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fedi.software

fedi-index: KI-Modell-Ranking auf offenen Daten

Unser eigenes Ranking von Sprachmodellen: menschliche Präferenzstimmen und unabhängige Benchmark-Läufe auf einer Skala – mit Unsicherheit und Aufschlüsselung jedes Werts.

Live-Daten für 2026-10 (täglich neu berechnet) · Methodik v1 · Methodik · Verlauf · JSON

Alle Offene Gewichte Geschlossen
# Tier Modell fedi-index Perzentil Menschen bevorzugen Löst Aufgaben Preis-Leistung Quellen Aufschlüsselung des Werts
14S1’466 ±6961’4661’465 +44 AE›
24A1’457 ±6921’4601’453 +60 AE›
25A1’456 ±5921’474— +93◆ A›
31A1’448 ±10901’4521’441 +92◆ AE›
33A1’448 ±6891’4591’432 +105◆ AE›
36A1’443 ±2881’457— +80 A›
37A1’442 ±5881’4531’427 +45 AE›
47A1’435 ±1184—1’454 +40 E›
48A1’435 ±5841’4431’423 +44 AE›
50A1’433 ±4831’449— +98◆ A›
51A1’432 ±5831’4451’415 +36 AE›
54A1’427 ±5821’4371’415 +33 AE›
57A1’425 ±7811’4321’416 +46 AE›
58A1’424 ±1380—1’445 +89 E›
65B1’418 ±6781’4261’407 +26 AE›
66B1’418 ±5781’4301’405 +36 AE›
73B1’413 ±8751’4241’392 +50 AE›
74B1’412 ±5751’4251’396 +27 AE›
75B1’412 ±6751’4281’390 +23 AE›
77B1’411 ±3741’425— +33 A›
78B1’411 ±3741’424— +68 A›
79B1’411 ±2731’423— +75 A›
81B1’407 ±7731’4191’392 +71 AE›
82B1’407 ±6721’4031’413 +38 AE›
88B1’404 ±2701’416— +26 A›
94B1’400 ±1168—1’416 +9 E›
97B1’398 ±7671’4261’359 +58 AE›
98B1’398 ±6671’4161’373 +20 AE›
100B1’396 ±3661’408— +18 A›
102B1’395 ±8651’4061’383 +46 AE›
104B1’394 ±4651’407— +27 A›
105B1’394 ±10641’4021’375 +32 AE›
108B1’391 ±8631’4161’358 +54 AE›
110B1’391 ±2631’402— +14 A›
111B1’390 ±6621’403— +31 A›
113B1’388 ±3621’400— +32 A›
116B1’387 ±2611’398— +55◆ A›
117B1’386 ±8601’4091’356 -19 AE›
118B1’386 ±2601’397— +14 A›
121B1’381 ±2591’392— +50 A›
122B1’381 ±1159—1’395 +2 E›
125B1’380 ±3581’391— +18 A›
129B1’378 ±1456—1’391 -2 E›
130B1’377 ±10561’3991’340 +19 AE›
131B1’376 ±7561’3831’365 +11 AE›
133B1’374 ±4551’386— -17 A›
138B1’371 ±9531’3571’392 +9 AE›
144B1’360 ±1551—1’375 +2 E›
147B1’356 ±9501’3751’320 +25 AE›
149C1’356 ±4491’366— +0 A›
150C1’356 ±9491’3631’346 -22 AE›
151C1’356 ±2491’365— -2 A›
157C1’347 ±6471’357— -12 A›
158C1’346 ±3461’356— -10 A›
160C1’344 ±3461’353— -22 A›
161C1’344 ±8451’3451’341 -2 AE›
167C1’332 ±4431’3421’286 +1 AE›
170C1’330 ±1642—1’342 +4 E›
171C1’330 ±4421’338— -32 A›
176C1’325 ±2401’333— -30 A›
177C1’324 ±3401’332— +6 A›
179C1’321 ±2391’329— -36 A›
183C1’317 ±3381’325— -14 A›
184C1’316 ±5371’323— -60 A›
185C1’315 ±6371’323— -40 A›
186C1’310 ±6371’318— -14 A›
187C1’309 ±9361’3091’310 -29 AE›
189C1’303 ±7361’310— — A›
195C1’293 ±9341’2731’325 -26 AE›
202C1’282 ±5311’288— -28 A›
203C1’279 ±3311’284— — A›
208C1’266 ±5291’270— -95 A›
226D1’199 ±5231’198— -133 A›
234D1’169 ±3201’167— -236 A›

…

AArena (menschliche Stimmen)EEpoch AI (Benchmarks) ◆ Pareto-Front: nichts ist zugleich besser und günstiger

Der fedi-index ist ein Elo-Äquivalent auf fester Skala: innerhalb einer Methodikversion zwischen Monaten vergleichbar. Tiers S–D: nach Perzentil im Bereich und nicht besser, als das Konfidenzintervall zulässt (Grenzwerte in der Methodik). „Vorläufig“ – nur eine Quellenfamilie hat das Modell hier gemessen. Methodik

Preis-Leistung: Qualität für den Preis

Jeder Punkt ist ein Modell mit kostenpflichtiger API: fedi-index gegenüber dem Mischpreis (3 Input : 1 Output, Median der Anbieter). Die Linie ist die Pareto-Front – Modelle, die niemand zugleich bei Qualität und Preis schlägt.

