/Modelle

Modellvergleich

Alle wichtigen Sprachmodelle
auf einen Blick.

Jeder Anbieter dokumentiert anders, wir bringen die Fakten in ein einheitliches Format. So wird vergleichbar, was vergleichbar ist. Neue Releases nehmen wir laufend auf.

Ansicht

123 Modelle im Vergleich

Alle Hersteller → Angaben laut Hersteller · Stand 19.10.2026
Modellvergleich
Modell Kontext ModalitätFeaturesBetriebLizenz Details
Whisper large-v3-turbo 809M OpenAI—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
MIT
Whisper large-v3 1,5B OpenAI—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
MIT
Vosk (Deutsch) Alpha Cephei—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Step 5 Preview 600B · 27B aktiv StepFun1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
StepFun Model License 1.0
Qwen3.8-Flash-Next 180B · 6B aktiv Alibaba (Qwen-Team)262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Qwen Community License 1.0
Qwen3.8 Max 2.400B · 95B aktiv Alibaba (Qwen-Team)1MEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
Qwen3.8 Max License
Qwen3.8 27B 27B Alibaba (Qwen-Team)262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
Qwen3.6-35B-A3B 35B · 3B aktiv Alibaba (Qwen-Team)262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Qwen3.6 27B 27,8B Alibaba (Qwen-Team)262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningVision
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
Qwen3-Coder-Next 80B · 3B aktiv Alibaba (Qwen-Team)256kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
Qwen3 32B 32,8B Alibaba (Qwen-Team)33kEingabe: Text. Ausgabe: Text. Reasoning
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Parakeet TDT v3 600M NVIDIA—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
CC-BY-4.0
Ornith 1.5 397B 397B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Ornith 1.5 35B-A3B 35B · 3B aktiv DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Ornith 1.5 9B 9B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Ornith 1.0 397B 397B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Ornith 1.0 35B 35B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Ornith 1.0 31B 31B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
MIT
Ornith 1.0 9B 9B DeepReinforce256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Olmo 3.1 Think 32,2B Allen Institute for AI (Ai2)64kEingabe: Text. Ausgabe: Text. Reasoning
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Olmo 3.1 Instruct 32,2B Allen Institute for AI (Ai2)64kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Nomic Embed Text v2 MoE 475M · 305M aktiv Nomic AI512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Nomic Embed Text v1.5 137M Nomic AI2kEingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Nemotron 3.5 Super VL 120B · 12B aktiv NVIDIA1MEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsOCR
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
OpenMDW-1.1
Nemotron 3.5 Lightning 30B · 3B aktiv NVIDIA1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
OpenMDW-1.1
Nemotron 3.5 Bolt 74B · 9B aktiv NVIDIA262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
OpenMDW-1.1
Nemotron 3.5 ASR Streaming 600M NVIDIA—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
OpenMDW-1.1
Nemotron 3 Ultra 550B · 55B aktiv NVIDIA262kEingabe: Text. Ausgabe: Text. Reasoning
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
OpenMDW License v1.1
Nemotron 3 Super 120,6B · 12,7B aktiv NVIDIA1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. Reasoning
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
NVIDIA Nemotron Open Model License
Nemotron 3 Nano 31,6B · 3,6B aktiv NVIDIA1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
NVIDIA Nemotron Open Model License
mxbai-embed-large-v1 335M Mixedbread512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Muse Wonder Meta1MEingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsFilesStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Muse Spark Open 816B · 42B aktiv Meta1MEingabe: Text, Bild, Audio, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Muse Model License
Muse Glimmer 29,6B Meta128kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Moonshine Streaming Small-de 113M Moonshine AI—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Mistral-Medium-3.5-128B 128B Mistral AI256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Modified MIT License
Mistral Large 4 1.050B · 49B aktiv Mistral AI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • EU-Hosting
—
Ministral 3 14B 14B Mistral AI256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Vision
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
Ministral 3 8B 8B Mistral AI256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Vision
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
MiniMax M3 427B · 23B aktiv MiniMax1MEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MiniMax Community License
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 35,2B · 3B aktiv OpenBMB262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsOCR
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
MiniCPM-V 4.7 1B 1,6B OpenBMB262kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsOCR
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Mercury 2.5 Inception Labs260kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Mellum2.1 Thinking 12,1B · 2,5B aktiv JetBrains128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Meditron-3 70B (quantisiert) 70B EPFL LiGHT / Yale (Meditron-Team)—Eingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Llama 3 Community License
MedGemma 27B 27B Google DeepMind128kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Vision
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Health AI Developer Foundations Terms of Use
Llama3-Med42-70B 71B M428kEingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Llama 3 Community License Agreement
Llama3-Med42-8B 8B M428kEingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Llama 3 Community License Agreement
Llama 4 Scout 109B · 17B aktiv Meta10MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Llama 4 Community License
Llama 4 Maverick 402B · 17B aktiv Meta1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Llama 4 Community License
Llama 4 Behemoth 2.000B · 288B aktiv Meta—Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ———
Ling 3.1 Flash 560B · 25B aktiv inclusionAI262kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
MIT
LFM2.5-24B-A2B 24B · 2B aktiv Liquid AI128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
LFM Open License v1.0
Laguna XS 2.1 33B · 3B aktiv Poolside262kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
OpenMDW-1.1
Laguna S 2.1 118B · 8B aktiv Poolside1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
OpenMDW-1.1
Kolibri-1 78,1B · 3,5B aktiv Aleph Alpha262kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Kimi K3 2.800B Moonshot AI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Proprietär
Kimi K2.6 1.000B · 32B aktiv Moonshot AI256kEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Modified MIT
Jais 3 36B-A4B 37B · 4B aktiv Institute of Foundation Models (IFM)524kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
IQuest-Q1 320B · 15B aktiv IQuest Research524kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
MIT (modifiziert)
Inkling Small 276B · 12B aktiv Thinking Machines Lab · Inkling1MEingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Inkling 975B · 41B aktiv Thinking Machines Lab · Inkling1MEingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Hy4 Preview 770B · 49B aktiv Tencent (Hunyuan)1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Hy-Memory 30B · 3B aktiv Tencent (Hunyuan)262kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningTools
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Hermes 4 405B 405B Nous Research128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Llama 3.1 Community License
Hermes 4 70B 70B Nous Research128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Llama 3.1 Community License
Hermes 4 14B 14B Nous Research40kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite Embedding Small English R2 47M IBM8kEingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite Embedding English R2 149M IBM8kEingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite Embedding 311M Multilingual R2 311M IBM32kEingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite Embedding 278M Multilingual 278M IBM512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite Embedding 30M English 30M IBM512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Granite 4.2 30B 30B IBM128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Granite 4.2 8B 8B IBM128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Granite 4.2 3B 3B IBM128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Granite 4.1 30B 30B IBM131kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ToolsFunction CallsStructured OutputOCR
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Apache-2.0
gpt-oss 117B · 5,1B aktiv OpenAI128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Apache-2.0
gpt-oss 21B · 3,6B aktiv OpenAI128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Apache-2.0
GPT-6.1 Sol OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-6 Sol OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-6 Luna OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-6 Astra OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-5.6 Terra OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-5.6 Sol OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-5.6 Luna OpenAI1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GPT-4o OpenAI128kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
GLM-5.3-Flash Z.ai (Zhipu AI)1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
MIT
GLM-5.3 753B · 40B aktiv Z.ai (Zhipu AI)1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
GLM-5.3 License
GLM-5.2 744B · 40B aktiv Z.ai (Zhipu AI)1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
MIT
Gemma 4 E4B 8B · 4,5B aktiv Google DeepMind128kEingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. ReasoningVision
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Gemma 4 E2B 5,1B · 2,3B aktiv Google DeepMind128kEingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. ReasoningVision
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Gemma 4 31B 31B Google DeepMind256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningVision
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Gemma 4 26B A4B 25,2B · 3,8B aktiv Google DeepMind256kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured OutputOCR
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Gemma 4 12B 12B Google DeepMind256kEingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. ReasoningVision
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
Gemma 3 27B 27,4B Google DeepMind128kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Vision
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Gemma License
Gemini 4 Argon Google DeepMind1MEingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVision
  • US-Hosting
proprietär
Gemini 3.6 Flash Thinking Google DeepMind1MEingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsFilesStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Gemini 3.6 Flash Google DeepMind1MEingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsFilesStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
EmbeddingGemma 2 740M Google DeepMind8kEingabe: Text, Bild, Audio, Video. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
EmbeddingGemma 308M Google DeepMind2kEingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Gemma Terms of Use
Distil-Whisper large-v3.5 756M Hugging Face—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Devstral 2 125B Mistral AI256kEingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Modified MIT License
deepset-mxbai-embed-de-large-v1 487M Mixedbread512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0
DeepSeek V4.1 Flash 1017 552B · 16B aktiv DeepSeek1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
MIT
DeepSeek V4 Pro 0813 1.600B · 49B aktiv DeepSeek1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
MIT
DeepSeek V4 Pro 1.600B · 49B aktiv DeepSeek1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
MIT
DeepSeek V4 Flash 0731 284B · 13B aktiv DeepSeek1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
MIT
DeepSeek V4 Flash 284B · 13B aktiv DeepSeek1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction CallsStructured Output
  • Lokal (On-Premise)
MIT
Cogito v2.1 671B · 37B aktiv Deep Cogito128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
MIT
Cogito v2 Preview 70B 70,6B Deep Cogito128kEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Llama 3.3 Community License
Claude Sonnet 5.5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Sonnet 5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Opus 5.5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Opus 5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Opus 4.8 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
Proprietär
Claude Haiku 5.5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Haiku 4.5 Anthropic200kEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Fable 5.1 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
proprietär
Claude Fable 5 Anthropic1MEingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. ReasoningToolsVisionFunction CallsStructured Output
  • US-Hosting
Proprietär
Canary v2 978M NVIDIA—Eingabe: Audio. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
CC-BY-4.0
BioMistral-7B 7B Avignon Université / Nantes Université (Labrak et al.)32kEingabe: Text. Ausgabe: Text. —
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting
Apache 2.0
Beam 501,3B · 23,4B aktiv Reflection AI1MEingabe: Text. Ausgabe: Text. ReasoningToolsFunction Calls
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting
Apache-2.0
Arctic Embed 335M Snowflake512Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe. Embedding
  • Lokal (On-Premise)
Apache-2.0

