Live-Ranking, alle 2 Tage aktualisiert

Beste KI-Modelle für Polnisch

Im KI-Ranking ist Stand 13. Oktober 2026 claude-fable-5-high von Anthropic das bestplatzierte Modell bei LMArenas Text-Rangliste für Prompts auf Polnisch mit einem Score von 1.515, 4 Punkte vor claude-fable-5.1-max von Anthropic.

Aktualisiert 14. Oktober 2026. Leaderboard-Daten vom 13. Oktober 2026.

Ranking: Top 10 Modelle

Die Scores stammen aus blinden Direktvergleichen zu LMArenas Text-Rangliste für Prompts auf Polnisch. Der Rang ist der von LMArena veröffentlichte Rang, der Konfidenzintervalle berücksichtigt, sodass sich mehrere Modelle einen Rang teilen können. Unten sehen Sie die Top 10, die Ränge 11 bis 40 folgen in der aufklappbaren Liste.

Modelle nach Arena-Score gerankt
RangModellLaborScoreStimmenLizenz
1claude-fable-5-highAnthropic1.515 ±23618Proprietär
2claude-fable-5.1-maxAnthropic1.511 ±39216Proprietär
3muse-spark-1.1Meta1.508 ±24637Proprietär
4gemini-3.5-flash-highGoogle1.506 ±22795Proprietär
5gemini-3-proGoogle1.505 ±171.357Proprietär
6claude-opus-5-maxAnthropic1.503 ±26492Proprietär
7gemini-3.7-flash-highGoogle1.503 ±29410Proprietär
8gpt-5.6-sol-xhighOpenAI1.502 ±24599Proprietär
9claude-opus-4-6-highAnthropic1.502 ±151.527Proprietär
10claude-opus-4-7Anthropic1.501 ±181.120Proprietär
Ränge 11 bis 40 anzeigen
Rang Modell                             Labor           Score         Lizenz
11   claude-opus-5-high                 Anthropic       1.500 ±20     Proprietär
12   gemini-3.5-flash-medium            Google          1.497 ±23     Proprietär
13   gemini-3-flash                     Google          1.496 ±19     Proprietär
14   gemini-3.1-pro-preview             Google          1.495 ±13     Proprietär
15   claude-opus-4-6                    Anthropic       1.494 ±16     Proprietär
16   gemini-3.8-flash-high              Google          1.494 ±26     Proprietär
17   claude-opus-4-7-high               Anthropic       1.491 ±17     Proprietär
18   dola-seed-2.0-pro                  ByteDance       1.487 ±16     Proprietär
19   grok-4.1-thinking                  xAI             1.486 ±14     Proprietär
20   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1.486 ±18     Proprietär
21   ernie-5.0-preview-1203             Baidu           1.485 ±30     Proprietär
22   claude-opus-4-8                    Anthropic       1.485 ±18     Proprietär
23   muse-spark                         Meta            1.484 ±33     Proprietär
24   muse-spark-1.3-max                 Meta            1.484 ±39     Proprietär
25   glm-5.3-max                        Z.ai (Zhipu)    1.483 ±32     Offene Gewichte
26   gpt-5.4-high                       OpenAI          1.483 ±17     Proprietär
27   gemini-3-flash (thinking-minimal)  Google          1.481 ±14     Proprietär
28   gpt-5.5-instant                    OpenAI          1.481 ±25     Proprietär
29   grok-4.20-multi-agent-beta-0309    xAI             1.480 ±16     Proprietär
30   gpt-5.5-high                       OpenAI          1.479 ±18     Proprietär
31   kimi-k3-max                        Moonshot AI     1.477 ±25     Offene Gewichte
32   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1.477 ±22     Proprietär
33   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1.476 ±18     Proprietär
34   grok-4.1                           xAI             1.476 ±14     Proprietär
35   gpt-5.3-chat-latest                OpenAI          1.475 ±22     Proprietär
36   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1.474 ±29     Proprietär
37   grok-4.20-beta-0309-reasoning      xAI             1.474 ±17     Proprietär
38   gemini-3.6-flash-high              Google          1.473 ±25     Proprietär
39   gpt-5.4                            OpenAI          1.472 ±17     Proprietär
40   claude-sonnet-4-6                  Anthropic       1.472 ±16     Proprietär

Angezeigt werden die Top 40 von 234 Modellen in diesem Leaderboard. Daten vom 13. Oktober 2026.

