Welche KI führt 2026? Benchmark‑Vergleich von GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 und DeepSeek V4

Diese Benchmarks prüfen, ob ein Modell echte Fehler in Open‑Source‑Projekten beheben kann – also reale GitHub‑Issues analysiert, Code schreibt und funktionierende Patches erstellt.

GPT‑5.5 liegt auf diesem Benchmark mit 58,6 % etwas darunter. Dafür erzielt es sehr starke Ergebnisse in anderen Engineering‑Workflows, etwa Terminal‑Bench 2.0, wo es mit 82,7 % führt.

Gemini 3.5 Flash erreicht 55,1 % auf SWE‑Bench Pro – bemerkenswert für ein Modell, das primär auf schnelle Inferenz ausgelegt ist.

Bei Grok 4.3 ist die Vergleichbarkeit schwieriger. Veröffentlicht wurden unter anderem:

• 81 % auf IFBench (Instruction Following)
• 98 % auf τ²‑Bench für Telekom‑Workflows

Diese Benchmarks messen jedoch eher spezifische Fähigkeiten und lassen sich nicht direkt mit SWE‑Bench oder Terminal‑Bench vergleichen.

Für DeepSeek V4 existieren bislang nur wenige unabhängig bestätigte Coding‑Benchmarks. Viele der genannten Zahlen stammen aus internen Tests oder Leaks und wurden noch nicht reproduziert.

Agentische Workflows und Tool‑Nutzung

Moderne KI‑Benchmarks messen zunehmend, wie gut Modelle Tools orchestrieren und mehrstufige Aufgaben ausführen.

Hier fällt besonders Gemini 3.5 Flash auf. Google berichtet unter anderem:

• 83,6 % auf MCP Atlas (Tool‑Orchestrierung)
• 56,5 % auf Toolathlon (realistische Multi‑Tool‑Workflows)

Auch GPT‑5.5 zeigt starke Ergebnisse bei solchen Aufgaben. Der Benchmark GDPval misst reale Wissensarbeit über verschiedene Berufe hinweg und zeigt 84,9 % Siege oder Unentschieden gegen andere Modelle.

Claude Opus 4.7 ist ebenfalls stark im Umgang mit Software‑Interfaces. Auf OSWorld‑Verified erreicht es 78,0 %, was seine Fähigkeit zeigt, grafische Benutzeroberflächen und Programme zu bedienen.

Kontextfenster, Geschwindigkeit und Kosten

Benchmarks allein sagen wenig über reale Einsatzbedingungen aus.

Grok 4.3 positioniert sich besonders über große Kontextfenster und niedrige Kosten. Laut xAI‑Dokumentation bietet das Modell:

• ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens
• Preise von etwa 1,25 $ pro Million Eingabetokens und 2,50 $ pro Million Ausgabetokens

Das macht es potenziell attraktiv für Anwendungen mit langen Dokumenten oder umfangreichen Kontextdaten.

Gemini 3.5 Flash verfolgt eine andere Strategie: maximale Geschwindigkeit. Google beschreibt das Modell als deutlich schneller als viele Frontier‑Modelle, bei gleichzeitig konkurrenzfähigen Benchmark‑Werten.

Modelle von DeepSeek wiederum setzen oft auf open‑weight oder kostengünstige Deployments, sodass Unternehmen sie leichter auf eigener Infrastruktur betreiben können.

Unabhängige Bewertung von DeepSeek V4

Eine der glaubwürdigsten unabhängigen Analysen stammt vom CAISI‑Programm des US‑amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST).

Dort wird festgestellt, dass DeepSeek V4 das leistungsfähigste getestete chinesische Modell in Bereichen wie:

• Software‑Engineering
• Cyber‑Security‑Aufgaben
• Mathematik

ist. Gleichzeitig liegt es laut Bericht etwa acht Monate hinter den führenden Frontier‑Modellen zurück.

Die Untersuchung weist außerdem darauf hin, dass DeepSeeks eigene Benchmark‑Angaben stärker ausfallen als die Ergebnisse der unabhängigen Messungen, was die Bedeutung neutraler Evaluierungen unterstreicht.

Warum Modellvergleiche schwierig bleiben

Selbst mit vielen Zahlen sind direkte Rankings problematisch. Gründe sind unter anderem:

• Benchmarks erscheinen oft in verschiedenen Versionen (z. B. Terminal‑Bench 2.0 vs. 2.1).
• Manche Ergebnisse stammen aus herstellerinternen Tests statt unabhängigen Benchmarks.
• Einige Systeme nutzen Elo‑Ratings oder zusammengesetzte Indizes, die sich nicht direkt mit Prozentwerten vergleichen lassen.

Deshalb sollte ein striktes Ranking aller Modelle immer mit Vorsicht interpretiert werden.

Was die aktuellen Daten nahelegen

Auf Basis der zuverlässigsten öffentlich verfügbaren Daten ergibt sich derzeit ungefähr folgendes Bild:

• GPT‑5.5 wirkt als der stärkste Allrounder für Wissensarbeit, Reasoning und agentische Aufgaben.
• Claude Opus 4.7 hat die klarste Stärke im realen Coding, insbesondere auf SWE‑Bench.
• Gemini 3.5 Flash liefert unerwartet hohe Leistung für ein schnelles Inferenzmodell und liegt in einigen Benchmarks nahe an den Flaggschiffen.
• Grok 4.3 punktet vor allem mit Kontextlänge und Kosten, hat aber weniger direkt vergleichbare Benchmark‑Daten.
• DeepSeek V4 gilt als stärkstes unabhängig getestetes chinesisches Modell, liegt laut NIST‑Analyse aber noch hinter der aktuellen Spitzenklasse.

In der Praxis hängt die Wahl des „besten“ Modells stark vom Einsatz ab: Coding‑Agenten, Research‑Assistenten, lange Dokumentanalysen oder kostensensitive Anwendungen können jeweils unterschiedliche Gewinner hervorbringen.