Whisper large-v3-turbo

OpenAI · MIT

Beschleunigte Whisper-Variante von OpenAI (809M, MIT) mit 4 statt 32 Decoder-Layern – deutlich schneller als large-v3, aber ohne Übersetzungsfunktion.

Kontext
—
Parameter
809 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Whisper large-v3

OpenAI · MIT

Offenes Spracherkennungsmodell von OpenAI (1,55B, 99 Sprachen) – Referenz für deutsche Transkription, lokal betreibbar und bei EU-Anbietern gehostet.

Kontext
—
Parameter
1,54 Mrd.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Vosk (Deutsch)

Alpha Cephei · Apache-2.0

Offline-Spracherkennung von Alpha Cephei für Deutsch (Apache-2.0) – Kaldi-Modelle von 45 MB für Raspberry Pi bis 4,4 GB für Server, mit anpassbarem Vokabular.

Kontext
—
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Step 5 Preview

StepFun · StepFun Model License 1.0

StepFuns offenes Agenten-Flaggschiff (600B gesamt / 27B aktiv, 1M Kontext), Gewichte seit 15.10.2026 – AA-Index 44, günstig, aber sehr redselig.

Kontext
1M
Parameter
600 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Qwen3.8-Flash-Next

Alibaba (Qwen-Team) · Qwen Community License 1.0

Offenes MoE-Modell von Alibaba (180B gesamt / 6B aktiv) als Vorschau auf die Qwen4-Architektur – 262K Kontext, multimodal, AA-Index 56.

Kontext
262k
Parameter
180 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Qwen3.8 Max

Alibaba (Qwen-Team) · Qwen3.8 Max License

Offenes MoE-Flaggschiff von Alibaba (2,4T gesamt / 95B aktiv) mit 1M-Kontext – laut BenchLM das derzeit stärkste offene Modell, aber unter eigener Lizenz.

