein Wettbewerb auf mehreren Ebenen gleichzeitig: Wer entwickelt das intelligenteste Modell? Wer liefert die niedrigsten Kosten? Wer erreicht die höchste Geschwindigkeit? Und wer ermöglicht Unternehmen, die Gewichte selbst zu betreiben und anzupassen?

Der reine Spitzenplatz im Benchmark erzählt deshalb nur einen Teil der Geschichte.

Diagramm für den Artikel: Die stärksten KI-Modelle nach Intelligence Index

Für eine schnelle visuelle Einordnung eignet sich ein horizontales Balkendiagramm mit dem Titel „Welche KI ist am besten? Die führenden Modelle im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3“.

Als zweite Dimension könnte neben jedem Balken der Preis pro Intelligence-Index-Aufgabe eingeblendet werden. Dadurch würde besonders deutlich, dass gleiche oder ähnliche Intelligenzwerte mit sehr unterschiedlichen Kosten verbunden sein können. Das beste Beispiel sind Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra: Beide erreichen 53 Punkte, Astra kostet im Benchmark aber nur 3,26 statt 7,63 US-Dollar pro Aufgabe.

Fazit: Welches KI ist das beste beziehungsweise welche KI ist momentan am besten?

Die Suche nach der einen „besten KI“ wird schwieriger, obwohl die Benchmarks immer genauer werden. Im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 teilen sich derzeit Claude Fable 5.1 von Anthropic und GPT-6 Astra von OpenAI mit jeweils 53 Punkten die Spitze.

Claude zeigt besondere Stärken bei anspruchsvoller Wissensarbeit und wissenschaftlichem Programmieren. Astra liegt unter anderem bei komplexen Terminal-Aufgaben und automatisierten Geschäftsabläufen vorne – und erreicht dieselbe Gesamtwertung zu wesentlich niedrigeren Benchmark-Kosten.

Knapp dahinter positioniert sich Meta mit Muse Spark 1.3. Gleichzeitig zeigen GLM, Kimi, Qwen und DeepSeek, dass chinesische und offene Modelle zunehmend mit den proprietären Systemen der US-Konzerne konkurrieren können.

Für Nutzer bedeutet das: Die beste KI hängt davon ab, was sie leisten soll. Wer ausschließlich nach maximaler allgemeiner Intelligenz fragt, landet momentan bei Claude Fable 5.1 oder GPT-6 Astra. Wer Geschwindigkeit, Kosten, offene Modellgewichte oder bestimmte Aufgaben stärker gewichtet, kann mit Gemini, Muse, GLM oder DeepSeek die bessere Wahl treffen.

Und das Ranking dürfte nicht lange unverändert bleiben. Die Tatsache, dass Artificial Analysis seinen Index allein Anfang September mehrfach aktualisiert hat und mehrere Spitzenmodelle innerhalb weniger Tage erschienen sind, zeigt, wie schnell sich der Wettbewerb entwickelt. Ein aktueller Spitzenplatz ist in der KI-Branche längst keine Garantie mehr dafür, auch in einigen Monaten noch vorne zu liegen.

Stand der Daten: 8. September 2026, Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.