Bestes Modell je Labor

Das jeweils höchstplatzierte Modell jedes Labors in diesem Leaderboard und sein Abstand zur Spitze.

LaborBestes ModellRangScoreRückstand auf Platz 1
Anthropicclaude-fable-5-high11.515Spitzenreiter
Metamuse-spark-1.131.5086 Pkt.
Googlegemini-3.5-flash-high41.5069 Pkt.
OpenAIgpt-5.6-sol-xhigh81.50213 Pkt.
ByteDancedola-seed-2.0-pro181.48727 Pkt.
xAIgrok-4.1-thinking191.48629 Pkt.
Baiduernie-5.0-preview-1203211.48529 Pkt.
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max251.48332 Pkt.

Welches KI-Labor führt?

Das Labor mit den meisten Modellen an der Spitze des Boards verfügt über die größte Breite, nicht nur über das einzelne beste Modell.

Anthropic stellt 5 der Top 10 Modelle (50 %).

Modelle in den Top 10 nach Labor

Modelle in den Top 10 nach LaborBalkendiagramm: Wie viele der Top-10-Modelle auf jedes Labor entfallen: Anthropic 5, Google 3, Meta 1, OpenAI 1.Anthropic5Google3Meta1OpenAI1
Datentabelle anzeigen
LaborTop 10
Anthropic5
Google3
Meta1
OpenAI1

Open vs. proprietär: Wie groß ist der Abstand?

Das beste Open-Weight-Modell ist glm-5.3-max von Z.ai (Zhipu) mit 1.483. Es liegt 32 Punkte hinter dem besten proprietären Modell, claude-fable-5-high von Anthropic mit 1.515. Die 95-%-Konfidenzintervalle überlappen sich, die Daten können die beiden also nicht voneinander trennen.

24 proprietäre Modelle liegen vor dem besten Open-Weight-Modell, und 0 der Top 20 sind Open-Weight.

Open-Weight bedeutet hier jede Lizenz außer „Proprietary“, einschließlich Lizenzen mit Nutzungsbeschränkungen. Das ist eine weitere Definition als die der OSI.

Weitere Leaderboards

LMArena betreibt separate Arenen für verschiedene Aufgaben. Das beste Modell für die eine ist oft nicht das beste für die andere.

Weitere Arenen

Text-Arena nach Kategorie

Text-Arena nach Sprache

So lesen Sie dieses Leaderboard

Diese Kategorie filtert die Text-Arena auf Prompts in Polnisch. Sie zeigt, welches Modell Nutzer bevorzugen, wenn sie in dieser Sprache fragen. Das kann vom englischen Ranking abweichen.

Die Scores basieren auf Blindabstimmungen
LMArena zeigt einer Person zwei anonyme Antworten auf denselben Prompt und fragt, welche besser ist. Diese direkten Duelle werden mit einem Bradley-Terry-Modell, dem statistischen Nachfolger von Elo, ausgewertet, sodass jedes Modell einen Arena-Score erhält. Auf der von LMArena verwendeten Elo-Skala gewinnt das Modell mit 100 Punkten Vorsprung erwartungsgemäß rund 64 % der Duelle.
Konfidenzintervalle entscheiden bei Gleichstand
Jeder Score hat ein 95-%-Konfidenzintervall. Überlappen sich zwei Intervalle, ist die Reihenfolge dieser beiden Modelle nicht gesichert. Die Rangspalte von LMArena berücksichtigt das bereits, weshalb mehrere Modelle denselben Rang belegen können.
Warum sich das vom Nutzungsanteil unterscheidet
Ein hoher Rang heißt nicht, dass viele Menschen ein Modell nutzen. Die Nutzung hängt von Preis, Verbreitung und Gewohnheit ab. Wenn es um Verbreitung statt Qualität geht, siehe KI-Marktanteil.