Kontext
1M
Parameter
2.400 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Qwen3.8 27B

Alibaba (Qwen-Team) · Apache-2.0

Offenes, dichtes Multimodal-Modell von Alibaba (27B, Apache-2.0) mit Hybrid-Attention und 262K-Kontext – klarer Sprung gegenüber dem Vorgänger Qwen3.6 27B.

Kontext
262k
Parameter
27 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Qwen3.6-35B-A3B

Alibaba (Qwen-Team) · Apache-2.0

Offenes MoE-Modell von Alibaba mit 35B Gesamt- und nur 3B aktiven Parametern, optimiert für agentisches Coding und Tool-Nutzung.

Kontext
262k
Parameter
35 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Qwen3.6 27B

Alibaba (Qwen-Team) · Apache-2.0

Offenes, dichtes Multimodal-Modell von Alibaba (27,8B) mit Reasoning, 262K-Kontext und Apache-2.0 – führend in seiner Größenklasse, aber relativ teuer und verbose.

Kontext
262k
Parameter
27,8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Qwen3-Coder-Next

Alibaba (Qwen-Team) · Apache-2.0

Offenes, auf Coding-Agenten spezialisiertes MoE-Modell von Alibaba (80B gesamt / 3B aktiv, hybride Attention) – SWE-Bench-Leistung auf dem Niveau 10–20× größerer Modelle, lokal lauffähig.

Kontext
256k
Parameter
80 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Qwen3 32B

Alibaba (Qwen-Team) · Apache-2.0

Älteres, dichtes Reasoning-Modell von Alibaba (32,8B) mit kleinem 33K-Kontext und Apache-2.0 – reines Textmodell, vom Qwen3-Team durch neuere Modelle abgelöst.

Kontext
33k
Parameter
32,8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Parakeet TDT v3

NVIDIA · CC-BY-4.0

Mehrsprachiges Spracherkennungsmodell von NVIDIA (0,6B, CC-BY-4.0, 25 europäische Sprachen inkl. Deutsch) – sehr hoher Durchsatz mit Zeitstempeln und Interpunktion.

Kontext
—
Parameter
600 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Ornith 1.5 397B

DeepReinforce · MIT

MoE-Flaggschiff der offenen Ornith-1.5-Familie von DeepReinforce (397B, MIT) – agentisches Coding auf dem Niveau von Claude Opus 4.8, aber ausschließlich herstellergemessen.

Kontext
256k
Parameter
397 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Ornith 1.5 35B-A3B

DeepReinforce · MIT

Sparsames MoE-Modell der Ornith-1.5-Familie (35B gesamt / 3B aktiv, MIT) – agentisches Coding deutlich über dem Klassenschnitt, lokal auf einer 80-GB-GPU lauffähig.

Kontext
256k
Parameter
35 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Ornith 1.5 9B

DeepReinforce · MIT

Kompaktestes Modell der Ornith-1.5-Familie (9B dicht, MIT) – edge- und Single-GPU-tauglich, in einem unabhängigen Praxistest aber deutlich unter den berichteten Werten.

Kontext
256k
Parameter
9 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Ornith 1.0 397B

DeepReinforce · MIT

MoE-Flaggschiff (397B) der offenen Ornith-1.0-Familie von DeepReinforce (MIT) – agentisches Coding auf dem Niveau von Claude Opus 4.7.

Kontext
256k
Parameter
397 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Ornith 1.0 35B

DeepReinforce · MIT

Effizientes MoE-Modell (35B) der offenen Ornith-1.0-Familie von DeepReinforce (MIT) – agentisches Coding auf dem Niveau deutlich größerer Modelle.

Kontext
256k
Parameter
35 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Ornith 1.0 31B

DeepReinforce · MIT

Dichtes 31B-Modell der offenen Ornith-1.0-Familie von DeepReinforce (MIT) – auf agentisches Coding spezialisiert, mit Reasoning und Tool-Nutzung.

Kontext
256k
Parameter
31 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Ornith 1.0 9B

DeepReinforce · MIT

Kompaktestes Modell der offenen Ornith-1.0-Familie von DeepReinforce (9B Dense, MIT) – agentisches Coding, edge- und Single-GPU-tauglich.

Kontext
256k
Parameter
9 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Olmo 3.1 Think

Allen Institute for AI (Ai2) · Apache-2.0

Vollständig offenes Reasoning-Modell von Ai2 mit 32B dichten Parametern — inklusive Trainingsdaten, Code und Checkpoints.

Kontext
64k
Parameter
32,2 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Olmo 3.1 Instruct

Allen Institute for AI (Ai2) · Apache-2.0

Vollständig offenes 32B-Modell von Ai2 für Dialog, Anweisungsbefolgung und Werkzeugnutzung — ohne Thinking-Modus, dafür schneller als die Think-Variante.

Kontext
64k
Parameter
32,2 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Nomic Embed Text v2 MoE

Nomic AI · Apache-2.0

Mehrsprachiges MoE-Embedding-Modell von Nomic AI (475M gesamt / 305M aktiv, rund 100 Sprachen, Apache-2.0) – nach eigener Angabe das erste seiner Art.

Kontext
512
Parameter
475 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Nomic Embed Text v1.5

Nomic AI · Apache-2.0

Offenes englisches Embedding-Modell von Nomic AI (137M, Apache-2.0) mit Matryoshka-Dimensionen von 64 bis 768 – Trainingscode und -daten sind ebenfalls offen.

Kontext
2k
Parameter
137 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Nemotron 3.5 Super VL

NVIDIA · OpenMDW-1.1

Offenes Vision-Language-MoE von NVIDIA (120B gesamt / 12B aktiv, Mamba-2-Hybrid) mit bis zu 1M Kontext – für Agenten, die Dokumente, Diagramme und Werkzeuge verarbeiten.

Kontext
1M
Parameter
120 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Nemotron 3.5 Lightning

NVIDIA · OpenMDW-1.1

Offenes MoE-Modell von NVIDIA (30B gesamt / 3B aktiv, Mamba-2-Hybrid) mit 1M-Kontext – auf Durchsatz statt Spitzenintelligenz ausgelegt, für dauerhaft laufende Agenten.

