Name: GPT-6.1 Sol
Price: 2 USD
Author: OpenAI

Rang	Modell	Gesamtwert	Artificial Analysis	LiveBench	Epoch AI	ARC-AGI	Scale SEAL	Vals AI	Terminal-Bench	EQ-Bench	SimpleBench	BenchLM
1	Claude Opus 5.5 Anthropic	92.5	#1	#2	—	#2	—	#1	—	—	#1	—
2	GPT-6 Astra OpenAI	92.1	#4	#4	#1	#1	#1	#5	#1	—	#4	#1
3	Claude Fable 5.1 Anthropic	91.5	#3	#1	#2	#5	#2	#3	#2	—	#2	#2
4	Claude Fable 5 Anthropic	90.2	#7	#3	#3	#7	—	#6	#4	#2	—	#4
5	GPT-6.1 Sol OpenAI	90.0	#5	#5	—	—	—	—	—	—	—	—
6	Claude Opus 5 Anthropic	90.0	#6	#10	#4	#4	—	#4	#3	#1	#8	#3
7	Claude Sonnet 5.5 Anthropic	88.6	#2	#20	—	—	—	#1	—	—	—	—
8	Muse Spark 1.3 Meta	88.4	#8	#5	#15	—	—	#7	—	—	#7	—
9	GPT-5.6 Sol OpenAI	87.3	#10	#7	#6	#3	—	#8	#7	#9	#23	#5
10	GPT-6 Sol OpenAI	86.6	#9	#12	—	#6	—	#9	—	—	#15	—
11	GPT-5.5 Pro OpenAI	86.1	—	—	#5	#10	—	—	—	—	#10	—
12	MiMo V2.6 Pro Xiaomi	84.9	#12	—	—	—	—	#10	—	—	—	—
13	GPT-5.4 Pro OpenAI	84.5	—	—	#9	#14	—	—	—	—	—	—
14	Grok 4.7 xAI	83.9	#11	#21	—	—	—	#11	#6	—	—	—
15	GPT-5.5 OpenAI	83.8	#27	#9	#8	#9	—	—	—	#4	#19	#12
16	DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek	83.6	#24	#7	#28	—	—	#18	—	—	#21	—
17	Gemini 3.8 Flash Google	82.2	#21	#32	#13	#7	#4	#12	#11	—	#5	#6
18	Qwen 3.8 Max Alibaba (Qwen)	82.0	#13	#15	#26	—	—	#21	—	—	—	#9
19	Kimi K3 Moonshot AI	81.8	#17	#12	#12	#26	—	#20	—	#3	#33	#8
20	GLM-5.3 Z.ai (Zhipu)	81.5	#14	#30	#22	—	—	#13	#5	—	#22	—
21	GPT-5.4 OpenAI	81.1	—	#16	#14	#17	—	—	—	#7	—	#13
22	Muse Spark 1.2 Meta	80.9	#23	#16	#27	—	—	—	—	—	#14	—
23	GPT-5.6 Terra OpenAI	80.8	#18	#19	#7	#13	—	#15	#9	#11	#53	#7
24	Grok 4.6 xAI	80.7	#15	#16	#18	#21	—	—	#10	—	#13	#11
25	Gemini 3.7 Flash Google	80.6	#25	#14	#11	#10	—	—	#15	—	—	#14
26	Claude Opus 4.8 Anthropic	79.3	#19	#28	#10	#18	—	—	#8	#6	#23	#10
27	Claude Opus 4.7 Anthropic	78.9	—	#27	#19	#16	#9	—	—	#5	#26	—
28	MiMo V2.6 Flash Xiaomi	78.3	#29	—	—	—	—	#14	—	—	—	—
29	Qwen 3.8 Flash Next Alibaba (Qwen)	77.5	#22	#28	—	—	—	—	—	—	—	—
30	Gemini 3.1 Pro Google	76.0	#42	#24	#29	#15	#3	#24	—	#21	#9	—
31	Claude Sonnet 5 Anthropic	75.5	#28	#31	#20	—	—	#16	#13	#10	#34	#15
32	DeepSeek V4 Pro DeepSeek	74.6	#32	#21	#24	#25	—	#22	—	#18	#51	—
33	Grok 4.20 xAI	74.4	—	—	#40	#23	—	—	—	—	—	—
34	Grok 4.5 xAI	73.8	#26	#32	#34	#34	—	—	#13	—	#18	#18
35	Claude Opus 4.6 Anthropic	73.7	—	#38	#25	#20	#10	—	—	#13	#20	#20
36	Muse Spark 1.1 Meta	73.5	#36	#34	#33	—	—	—	—	#8	—	#16
37	Muse Spark Meta	73.1	—	—	#39	—	#6	—	—	—	—	#27
38	Qwen3.8 27B Alibaba (Qwen)	72.4	#36	#34	—	—	—	—	—	—	—	—
39	Gemini 3.5 Flash Google	72.0	#39	#36	#30	#18	—	—	—	#24	#11	#21
40	GPT-5.6 Luna OpenAI	71.3	#30	#41	#21	#30	—	#17	#12	#19	#55	#17
40	DeepSeek V4 Flash DeepSeek	71.3	#34	#39	#31	#24	—	—	—	—	#31	—
42	GPT-6 Luna OpenAI	70.8	#30	#47	—	#31	—	#19	—	—	—	—
43	GLM-5.3 Flash Z.ai (Zhipu)	70.6	#19	#49	#41	#22	—	—	—	—	—	—
44	Gemini 3.6 Flash Google	70.5	#35	#41	#32	#26	—	—	—	—	—	#19
45	Gemini 3 Pro Google	68.5	—	—	#37	#39	#7	—	—	—	#12	#26
46	GPT-5.3 Codex OpenAI	68.5	—	—	#16	—	—	—	—	—	—	#24
47	GPT-5.2 Pro OpenAI	68.4	—	—	#23	#32	—	—	—	—	#41	—
48	GPT-5.2.11 OpenAI	68.4	—	#36	—	—	#12	—	—	—	—	—
49	Claude Sonnet 4.6 Anthropic	65.9	#41	#45	#38	#26	—	—	—	#16	—	#30
50	Qwen 3.6 Max Alibaba (Qwen)	64.7	—	—	#53	—	—	—	—	—	#25	—