Methodik und Quelle

Alle Rankings stammen aus dem LMArena-Leaderboard-Datensatz auf Hugging Face, veröffentlicht von LMArena (früher Chatbot Arena) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0. Die Urheberschaft der zugrunde liegenden Stimmen, Scores und Konfidenzintervalle liegt bei LMArena. Essentras ist nicht mit LMArena verbunden.

Diese Seite liest die Teilmenge text_style_control, Kategorie polish, aus dem neuesten Split des Datensatzes. Scores, Intervalle, Ränge, Stimmenzahlen und Lizenzangaben werden wie veröffentlicht angezeigt. Essentras ergänzt die Gruppierung nach Labor und die abgeleiteten Werte auf dieser Seite: Abstände, Anteile der Labore, Open vs. proprietär und, auf der Hauptseite, den Verlauf, wer Platz 1 innehatte.

Die Daten werden automatisch alle 2 Tage aktualisiert. Ist die Quelle nicht erreichbar, greift die Seite auf die zuletzt gespeicherte Kopie zurück und weist oben darauf hin. Modelle werden nie zusammengeführt oder umbenannt; Modell- und Labornamen erscheinen genau so, wie LMArena sie veröffentlicht.

Open-Weight bedeutet jede Lizenz außer Proprietary. Der Verlauf beschränkt sich auf das, was der Datensatz erfasst: das stilkontrollierte Text-Leaderboard ab 28. August 2024. Andere Ranking-Seiten scrapen wir nicht.

Verfolgen Sie mit unserem KI-SEO-Service, wie KI-Modelle Ihre Marke einordnen und beschreiben. Sollen diese Modelle Ihre Marke nennen? Lesen Sie unseren Leitfaden zu LLM SEO.

Häufig gestellte Fragen

Welches ist das beste KI-Modell für Polnisch?

Stand 13. Oktober 2026 führt claude-fable-5-high von Anthropic das Ranking auf LMArenas Text-Rangliste für Prompts auf Polnisch mit einem Score von 1.515 an. Die Platzierungen verändern sich, sobald neue Modelle und Stimmen hinzukommen. Die aktuelle Reihenfolge finden Sie in der Tabelle oben.

Welches KI-Labor führt bei Polnisch?

Anthropic stellt 5 der Top-10-Modelle (50 %), vor Google (3), Meta (1) und OpenAI (1).

Liegt das beste Open-Source-Modell nah am besten proprietären Modell?

Das beste Open-Weight-Modell ist glm-5.3-max von Z.ai (Zhipu) mit 1.483. Es liegt 32 Punkte hinter dem besten proprietären Modell, claude-fable-5-high von Anthropic mit 1.515. 24 proprietäre Modelle liegen vor dem besten Open-Weight-Modell, und 0 der Top 20 sind Open-Weight. Die 95-%-Konfidenzintervalle überlappen sich, die Daten können die beiden also nicht voneinander trennen. „Open“ bedeutet hier jede Lizenz außer Proprietary und ist damit weiter gefasst als die OSI-Definition.

Was misst dieses Leaderboard?

Diese Kategorie filtert die Text-Arena auf Prompts in Polnisch. Sie zeigt, welches Modell Nutzer bevorzugen, wenn sie in dieser Sprache fragen. Das kann vom englischen Ranking abweichen.

Wie oft wird dieses Leaderboard aktualisiert?

Diese Seite liest den Datensatz von LMArena alle 2 Tage neu ein. LMArena veröffentlicht einen neuen Snapshot, sobald genug Stimmen gesammelt oder Modelle hinzugefügt wurden. Das Datum oben zeigt daher den neuesten veröffentlichten Stand.

Modelle bewerten sich selbst. Was sagen sie über Sie?

Ein Leaderboard zeigt, welche KI-Modelle am stärksten sind. Es zeigt nicht, was diese Modelle Ihren Kunden über Ihr Unternehmen erzählen. Starten Sie den kostenlosen Check und sehen Sie die Antworten.