Kontext
1M
Parameter
30 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Nemotron 3.5 Bolt

NVIDIA · OpenMDW-1.1

Offenes Vision-Language-MoE von NVIDIA (74B gesamt / 9B aktiv), aus Super VL komprimiert und nativ 2-Bit-quantisiert – läuft in 24 GB auf einer einzelnen GPU.

Kontext
262k
Parameter
74 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Nemotron 3.5 ASR Streaming

NVIDIA · OpenMDW-1.1

Echtzeit-Spracherkennung von NVIDIA (0,6B, OpenMDW-1.1) für 40 Sprachen inkl. Deutsch – Streaming mit 80 ms bis 1,12 s Latenz, ausgelegt auf viele parallele Streams.

Kontext
—
Parameter
600 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Nemotron 3 Ultra

NVIDIA · OpenMDW License v1.1

Offenes MoE-Reasoning-Flaggschiff der Nemotron-3-Reihe von NVIDIA (550B gesamt / 55B aktiv) mit 262K-Kontext – hohe Intelligenz bei ungewöhnlich hoher Geschwindigkeit.

Kontext
262k
Parameter
550 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Nemotron 3 Super

NVIDIA · NVIDIA Nemotron Open Model License

Offenes MoE-Reasoning-Modell von NVIDIA (120,6B gesamt / 12,7B aktiv) mit 1M-Kontext – effizienter Mittelklasse-Anführer bei offener Intelligenz, schnell und günstig.

Kontext
1M
Parameter
120,6 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Nemotron 3 Nano

NVIDIA · NVIDIA Nemotron Open Model License

Kompaktes MoE-Modell von NVIDIA (31,6B gesamt / 3,6B aktiv) ohne Reasoning, mit 1M-Kontext – sehr günstig und latenzarm, ideal für Edge und Self-Hosting.

Kontext
1M
Parameter
31,6 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

mxbai-embed-large-v1

Mixedbread · Apache-2.0

Englisches Embedding-Modell von Mixedbread (335M, BERT-large, 1.024 Dimensionen, 512 Token) – laut Hersteller im März 2024 Spitze seiner Größenklasse auf MTEB.

Kontext
512
Parameter
335 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Muse Wonder

Meta · proprietär

Metas erstes Frontier-Modell vom 12.10.2026, API-only zu 4 $ / 20 $ je 1M Token – AA-Index 52, stark bei agentischem Coding und Langkontext.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Muse Spark Open

Meta · Muse Model License

Metas offenes Multimodal-MoE vom 15.10.2026 (816B gesamt / 42B aktiv, 1M Kontext) – AA-Index 39, stark bei Tool-Agenten, aber nur auf Server-Hardware lokal.

Kontext
1M
Parameter
816 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Muse Glimmer

Meta · Apache-2.0

Offenes, dichtes Multimodal-Modell von Meta (29,6B inkl. Vision-Encoder, Apache-2.0) für lokale Dauer-Agenten – 128K Kontext, vier Reasoning-Stufen, läuft 4-bit-quantisiert auf einer Consumer-GPU.

Kontext
128k
Parameter
29,6 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Moonshine Streaming Small-de

Moonshine AI · MIT

Deutsches Echtzeit-Spracherkennungsmodell von Moonshine AI (113M, MIT) für Edge-Geräte – läuft auf CPU, Smartphone und Raspberry Pi, ohne Cloud.

Kontext
—
Parameter
112,9 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Mistral-Medium-3.5-128B

Mistral AI · Modified MIT License

Dichtes multimodales Flaggschiff von Mistral AI (128B): vereint Instruct, Reasoning und Coding in einem Modell – mit konfigurierbarem Reasoning, Vision und 256K-Kontext.

Kontext
256k
Parameter
128 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Mistral Large 4

Mistral AI

Mistrals MoE-Flaggschiff (1,05T gesamt / 49B aktiv), nativ multimodal – seit 06.10.2026 als API-Preview, offene Gewichte für Ende Oktober angekündigt.

Kontext
1M
Parameter
1.050 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • EU-Hosting

Ministral 3 14B

Mistral AI · Apache-2.0

Dichtes Multimodal-Modell von Mistral AI (14B) ohne Reasoning, mit 256K-Kontext und Apache-2.0 – stärker als das 8B-Geschwister, konzise in der Ausgabe.

Kontext
256k
Parameter
14 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Ministral 3 8B

Mistral AI · Apache-2.0

Kompaktes, dichtes Multimodal-Modell von Mistral AI (8B) ohne Reasoning, mit 256K-Kontext und Apache-2.0 – günstig, schnell und edge-tauglich.

Kontext
256k
Parameter
8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

MiniMax M3

MiniMax · MiniMax Community License

Offenes MoE-Modell von MiniMax (427B gesamt / ~23B aktiv) – nativ multimodal mit 1M-Kontext dank eigener Sparse-Attention, aber schwach bei agentischen Aufgaben.

Kontext
1M
Parameter
427 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

MiniCPM-V 4.7 35B-A3B

OpenBMB · Apache-2.0

Offenes Vision-Language-MoE von OpenBMB (12.10.2026, Apache-2.0): 35B gesamt, 3B aktiv, 256K Kontext – stark bei OCR und Dokumenten, lokal betreibbar.

Kontext
262k
Parameter
35,2 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

MiniCPM-V 4.7 1B

OpenBMB · Apache-2.0

Kleinstes Modell der Reihe MiniCPM-V 4.7 (12.10.2026, Apache-2.0): rund 1,5B Parameter für OCR und Bildverständnis auf Smartphones und Edge-Geräten.

Kontext
262k
Parameter
1,55 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Mercury 2.5

Inception Labs · proprietär

Proprietäres Diffusion-Sprachmodell (dLLM) von Inception Labs mit 260K-Kontext – rund 1.100 Token/s Ausgabe bei Preisen der Flash-Lite-Klasse.

Kontext
260k
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Mellum2.1 Thinking

JetBrains · Apache-2.0

Offenes MoE-Modell von JetBrains (12B gesamt / 2,5B aktiv, Apache-2.0) für Coding-Agenten – läuft 4-bit-quantisiert in rund 8 GB, bislang nur herstellergemessen.