fedi-index vs. Preis Pareto-Front: nichts ist zugleich besser und günstiger ↑ fedi-index · → $ pro 1 Mio. Tokens (log)
1’000 1’200 1’400 1’600 $ 0.10 $ 1 $ 10 $ 100 Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash MiMo-V2.6-Pro DeepSeek V4.1 Flash MiMo-V2-Flash Solar Pro 4
Pareto-Front: 9 Modelle
  1. Qwen3.7 Flash 1’364 · $ 0.055
  2. Solar Pro 4 1’370 · $ 0.105
  3. MiMo-V2-Flash 1’387 · $ 0.15
  4. MiMo-V2.6-Flash 1’433 · $ 0.175
  5. GLM 5.3 Flash 1’448 · $ 0.2375
  6. DeepSeek V4.1 Flash 1’448 · $ 0.42
  7. MiMo-V2.6-Pro 1’456 · $ 0.5438
  8. Gemini 3.8 Flash 1’472 · $ 1.50
  9. Claude Opus 5.5 1’504 · $ 8

Auf deiner Hardware

Offene Modelle auf typischen Heim-Setups: der allgemeine Wert, abgewertet, wenn die Generierung langsamer als angenehm ist oder die Quantisierung unter Q4 liegt.

GPU 12 GB

  1. 1 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈24 Tok./s 62
  2. 2 Gemma 4 26B A4B ≈15 Tok./s 54
  3. 3 Qwen3.5-35B-A3B ≈18 Tok./s 52
  4. 4 Qwen3.6 35B A3B ≈17 Tok./s 47
  5. 5 Qwen3 Next 80B A3B Thinking ≈24 Tok./s 46
  6. 6 Qwen3.5-122B-A10B ≈10 Tok./s 45
  7. 7 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈16 Tok./s 45
  8. 8 gpt-oss-120b ≈19 Tok./s 44
  9. 9 Qwen3.5-9B ≈36 Tok./s 42
  10. 10 Qwen3.8 27B ≈4 Tok./s 37

GPU 24 GB

  1. 1 Qwen3.8 27B ≈38 Tok./s 81
  2. 2 Gemma 4 31B ≈37 Tok./s 67
  3. 3 Gemma 4 26B A4B ≈129 Tok./s 63
  4. 4 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈26 Tok./s 62
  5. 5 Qwen3.5-27B ≈38 Tok./s 60
  6. 6 Qwen3.6 27B ≈37 Tok./s 59
  7. 7 Qwen3.5-35B-A3B ≈191 Tok./s 56
  8. 8 Qwen3.6 35B A3B ≈189 Tok./s 51
  9. 9 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈147 Tok./s 50
  10. 10 Qwen3.5-122B-A10B ≈11 Tok./s 47

Mac 64 GB

  1. 1 Qwen3.8 27B ≈13 Tok./s 64
  2. 2 Gemma 4 26B A4B ≈40 Tok./s 63
  3. 3 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈84 Tok./s 62
  4. 4 Qwen3.5-122B-A10B ≈44 Tok./s 56
  5. 5 Qwen3.5-35B-A3B ≈51 Tok./s 56
  6. 6 Qwen3.6 35B A3B ≈49 Tok./s 51
  7. 7 Gemma 4 31B ≈11 Tok./s 50
  8. 8 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈45 Tok./s 50
  9. 9 Qwen3.5-27B ≈13 Tok./s 48
  10. 10 Qwen3.6 27B ≈13 Tok./s 47

128 GB Unified Memory

  1. 1 DeepSeek V4 Flash 0423 ≈26 Tok./s 65
  2. 2 Inkling Small ≈23 Tok./s 65
  3. 3 MiniMax M2.7 ≈20 Tok./s 64
  4. 4 Gemma 4 26B A4B ≈29 Tok./s 63
  5. 5 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈36 Tok./s 62
  6. 6 Qwen3.8 27B ≈10 Tok./s 58
  7. 7 Qwen3.5-35B-A3B ≈37 Tok./s 56
  8. 8 Step 3.5 Flash ≈17 Tok./s 55
  9. 9 Qwen3.5-122B-A10B ≈15 Tok./s 54
  10. 10 DeepSeek V4 Flash 0731 ≈11 Tok./s 53

CPU, 32 GB RAM

  1. 1 Gemma 4 26B A4B ≈6 Tok./s 36
  2. 2 Qwen3.5-35B-A3B ≈7 Tok./s 32
  3. 3 Qwen3.6 35B A3B ≈7 Tok./s 30
  4. 4 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈6 Tok./s 28
  5. 5 Qwen3.8 27B ≈2 Tok./s 27
  6. 6 GLM 4.7 Flash ≈6 Tok./s 24
  7. 7 Nemotron 3 Nano 30B A3B ≈7 Tok./s 23
  8. 8 Gemma 4 31B ≈2 Tok./s 22
  9. 9 Qwen3 30B A3B ≈6 Tok./s 21
  10. 10 Qwen3.5-27B ≈2 Tok./s 21

Passform und Geschwindigkeit sind unsere Schätzungen (Gewichte + KV-Cache gegenüber Speicher, Geschwindigkeit aus der Bandbreite). Prüfe dein eigenes Setup: Läuft es lokal?

Auf deiner Website einbetten

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