Bestes LLM für RAG 2026
RAG-Pipelines schicken bei jedem Aufruf große Mengen abgerufenen Kontexts durch das Modell, deshalb zählen Kontextfenster und Input-Preis genauso wie die reine Qualität. Dieses Ranking bevorzugt Modelle mit großen Kontextfenstern und niedrigen Input-Kosten — die Kombination, die dokumentenlastiges RAG auch im großen Maßstab genau und bezahlbar hält.
Empfohlene Modelle
anthropic/claude-haiku-5.5 · Anthropicopenai/gpt-6-luna · OpenAIqwen/qwen3.8-flash · dashscopez-ai/glm-5.3-flash · Zhipuqwen/qwen3.8-27b · dashscopegoogle/gemini-3.8-flash · googleBrauchst du etwas Spezifischeres?
Öffne den interaktiven Finder mit diesem Szenario vorbelegt und passe dann deine Prioritäten und erforderlichen Fähigkeiten an, um die Auswahl zu verfeinern.
Im Finder verfeinernSo verstehen Sie diese Empfehlung
Gewichtung der Kriterien
- Qualität
- 40%
- Kosten
- 20%
- Geschwindigkeit
- 10%
- Aufgabeneignung
- 30%
Benchmark-Referenz · 2026-07
Artificial Analysis Intelligence Index
Mit Ihrer eigenen Aufgabe testen
Testen Sie die ausgewählten Modelle mit identischen Eingaben. Vergleichen Sie Korrektheit, Konsistenz und tatsächliche Nutzungskosten. Ein größeres Kontextfenster garantiert weder ein besseres Gedächtnis noch bessere Antworten.
Aussagekraft und Grenzen der Bewertung
Die Eignungsbewertung kombiniert Katalogdaten, verfügbare Benchmark-Referenzen und Heuristiken. Die Qualität berücksichtigt das Veröffentlichungsalter. Für die Geschwindigkeit werden, soweit vorhanden, Durchsatzdaten verwendet, sonst Schätzungen; sie ist keine gemessene Anfragelatenz. Fehlen Benchmarks, kommen Heuristiken zur Modellfamilie zum Einsatz. Dies sind Empfehlungen, keine Testergebnisse für Ihre konkrete Aufgabe. Eine Katalogaktualisierung bedeutet nicht, dass auch die Benchmark-Referenzen aktualisiert wurden.
Verwandte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Wie wählt der Modell-Finder die Modelle aus?+
Text-, Bild- und Embedding-Kandidaten werden nach aufgabenspezifischen Regeln und verfügbaren Referenzen bewertet. Video-, Sprach- und Transkriptionsmodelle werden ohne Vergleichswert nach Modell-ID gelistet. Das ist keine Qualitätsrangliste über Modelltypen hinweg.
Ist das kostenlos? Brauche ich ein Konto?+
Ja, es ist komplett kostenlos und läuft in deinem Browser — für Empfehlungen brauchst du weder Login noch API Key. Ein Ofox-Konto benötigst du erst, wenn du ein Modell tatsächlich aufrufen willst.
Sind das echte, aktuelle Modelle?+
Die Modelle stammen aus dem Ofox-Katalog. Verfügbarkeit und Metadaten können sich ändern. Eine Katalogaktualisierung aktualisiert keine Benchmark-Referenzen. Prüfen Sie vor der Nutzung die Modelldetails.
Warum landet nicht immer das günstigste Modell auf Platz eins?+
Sofern du nicht „Günstigster Preis“ wählst, wägt der Finder den Preis gegen Qualität und Fähigkeiten ab. Ein Modell, das etwas mehr kostet, aber deutlich leistungsfähiger ist, schneidet oft besser ab — genau wie ein Mensch entscheiden würde.
Kann ich die empfohlenen Modelle mit meinem bestehenden Code nutzen?+
Die Integration hängt von Modell und Aufgabe ab. Video, Sprachsynthese und Transkription können andere Endpunkte, Parameter und Abrechnungseinheiten nutzen. Folgen Sie der Modelldokumentation; API-Schlüssel und Basis-URL auszutauschen reicht möglicherweise nicht.