Welches LLM ist aktuell das beste?

Schnelle Antwort

Für Cloud-Nutzung: GPT-4o führt bei allgemeinen Aufgaben, Claude 3.7 Sonnet bei langen Dokumenten und Coding, Gemini 2.5 Pro bei multimodalen Aufgaben. Lokal: Llama 3.1 70B oder Qwen 2.5 72B bei Q4 mit 40+ GB VRAM; Qwen 2.5 14B für 12 GB VRAM.

▸Cloud allgemein: GPT-4o — bestes Reasoning und Instruction Following
▸Cloud Coding: Claude 3.7 Sonnet — führend im SWE-bench
▸Lokal 12 GB VRAM: Qwen 2.5 14B Q4_K_M — bestes Qualitäts-/VRAM-Verhältnis

Aktualisiert: 2026-05

Prompt Engineering

Wichtigste Punkte

✓Kein einzelnes LLM gewinnt jede Aufgabe — GPT-4o führt bei allgemeinem Reasoning, Claude 3.7 Sonnet beim Coding und bei langen Kontexten
✓Lokal mit 12 GB VRAM bietet Qwen 2.5 14B Q4_K_M das beste verfügbare Qualitäts-/VRAM-Verhältnis
✓Cloud-Modelle erfordern API-Keys und verursachen Token-Kosten; lokale Modelle laufen nach der Hardware-Investition kostenlos
✓Für lokale Systeme mit 40+ GB VRAM erreichen Llama 3.1 70B und Qwen 2.5 72B Q4 nahezu die Qualität aktueller Cloud-Flaggschiffe

Cloud-LLM-Spitzenreiter nach Aufgabenkategorie

Stand Mai 2026 führt GPT-4o bei Cloud-LLMs für allgemeines Reasoning und Instruction Following mit einem MMLU-Score von ~88 %, während Claude 3.7 Sonnet mit ~49 % den höchsten SWE-bench-Score für Coding- und Langdokument-Aufgaben hält. Gemini 2.5 Pro führt bei nativ multimodalen Aufgaben wie Bildanalyse und Video-Verständnis.

Kein einzelnes Cloud-Modell dominiert jeden Benchmark. GPT-4o liefert die zuverlässigsten Ergebnisse bei vielfältigen Alltagsaufgaben. Claude 3.7 Sonnet ist die klarere Wahl für Software-Engineering-Aufgaben, Dokumentenanalyse mit 100K+ Token oder Workflows mit langen Reasoning-Ketten.

Gemini 2.5 Pro ist das einzige Cloud-Modell mit nativem Video-Verständnis. Bei reinen Text- oder Code-Aufgaben ist der Qualitätsunterschied zwischen GPT-4o und Gemini 2.5 Pro marginal — Preisgestaltung und Latenz sind oft entscheidender.

Kategorie	Modell	Stärke
Cloud Allgemein	GPT-4o	Reasoning + Instruction Following
Cloud Coding	Claude 3.7 Sonnet	SWE-bench ~49 %, langer Kontext
Lokal (12 GB VRAM)	Qwen 2.5 14B Q4	Bestes Qualitäts-/VRAM-Verhältnis
Lokal (6 GB VRAM)	Llama 3 8B Q4	Geschwindigkeit + Effizienz

Lokale LLMs vs. Cloud — Der tatsächliche Kompromiss

Cloud-Modelle erfordern einen API-Key und berechnen pro Token — GPT-4o kostet ca. 5 USD pro Million Eingabe-Token und 15 USD pro Million Ausgabe-Token. Es fallen keine Vorabkosten für Hardware an, und Sie erhalten sofortigen Zugang zu den neuesten Modellversionen.

Lokale Modelle laufen nach der Hardware-Investition vollständig kostenlos. Qwen 2.5 14B in Q4_K_M-Quantisierung benötigt 12 GB VRAM und liefert eine Ausgabequalität, die mit mittleren Cloud-Modellen von vor 12–18 Monaten mithalten kann. Für Systeme mit 40+ GB VRAM nähern sich Llama 3.1 70B oder Qwen 2.5 72B Q4 der Qualität aktueller Cloud-Flaggschiffe an.

Eine ausführlichere Übersicht, welche Open-Source-Modelle auf welcher Hardware am besten laufen, finden Sie im Leitfaden zu den besten Open-Source-Modellen für Ollama.

Schnelle Antworten zum besten LLM aktuell

Ist GPT-4o im Jahr 2026 noch das beste LLM?▾

GPT-4o führt Stand Mai 2026 bei allgemeinem Reasoning und Instruction Following. Für Coding speziell erzielt Claude 3.7 Sonnet einen höheren SWE-bench-Score (~49 % vs. ~38 % für GPT-4o). Das beste Modell hängt von Ihrer spezifischen Aufgabe ab.

Was ist das beste lokale LLM mit nur 8 GB VRAM?▾

Mit 8 GB VRAM ist Llama 3 8B bei Q4_K_M die beste Option — es passt komfortabel mit ~5 GB VRAM und lässt Spielraum für den Kontext. Qwen 2.5 7B Q4_K_M ist eine enge Alternative mit starker mehrsprachiger Leistung.

Wie vergleicht sich Gemini 2.5 Pro mit GPT-4o?▾

Gemini 2.5 Pro ist bei nativ multimodalen Aufgaben wie Video- und Bildanalyse führend. Bei reinem Text-Reasoning und Coding sind GPT-4o und Claude 3.7 Sonnet im Allgemeinen die stärkeren Optionen.

Kann ein lokales LLM bei Coding-Aufgaben mit einem Cloud-Modell mithalten?▾

Mit 40+ GB VRAM nähern sich Llama 3.1 70B und Qwen 2.5 72B Q4 — erreichen aber nicht — Claude 3.7 Sonnet im SWE-bench. Für die meisten alltäglichen Coding-Aufgaben ist der Unterschied gering genug, um praktikabel zu sein. Für komplexes Multi-Datei-Refactoring haben Cloud-Modelle noch einen klaren Vorteil.

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