Live-Daten für 2026-10 (täglich neu berechnet)
· Methodik v1
· Methodik
· Verlauf
· JSON
#
Tier
Modell
fedi-index
Perzentil
Preis-Leistung
Quellen
Aufschlüsselung des Werts
9 A Kimi K3vorläufig Moonshot AI · Offene Gewichte 1.468 ±19 94 +44 A ›
19 A GLM 5.2vorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.444 ±17 86 +45 A ›
21 A DeepSeek V4 Pro 0423vorläufig DeepSeek · Offene Gewichte 1.441 ±16 84 +33 A ›
24 A Kimi K2.6vorläufig Moonshot AI · Offene Gewichte 1.436 ±19 82 +44 A ›
25 A GLM 5.3vorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.435 ±23 81 +60 A ›
26 A GLM 5.1vorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.432 ±16 80 +36 A ›
27 B Qwen3.5 397B A17Bvorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.429 ±14 80 +27 A ›
30 B Inklingvorläufig Thinking Machines Lab · Offene Gewichte 1.426 ±19 77 +27 A ›
31 B Kimi K2.5vorläufig Moonshot AI · Offene Gewichte 1.424 ±15 76 +36 A ›
32 B GLM 5.3 Flashvorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.423 ±21 76 +105◆ A ›
37 B MiMo-V2.5-Provorläufig Xiaomi · Offene Gewichte 1.421 ±15 72 +80 A ›
38 B GLM 4.5vorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.420 ±16 71 +18 A ›
48 B DeepSeek V4 Flash 0423vorläufig DeepSeek · Offene Gewichte 1.411 ±17 63 +71 A ›
49 B Inkling Smallvorläufig Thinking Machines Lab · Offene Gewichte 1.410 ±21 62 +38 A ›
57 B Qwen3 Next 80B A3B Instructvorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.404 ±23 56 +32 A ›
59 B GLM 4.6vorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.402 ±21 54 +26 A ›
61 B Qwen3.8 27Bvorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.402 ±23 53 +46 A ›
66 C MiniMax M3vorläufig MiniMax · Offene Gewichte 1.395 ±15 49 +50 A ›
72 C DeepSeek V3.1vorläufig DeepSeek · Offene Gewichte 1.388 ±21 44 +19 A ›
76 C Step 3.5 Flashvorläufig StepFun · Offene Gewichte 1.376 ±17 41 +50 A ›
77 C GLM 4.5 Airvorläufig Zhipu AI · Offene Gewichte 1.374 ±15 40 -2 A ›
83 C Qwen3 30B A3B Instruct 2507vorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.367 ±15 35 +25 A ›
86 C gpt-oss-120bvorläufig OpenAI · Offene Gewichte 1.362 ±18 33 -2 A ›
87 C MiMo-V2-Flashvorläufig Xiaomi · Offene Gewichte 1.355 ±20 32 +55◆ A ›
90 C Qwen3 Coder 480B A35Bvorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.347 ±14 30 -22 A ›
92 C MiMo-V2.5vorläufig Xiaomi · Offene Gewichte 1.342 ±19 28 +75 A ›
94 C Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5vorläufig NVIDIA · Offene Gewichte 1.339 ±20 27 -40 A ›
97 D Mistral Small 3.2vorläufig Mistral AI · Offene Gewichte 1.323 ±18 24 -14 A ›
98 D gemma-3n-e4b-itvorläufig Google · Offene Gewichte 1.322 ±16 24 — A ›
99 D MiniMax M2.7vorläufig MiniMax · Offene Gewichte 1.314 ±15 23 +32 A ›
100 D Qwen3 30B A3Bvorläufig Alibaba · Offene Gewichte 1.309 ±15 22 -29 A ›
104 D MiniMax M1vorläufig MiniMax · Offene Gewichte 1.285 ±15 19 -36 A ›
108 D MiniMax M2.5vorläufig MiniMax · Offene Gewichte 1.248 ±25 16 +9 A ›
119 D mixtral-8x22b-instruct-v0.1vorläufig Mistral AI · Offene Gewichte 1.159 ±15 7 -236 A ›
…
A Arena (menschliche Stimmen) ◆ 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). Dieser Bereich hat nur eine Quellenfamilie, daher sind alle Werte vorläufig.
Methodik
fedi-index © fedi.software, CC BY 4.0; Komponenten behalten die Lizenzen ihrer Quellen. · Quellen:
LMArena (CC BY 4.0),
Epoch AI (CC BY 4.0),
τ²-bench (Sierra) (MIT),
models.dev (MIT),
LiteLLM (MIT)
Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (equated, weighted, aggregated). Not endorsed by LMArena.
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. CC BY. ECI by Epoch AI; Epoch-run results only. Modified by fedi.software.
τ²-bench leaderboard, © Sierra Research, MIT License (Yao et al. 2024, arXiv:2406.12045; Barres et al. 2025, arXiv:2506.07982). Sierra-run text submissions only.
Pricing: models.dev, MIT License, © 2025 models.dev.
Pricing: LiteLLM model_prices_and_context_window.json, MIT License, © 2023 Berri AI.