Kontext
128k
Parameter
12,1 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Meditron-3 70B (quantisiert)

EPFL LiGHT / Yale (Meditron-Team) · Llama 3 Community License

Medizinisch weitertrainiertes Llama-3-Modell der EPFL (70B), hier als quantisierte Variante.

Kontext
—
Parameter
70 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

MedGemma 27B

Google DeepMind · Health AI Developer Foundations Terms of Use

Medizinisch feinabgestimmtes, dichtes Modell von Google (27B) auf Gemma-3-Basis – laut MedGemma Technical Report das stärkste offene Modell unter 50B auf MedQA (87,7 % mit Test-Time-Scaling).

Kontext
128k
Parameter
27 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Llama3-Med42-70B

M42 · Llama 3 Community License Agreement

Klinisch ausgerichtetes Llama-3-70B-Instruct von M42 (VAE) – 79,10 % MedQA zero-shot und laut Entwickler Spitzenposition im Clinical-Elo-Leaderboard; ausdrücklich nicht für den klinischen Einsatz freigegeben.

Kontext
8k
Parameter
71 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Llama3-Med42-8B

M42 · Llama 3 Community License Agreement

Kompakte 8B-Variante der klinischen Med42-v2-Suite von M42 – auf einer Consumer-GPU lauffähig, aber im offenen Dialog laut eigener Elo-Wertung schwächer als das generische Llama3-8B-Instruct.

Kontext
8k
Parameter
8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Llama 4 Scout

Meta · Llama 4 Community License

Offenes, nativ multimodales MoE-Modell von Meta (109B gesamt / 17B aktiv) mit 10M-Kontext – sehr schnell und günstig, aber ohne Reasoning.

Kontext
10M
Parameter
109 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

Llama 4 Maverick

Meta · Llama 4 Community License

Offenes, nativ multimodales MoE-Modell von Meta (402B gesamt / 17B aktiv, 1M Kontext) – deutlich stärker als Scout, unabhängig gemessen aber weit hinter aktuellen Modellen.

Kontext
1M
Parameter
402 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Llama 4 Behemoth

Meta

Metas angekündigtes Llama-4-Lehrermodell (rund 2T gesamt / 288B aktiv) – im April 2025 als Vorschau gezeigt, bis heute weder Gewichte noch API, nie offiziell eingestellt.

Kontext
—
Parameter
2.000 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
—

Ling 3.1 Flash

inclusionAI · MIT

Offenes Hybrid-Reasoning-MoE der Ant Group (560B gesamt / 25B aktiv, MIT) für Coding und Agenten – AA-Index 41, Betrieb nur im Rechenzentrum.

Kontext
262k
Parameter
560 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

LFM2.5-24B-A2B

Liquid AI · LFM Open License v1.0

Offenes MoE-Reasoning-Modell von Liquid AI (13.10.2026): 24B Parameter, rund 2B aktiv, 128K Kontext – gebaut für lokale Agenten auf Laptop und Workstation.

Kontext
128k
Parameter
24 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Laguna XS 2.1

Poolside · OpenMDW-1.1

Kompaktes MoE-Coding-Modell von Poolside (33B gesamt / 3B aktiv, 262K Kontext) für agentisches Coding auf dem eigenen Rechner – bislang nur herstellergemessen.

Kontext
262k
Parameter
33 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Laguna S 2.1

Poolside · OpenMDW-1.1

Offenes MoE-Modell von Poolside für agentisches Coding: 118B gesamt, 8B aktiv, 1M Kontext — spezialisiert auf lange Arbeitsschritte in Codebasen.

Kontext
1M
Parameter
118 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Kolibri-1

Aleph Alpha · Apache-2.0

Offenes Deutsch-Englisch-MoE von Aleph Alpha (78B gesamt / 3,46B aktiv, Apache-2.0, 262K Kontext) – mit Reasoning und Tools, für den On-Prem-Betrieb gebaut.

Kontext
262k
Parameter
78,1 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Kimi K3

Moonshot AI · Proprietär

Nativ multimodales MoE-Flaggschiff von Moonshot AI (2,8T gesamt) mit 1M-Kontext und Always-on-Reasoning – laut Artificial Analysis und BenchLM das derzeit stärkste offen angekündigte Modell (#3–4 der Frontier).

Kontext
1M
Parameter
2.800 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Kimi K2.6

Moonshot AI · Modified MIT

Nativ multimodales MoE-Flaggschiff von Moonshot AI (1T gesamt / 32B aktiv) mit 256K-Kontext und Agent-Swarm – führendes Open-Weight-Modell für Long-Horizon-Coding und Tool-Nutzung.

Kontext
256k
Parameter
1.000 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Jais 3 36B-A4B

Institute of Foundation Models (IFM) · Apache-2.0

Sparses Jais-3-Modell von IFM und Inception42 (37B gesamt / 4B aktiv, 512K Kontext, Apache-2.0) für arabisch-englische Agenten – lokal auf einer großen GPU betreibbar.

Kontext
524k
Parameter
37 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

IQuest-Q1

IQuest Research · MIT (modifiziert)

Offenes MoE-Modell von IQuest Research (320B gesamt / 15B aktiv) für CLI-Agenten – 512K Kontext, nur Text, bislang ausschließlich herstellergemessen.

Kontext
524k
Parameter
320 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Inkling Small

Thinking Machines Lab · Apache-2.0

Kleinere Variante der Inkling-Reihe (276B gesamt / 12B aktiv, Apache-2.0) – liegt im Artificial-Analysis-Index nur einen Punkt hinter dem großen Geschwister.

Kontext
1M
Parameter
276 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Inkling

Thinking Machines Lab · Apache-2.0

Offenes MoE-Flaggschiff von Thinking Machines Lab (975B gesamt / 41B aktiv, Apache-2.0) – natives Reasoning über Text, Bild und Audio, aber schwach bei agentischen Aufgaben.