Rang	Anbieter	Gesamtwert	Bestes Modell	Modelle
1	Anthropic	85.8	Claude Opus 5.5	28
2	OpenAI	83.9	GPT-6 Astra	53
3	Meta	74.8	Muse Spark 1.3	23
4	Google	70.6	Gemini 3.8 Flash	33
5	xAI	69.5	Grok 4.7	13
6	Xiaomi	67.6	MiMo V2.6 Pro	3
7	Moonshot AI	65.2	Kimi K3	5
8	Alibaba (Qwen)	64.4	Qwen 3.8 Max	46
9	Z.ai (Zhipu)	63.8	GLM-5.3	10
10	DeepSeek	63.4	DeepSeek V4.1 Flash	22
11	Thinking Machines	35.5	Inkling	2
12	MiniMax	34.6	Minimax M3	5
13	NVIDIA	28.5	Nemotron 3 Ultra 550B A55B	9
14	Mistral AI	16.8	Mistral 3.5	26
15	Microsoft	14.9	Phi-4	6
16	Amazon	14.6	—	3
17	Cohere	11.4	Command R	3

Das Ergebnis eines Anbieters auf jeder Seite ist das seines dort besten Modells.

Leistung vs. Preis

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Beste Preis-Leistung

Gesamtwert ÷ Preis

Beste Open-Weight-Modelle

Modelle mit öffentlichen Gewichten

Schnellste Modelle

Ausgabetoken pro Sekunde

Nach Land

Top-50-Modelle

Übereinstimmung der Leaderboards

Rangkorrelation gemeinsamer Modelle (1 = identisch).

So funktioniert die Rangliste

Erfassen — Offizielle Daten der 11 unten aufgeführten Leaderboards werden stündlich abgerufen. Als Schätzung markierte Werte werden nicht verwendet.
Zuordnen — Unterschiedliche Schreibweisen desselben Modells werden zusammengeführt. Bei Varianten wie der Reasoning-Stufe wird das beste Ergebnis jeder Seite verwendet.
Standardisieren — Die Hauptmetrik jeder Seite wird innerhalb der Seite standardisiert, sodass Abstände zwischen Werten erhalten bleiben und nicht nur Ränge.
Angleichen — Ein Faktormodell, verbunden über Modelle, die auf mehreren Seiten stehen, gleicht Schwierigkeit und Modellauswahl jeder Seite aus. Seiten mit mehr Rauschen erhalten weniger Gewicht.
Keine Strafe für fehlende Daten — Modelle werden nur anhand der Seiten bewertet, die sie bewertet haben. Die Unsicherheit wird als 90-%-Intervall angezeigt. Modelle mit Bewertungen auf mindestens 2 Seiten werden gelistet.
Arena — Arena (früher LMArena) wird nur für Bereichsranglisten verwendet, nicht für den Gesamtwert. Neue Modelle werden automatisch hinzugefügt.

GPT-6.1 Sol: Benchmarks und Rangliste

Rang in jedem Leaderboard

Bereichswerte