Welches KI-Modell ist besser als GPT? Die Benchmark-Wahrheit für 2026

Die Antwort hängt davon ab, welche GPT-Version und welche Aufgabe Sie betrachten. Mitte 2026 übertreffen mehrere Modelle bestimmte GPT-Varianten in Benchmarks, aber kein Modell schlägt alle GPT-Versionen in jeder Disziplin. Hier ist der aktuelle Stand:

Welche Modelle liegen vor GPT?

Claude (Anthropic) – Claude Opus 4.8 ist das stärkste veröffentlichte Allround-Modell mit einer Gesamtpunktzahl von 67,9 gegenüber GPT-5.5 mit 62,9 . Claude Fable 5 führt den LM-Council-Benchmark mit 81,9 % an , und Claude Mythos 5 erreicht im Gesamtranking einen Wert von 99 .

Gemini (Google) – Gemini 3.1 Pro Preview führt die LM-Council-„No Tools“-Rangliste mit 46,4 % an, vor GPT-5.4 Pro mit 44,3 % . Beim Release erzielte es Spitzenwerte in 13 von 16 Benchmarks , darunter die besten Ergebnisse beim Reasoning (GPQA Diamond 94,3 %) und in Mathematik (AIME 2025: 95,0 %) .

DeepSeek V4 – Liegt bei Reasoning (GPQA Diamond: 89 % vs. 92,8 % bei GPT) und Mathematik (AIME: 91 % vs. 94,6 %) auf Augenhöhe mit GPT-5.4 und ist eine führende Open-Weight-Option .

Aufgabenbezogene Spitzenreiter

Aufgabe	Bestes Modell	Vergleich zu GPT
Wissensarbeit / Desktop-Agenten	GPT-5.4	Führend – 83 % GDPval, erstes KI-Modell über menschlicher Leistung bei OSWorld (75 %)
Programmieren (SWE-bench Pro)	GPT-5.4 xHigh	59,10 % – Spitze des öffentlichen Leaderboards
Programmieren (Arena-Direktvergleich)	GPT-5.5	Stärkstes Modell im Coding-Arena-Vergleich
Reasoning (GPQA Diamond)	Gemini 3.1 Pro	94,3 % – schlägt GPT-5.4 mit 92,8 %
Mathematik (AIME 2025)	Gemini 3.1 Pro	95,0 % – knapp vor GPT-5.4 mit 94,6 %
Gesamtwertung, alle Kategorien	Claude Mythos 5	Wert 99 vs. GPT-Modelle im Bereich 80–90

Fazit

• Claude Opus 4.8 / Fable 5 ist die derzeit beste Allround-Alternative zu GPT .
• Gemini 3.1 Pro führt bei Reasoning und Mathematik .
• GPT-5.4 und GPT-5.5 dominieren weiterhin beim Programmieren (SWE-bench) und bei Desktop-Agenten .
• Open-Weight-Modelle wie DeepSeek V4 und Qwen3-Max holen rasant auf .

Kein einziges Modell ist für alle Aufgaben „besser als GPT“ – die Spitze hat sich ausdifferenziert. Die beste Wahl hängt von Ihrem konkreten Einsatzzweck ab.