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Modell-Benchmarks

Modell-Rangliste

Modellwerte messen eine konkrete Aufgabe und bewerten keine vollständigen SaaS-Produkte.

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#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

Datacurve · 2026-09-03

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%

Kosten / Effizienz

Vergleichbare Angaben des Herausgebers

gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
$6.52 avg
gemini-3.8-flash [high]Google
$2.36 avg
claude-opus-5 [max]Anthropic
$11.84 avg
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
$6.46 avg
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
$13.41 avg

Modellzugang und Apps

Verfügbar über

Modellwerte messen eine konkrete Aufgabe und bewerten keine vollständigen SaaS-Produkte.

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

Methodik
08LIVE

DeepSWE

Erfolg bei langfristigen Engineering-Aufgaben

113 original tasks91 repositoriesConfidence intervals
Quelle
Datacurve
Geprüft
2026-09-03
Live-Benchmark öffnen Methodik

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