Kontext
1M
Parameter
975 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Hy4 Preview

Tencent (Hunyuan) · Apache-2.0

Offenes MoE-Flaggschiff von Tencent Hunyuan (770B gesamt / 49B aktiv) mit 1M-Kontext – Frontier-nahe Leistung unter echter Apache-2.0-Lizenz.

Kontext
1M
Parameter
770 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Hy-Memory

Tencent (Hunyuan) · Apache-2.0

Tencents spezialisiertes Memory-Writer-Modell (30B gesamt / 3B aktiv, Apache-2.0) – ersetzt das Allzweck-LLM im Schreibpfad von Mem0, MemOS und Hy-Memory.

Kontext
262k
Parameter
30 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Hermes 4 405B

Nous Research · Llama 3.1 Community License

Größtes Modell der Hermes-4-Reihe von Nous Research – ein Hybrid-Reasoning-Post-Training auf Llama-3.1-405B mit 128K-Kontext, ausgelegt auf Steuerbarkeit statt eingebauter Guardrails.

Kontext
128k
Parameter
405 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Hermes 4 70B

Nous Research · Llama 3.1 Community License

Mittlere Variante der Hermes-4-Reihe – ein Hybrid-Reasoning-Post-Training auf Llama-3.1-70B mit 128K-Kontext, das dem 405B-Geschwister erstaunlich nahekommt.

Kontext
128k
Parameter
70 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Hermes 4 14B

Nous Research · Apache-2.0

Kleinste Variante der Hermes-4-Reihe auf Qwen3-14B-Basis und die einzige unter Apache-2.0 – lokal auf einer GPU lauffähig, bleibt in Fachbenchmarks aber hinter dem eigenen Basismodell zurück.

Kontext
40k
Parameter
14 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite Embedding Small English R2

IBM · Apache-2.0

Kompakte Variante der englischen Granite-Embedding-R2-Reihe (47M, 384 Dimensionen, 8.192 Token, Apache-2.0) – schneller als das 149M-Geschwister bei geringem Qualitätsverlust.

Kontext
8k
Parameter
47 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite Embedding English R2

IBM · Apache-2.0

Englisches Embedding-Modell der zweiten Granite-Generation (149M, ModernBERT, 8.192 Token, Apache-2.0) für Unternehmens-Retrieval über lange Dokumente, Code und Tabellen.

Kontext
8k
Parameter
149 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite Embedding 311M Multilingual R2

IBM · Apache-2.0

Mehrsprachiges Embedding-Modell von IBM (311M, 52 Sprachen inkl. Deutsch, 32K Kontext, Matryoshka, Apache-2.0) – Nachfolger des 278M Multilingual.

Kontext
32k
Parameter
311 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite Embedding 278M Multilingual

IBM · Apache-2.0

Mehrsprachiges Embedding-Modell aus IBMs erster Generation (278M, 12 Sprachen inkl. Deutsch, Apache-2.0) – in Ollama als granite-embedding:278m.

Kontext
512
Parameter
278 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite Embedding 30M English

IBM · Apache-2.0

Kleinstes Modell aus IBMs erster Embedding-Generation (30M, nur Englisch, 384 Dimensionen) – Standard-Tag von granite-embedding in Ollama, nur 63 MB groß.

Kontext
512
Parameter
30 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Granite 4.2 30B

IBM · Apache-2.0

Größte Variante der Granite-4.2-Reihe (30B dicht, Apache-2.0) mit 128K-Kontext und eingebautem Reasoning – starke Herstellerwerte, unabhängig aber nur schwach vermessen.

Kontext
128k
Parameter
30 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Granite 4.2 8B

IBM · Apache-2.0

Mittlere Variante der Granite-4.2-Reihe (8B dicht, Apache-2.0) mit 128K-Kontext – der Arbeitspunkt der Reihe, auf einer GPU lauffähig.

Kontext
128k
Parameter
8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Granite 4.2 3B

IBM · Apache-2.0

Kleinste Variante der Granite-4.2-Reihe (3B dicht, Apache-2.0) mit 128K-Kontext – edge-tauglich, bricht aber bei mehrsprachigen und offenen Chat-Aufgaben ein.

Kontext
128k
Parameter
3 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Granite 4.1 30B

IBM · Apache-2.0

Offenes Textmodell von IBM (30B, Hybrid-Architektur) ohne Reasoning, mit 131K-Kontext und Apache-2.0 – konzise und über dem Klassenschnitt seiner Größe.

Kontext
131k
Parameter
30 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

gpt-oss

OpenAI · Apache-2.0

Offenes Reasoning-Modell von OpenAI (MoE, ~117B gesamt / 5,1B aktiv) – übertrifft o3-mini und nähert sich o4-mini auf vielen Benchmarks.

Kontext
128k
Parameter
117 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
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gpt-oss

OpenAI · Apache-2.0

Offenes Reasoning-Modell von OpenAI (MoE, ~21B gesamt / 3,6B aktiv), läuft lokal mit 16 GB Speicher und erreicht etwa o3-mini-Niveau.

Kontext
128k
Parameter
21 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
  • US-Hosting

GPT-6.1 Sol

OpenAI · proprietär

OpenAIs Nachfolger von GPT-6 Sol vom 29.09.2026 – AA-Index 52 nur einen Punkt hinter GPT-6 Astra, zu einem Fünftel des Preises, aber spürbar langsamer.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
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Betrieb
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GPT-6 Sol

OpenAI · proprietär

Mittlere Stufe der GPT-6-Generation vom 22.09.2026 zu 2 $ / 10 $ je 1M Token – nach sieben Tagen von GPT-6.1 Sol abgelöst, aber weiter per API verfügbar.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
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GPT-6 Luna

OpenAI · proprietär

OpenAIs günstigste GPT-6-Stufe vom 22.09.2026 zu 0,10 $ / 0,50 $ je 1M Token – für Massenaufgaben, schwach bei langen Agentenläufen.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

GPT-6 Astra

OpenAI · proprietär

OpenAIs Flaggschiff vom September 2026 mit 1,05M-Kontext und fünf Effort-Stufen – Spitzenwerte bei Computernutzung und Cybersecurity, dafür teuer und im Durchsatz langsam.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
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GPT-5.6 Terra

