Wert
Tasks resolved
gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
74% ±3%
gemini-3.8-flash [high]Google
74% ±1%
claude-opus-5 [max]Anthropic
74% ±4%
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
73% ±3%
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
70% ±3%
Weniger Rätsel. Bessere Tools.
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Kurzantwort: Editor-Workflows vergleichen und Modell-Benchmarks richtig einordnen.
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Dein nächstes Tool. Deine Wahl.Transparente Rankings. Keine bezahlten Plätze.
Modell-Benchmarks
Modell-Rangliste
Modellwerte messen eine konkrete Aufgabe und bewerten keine vollständigen SaaS-Produkte.
#ModelVerfügbar überTasks resolved
01
gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
Codex
74%±3%
02
gemini-3.8-flash [high]Google
Gemini CLI
74%±1%
03
claude-opus-5 [max]Anthropic
Claude Code
74%±4%
04
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
Codex
73%±3%
05
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
Claude Code
70%±3%
Updated 3 Sep 2026 · 113 tasks · Höher ist besser
Quellenstand
Benchmark-Grafiken
Wert
Tasks resolved
Kosten / Effizienz
Vergleichbare Angaben des Herausgebers
Modellzugang und Apps
Verfügbar über
Modellwerte messen eine konkrete Aufgabe und bewerten keine vollständigen SaaS-Produkte.
gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
Codex
gemini-3.8-flash [high]Google
Gemini CLI
claude-opus-5 [max]Anthropic
Claude Code
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
Codex
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
Claude Code
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2 Quellen
05LIVE
BigCodeBench
Praktische Coding-Aufgaben
Pass rateLibrary coverageModel capability
- Quelle
- BigCode project
- Geprüft
- 2025-02-04
08LIVE
DeepSWE
Erfolg bei langfristigen Engineering-Aufgaben
113 original tasks91 repositoriesConfidence intervals
- Quelle
- Datacurve
- Geprüft
- 2026-09-03
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