OpenAI · proprietär

Mittlere Stufe der GPT-5.6-Reihe – bei Wissens- und Multimodal-Aufgaben nur wenige Punkte hinter Sol, zum halben Preis; die naheliegende Wahl für den Regelbetrieb.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
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GPT-5.6 Sol

OpenAI · proprietär

Flaggschiff-Stufe der GPT-5.6-Reihe mit 1,05M-Kontext – die stärkste der drei Stufen bei Coding, Cybersecurity und Computernutzung, seit September 2026 von GPT-6 Astra überholt.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

GPT-5.6 Luna

OpenAI · proprietär

Günstigste Stufe der GPT-5.6-Reihe für hohes Volumen – erstaunlich nah an Terra bei Wissensaufgaben, bricht aber bei langen Handlungsketten und im Long Context ein.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
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GPT-4o

OpenAI · proprietär

OpenAIs Arbeitspferd von 2024 mit 128K-Kontext und Bildverständnis, ohne Reasoning – technisch überholt, aber wegen Fine-Tuning und niedriger Latenz weiterhin im Einsatz.

Kontext
128k
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

GLM-5.3-Flash

Z.ai (Zhipu AI) · MIT

Kompaktes MoE-Geschwister von GLM-5.3 unter MIT-Lizenz – 1M-Kontext, Bildverständnis und agentische Werte nahe am großen Modell.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI) · GLM-5.3 License

Offenes MoE-Flaggschiff von Z.ai (753B gesamt / 40B aktiv) mit 1M-Kontext – Nachfolger von GLM-5.2, aber erstmals mit eigener Lizenz statt MIT.

Kontext
1M
Parameter
753 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

GLM-5.2

Z.ai (Zhipu AI) · MIT

Offenes MoE-Flaggschiff von Z.ai (744B gesamt / ~40B aktiv) mit 1M-Kontextfenster und MIT-Lizenz – führendes Open-Weight-Modell für agentisches Coding und Long-Horizon-Aufgaben.

Kontext
1M
Parameter
744 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
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Gemma 4 E4B

Google DeepMind · Apache-2.0

Offenes Multimodal-Modell von Google DeepMind mit 4,5B effektiven (8B gesamt) Parametern – Reasoning und Audio-Eingabe auf Edge-Hardware, 128K-Kontext, Apache-2.0.

Kontext
128k
Parameter
8 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Gemma 4 E2B

Google DeepMind · Apache-2.0

Kleinstes Modell der Gemma-4-Familie mit 2,3B effektiven (5,1B gesamt) Parametern – multimodal und mit Reasoning, ausgelegt auf Smartphones und Einplatinenrechner.

Kontext
128k
Parameter
5,1 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Gemma 4 31B

Google DeepMind · Apache-2.0

Offenes, dichtes Reasoning-Modell von Google DeepMind (31B) mit multimodalem Input (Text/Bild), 256K-Kontext und Apache-2.0 – Reasoning untypisch für diese Größenklasse.

Kontext
256k
Parameter
31 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Gemma 4 26B A4B

Google DeepMind · Apache-2.0

Offenes MoE-Modell von Google DeepMind mit 25,2B Gesamt- und 3,8B aktiven Parametern – 31B-nahe Qualität bei der Geschwindigkeit eines 4B-Modells, lokal auf einer Consumer-GPU lauffähig.

Kontext
256k
Parameter
25,2 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Gemma 4 12B

Google DeepMind · Apache-2.0

Offenes, dichtes Multimodal-Modell von Google DeepMind (11,95B) mit encoder-freier Unified-Architektur – Text, Bild und Audio in einem Decoder, 256K-Kontext, Apache-2.0.

Kontext
256k
Parameter
12 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Gemma 3 27B

Google DeepMind · Gemma License

Älteres, dichtes Multimodal-Modell von Google DeepMind (27,4B) ohne Reasoning, mit 128K-Kontext – konzise und sparsam, vom Nachfolger Gemma 4 31B abgelöst.

Kontext
128k
Parameter
27,4 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

Gemini 4 Argon

Google DeepMind · proprietär

Googles erstes Gemini-4-Modell (30.09.2026) mit 1M-Ausgabe – Rang 1 im Vals Index und bei LMArena, AA-Index 53; bislang nur für Fairwind-Partner zugänglich.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Gemini 3.6 Flash Thinking

Google DeepMind · proprietär

Gemini 3.6 Flash mit Thinking-Level high – die von Artificial Analysis vermessene Konfiguration: Intelligence Index 50,1 bei rund 1,3 Minuten je Aufgabe.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Gemini 3.6 Flash

Google DeepMind · proprietär

Googles Workhorse-Modell mit 1M-Kontext und nativer Multimodalität – gleiche Intelligenz wie 3.5 Flash, aber 17 % weniger Output-Tokens und günstiger.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Dateien, Audio, Video. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

EmbeddingGemma 2

Google DeepMind · Apache-2.0

Multimodales Embedding-Modell von Google DeepMind (740M, Apache-2.0) – Text, Bild, Video und Audio in einem Vektorraum, 8K Kontext, für lokales RAG.

Kontext
8k
Parameter
740 Mio.
Modalität
Eingabe: Text, Bild, Audio, Video. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

EmbeddingGemma

Google DeepMind · Gemma Terms of Use

Kompaktes mehrsprachiges Embedding-Modell von Google DeepMind (308M, 2K Kontext, 768 Dimensionen) für Suche und RAG direkt auf dem Gerät.

Kontext
2k
Parameter
308 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Distil-Whisper large-v3.5

Hugging Face · MIT

Destillierte Whisper-Variante von Hugging Face (756M, MIT) – rund 1,5-mal schneller als large-v3-turbo bei ähnlicher Genauigkeit, aber nur für Englisch.

Kontext
—
Parameter
756 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Devstral 2

Mistral AI · Modified MIT License

Offenes, dichtes Coding-Modell von Mistral AI (125B) ohne Reasoning, mit 256K-Kontext – überdurchschnittlich intelligent für seine Größe, aber nur Text und etwas verbose.

Kontext
256k
Parameter
125 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

deepset-mxbai-embed-de-large-v1

Mixedbread · Apache-2.0

Deutsch-englisches Embedding-Modell von Mixedbread und deepset (487M, Apache-2.0) – auf über 30 Mio. deutschen Textpaaren trainiert, mit Matryoshka und Binärquantisierung.

Kontext
512
Parameter
487 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek · MIT

Oktober-Build von DeepSeek V4.1 Flash (552B Backbone / 16B aktiv, 1M Kontext, MIT, Bild-Input) – kürzere Antworten, deutliche Agent-Zugewinne laut DeepSeek.

Kontext
1M
Parameter
552 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek · MIT

Neu post-trainierter Build des V4-Pro-Flaggschiffs (MIT, 1M-Kontext) – deutliche Zugewinne bei Terminal- und Agent-Benchmarks, unveränderter Preis.

Kontext
1M
Parameter
1.600 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek · MIT

Offenes MoE-Flaggschiff von DeepSeek (1,6T gesamt / 49B aktiv) mit 1M-Kontext und MIT-Lizenz – führend beim Weltwissen unter offenen Modellen, nur Gemini 3.1 Pro voraus.

Kontext
1M
Parameter
1.600 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting

DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek · MIT

Neu post-trainierter V4-Flash-Build (284B/13B, MIT, 1M-Kontext) – Intelligence Index 50 statt 40 und massive Zugewinne bei agentischen Aufgaben, bei unverändertem Preis.

Kontext
1M
Parameter
284 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek · MIT

Effizientes MoE-Geschwister von V4 Pro (284B gesamt / 13B aktiv, MIT) mit 1M-Kontext – Preview-Build vom April 2026, inzwischen vom Build 0731 abgelöst.

Kontext
1M
Parameter
284 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

Cogito v2.1

Deep Cogito · MIT

Offenes MoE-Flaggschiff von Deep Cogito (671B gesamt / 37B aktiv, MIT) mit Hybrid-Reasoning – auffällig kurze Reasoning-Ketten bei rund 4.900 Output-Tokens je Antwort.

Kontext
128k
Parameter
671 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Cogito v2 Preview 70B

Deep Cogito · Llama 3.3 Community License

Dichtes Hybrid-Reasoning-Modell von Deep Cogito auf Llama-3.1-70B-Basis – klar über Llama 3.3 70B, aber von keiner unabhängigen Quelle vermessen.

Kontext
128k
Parameter
70,6 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Claude Sonnet 5.5

Anthropic · proprietär

Anthropics Mittelklasse vom 28.09.2026 mit 1M-Kontext zu 2 $ / 10 $ je 1M Token – AA-Index 56 (v4.3.2, Max Effort), Platz zwei hinter Opus 5.5.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Sonnet 5

Anthropic · proprietär

Proprietäres Reasoning-Modell von Anthropic mit 1M-Kontext – nahe an Opus 4.8, aber schneller und deutlich günstiger; sehr verbose.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Opus 5.5

Anthropic · proprietär

Anthropics Opus-Modell vom 22.09.2026 mit 1M-Kontext – AA-Index 58 (v4.3.2, Max Effort) vor Fable 5.1, zu 4 $ / 20 $ je 1M Token.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Opus 5

Anthropic · proprietär

Anthropics Reasoning-Flaggschiff mit 1M-Kontext und fünf Effort-Stufen – Rang 1 im Artificial-Analysis-Intelligence-Index (60,7) zum halben Fable-5-Preis.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Opus 4.8

Anthropic · Proprietär

Proprietäres Reasoning-Flaggschiff von Anthropic mit 1M-Kontext und Text/Bild-Input – Spitzenintelligenz und starke Agentic/Coding-Leistung, aber teuer und langsam.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Haiku 5.5

Anthropic · proprietär

Anthropics kleinstes Modell vom 07.10.2026 mit 1M-Kontext und fünf Effort-Stufen – AA-Index 43 (v4.3.2, Max Effort) zu 0,10 $ / 0,50 $ je 1M Token.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Haiku 4.5

Anthropic · proprietär

Anthropics schnellste und günstigste Stufe (200K Kontext, 1 $/5 $ je 1M) – erstes Haiku mit Extended Thinking, aber die älteste Generation im aktuellen Angebot.

Kontext
200k
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Fable 5.1

Anthropic · proprietär

Anthropics Spitzenmodell vom 01.09.2026 mit 1M-Kontext – Rang 1 im Artificial-Analysis-Index (53, v4.3) und Rang 4 im LMArena-Textboard.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Claude Fable 5

Anthropic · Proprietär

Anthropics allgemein verfügbares Mythos-Klasse-Modell (1M+-Kontext) – laut Artificial Analysis das intelligenteste Modell, mit Spitzenwerten bei Agentic, Coding und Wissen.

Kontext
1M
Parameter
—
Modalität
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • US-Hosting

Canary v2

NVIDIA · CC-BY-4.0

Spracherkennungs- und Übersetzungsmodell von NVIDIA (978M, CC-BY-4.0) für 25 europäische Sprachen inkl. Deutsch – transkribiert und übersetzt von und nach Englisch.

Kontext
—
Parameter
978 Mio.
Modalität
Eingabe: Audio. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)

BioMistral-7B

Avignon Université / Nantes Université (Labrak et al.) · Apache 2.0

Offenes 7B-Modell auf Mistral-Basis, weitertrainiert auf PubMed Central (Apache-2.0) – kleinstes Modell im Med-Vergleich, stark auf PubMedQA, schwach auf MedQA.

Kontext
32k
Parameter
7 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
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Beam

Reflection AI · Apache-2.0

Reflections erstes offenes Modell (501B gesamt / 23B aktiv, 1M Kontext, Apache-2.0) für agentisches Coding – AA-Index 30, sehr token-sparsam, aber nur auf Server-Hardware lokal.

Kontext
1M
Parameter
501,3 Mrd.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • US-Hosting

Arctic Embed

Snowflake · Apache-2.0

Englische Retrieval-Embeddings von Snowflake (v1, April 2024, Apache-2.0) in fünf Größen von 22M bis 335M – Ollama-Standard ist die L-Variante.

Kontext
512
Parameter
335 Mio.
Modalität
Eingabe: Text. Ausgabe: keine Angabe.
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)