Live-Ranking, alle 2 Tage aktualisiert
Beste KI-Modelle für Russisch
Im KI-Ranking ist Stand 13. Oktober 2026 muse-wonder-max von Meta das bestplatzierte Modell bei LMArenas Text-Rangliste für Prompts auf Russisch mit einem Score von 1.534, 7 Punkte vor gemini-4-argon-high von Google.
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 Russisch. 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.
| Rang | Modell | Labor | Score | Stimmen | Lizenz |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | muse-wonder-max | Meta | 1.534 ±34 | 281 | Proprietär |
| 2 | gemini-4-argon-high | 1.527 ±23 | 683 | Proprietär | |
| 3 | gemini-3.7-flash-high | 1.519 ±11 | 3.283 | Proprietär | |
| 4 | claude-fable-5-high | Anthropic | 1.516 ±9 | 4.662 | Proprietär |
| 5 | gemini-3.8-flash-high | 1.516 ±10 | 4.578 | Proprietär | |
| 6 | claude-opus-5.5-high | Anthropic | 1.513 ±19 | 1.024 | Proprietär |
| 7 | claude-fable-5.1-max | Anthropic | 1.511 ±14 | 1.847 | Proprietär |
| 8 | claude-opus-4-6-high | Anthropic | 1.506 ±7 | 9.274 | Proprietär |
| 9 | claude-opus-4-7-high | Anthropic | 1.505 ±8 | 6.880 | Proprietär |
| 10 | claude-opus-4-6 | Anthropic | 1.505 ±7 | 9.657 | Proprietär |
Ränge 11 bis 40 anzeigen
Rang Modell Labor Score Lizenz 11 gemini-3.1-pro-preview Google 1.501 ±6 Proprietär 12 gemini-3-pro Google 1.499 ±9 Proprietär 13 muse-spark-1.2 (xHigh) Meta 1.498 ±19 Proprietär 14 claude-opus-5-high Anthropic 1.497 ±8 Proprietär 15 gpt-5.6-sol-xhigh OpenAI 1.495 ±9 Proprietär 16 muse-spark-1.1 Meta 1.495 ±9 Proprietär 17 muse-spark-1.3-max Meta 1.495 ±13 Proprietär 18 claude-opus-4-8-high Anthropic 1.494 ±8 Proprietär 19 kimi-k3-max Moonshot AI 1.494 ±10 Offene Gewichte 20 claude-opus-4-7 Anthropic 1.493 ±8 Proprietär 21 gemini-3.6-flash-high Google 1.493 ±10 Proprietär 22 claude-opus-5-max Anthropic 1.492 ±10 Proprietär 23 gemini-3.5-flash-medium Google 1.491 ±9 Proprietär 24 gemini-3.5-flash-high Google 1.490 ±9 Proprietär 25 gpt-6.1-sol-max OpenAI 1.488 ±21 Proprietär 26 gpt-5.4-high OpenAI 1.487 ±8 Proprietär 27 gemini-3-flash Google 1.486 ±9 Proprietär 28 claude-opus-4-8 Anthropic 1.485 ±8 Proprietär 29 qwen3.8-max Alibaba (Qwen) 1.485 ±10 Proprietär 30 qwen3.7-max-preview Alibaba (Qwen) 1.483 ±31 Proprietär 31 muse-spark Meta 1.482 ±15 Proprietär 32 deepseek-v4.1-flash-max DeepSeek 1.480 ±15 Offene Gewichte 33 gpt-5.5-high OpenAI 1.480 ±8 Proprietär 34 grok-4.20-beta1 xAI 1.479 ±11 Proprietär 35 gpt-5.2-chat-latest-20260210 OpenAI 1.479 ±9 Proprietär 36 grok-4.20-beta-0309-reasoning xAI 1.479 ±8 Proprietär 37 gpt-5.5 OpenAI 1.479 ±8 Proprietär 38 gpt-5.5-instant OpenAI 1.478 ±12 Proprietär 39 grok-4.20-multi-agent-beta-0309 xAI 1.478 ±8 Proprietär 40 glm-5.2-max Z.ai (Zhipu) 1.473 ±8 Offene Gewichte
Angezeigt werden die Top 40 von 379 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.
| Labor | Bestes Modell | Rang | Score | Rückstand auf Platz 1 |
|---|---|---|---|---|
| Meta | muse-wonder-max | 1 | 1.534 | Spitzenreiter |
| gemini-4-argon-high | 2 | 1.527 | 7 Pkt. | |
| Anthropic | claude-fable-5-high | 4 | 1.516 | 18 Pkt. |
| OpenAI | gpt-5.6-sol-xhigh | 15 | 1.495 | 38 Pkt. |
| Moonshot AI | kimi-k3-max | 19 | 1.494 | 39 Pkt. |
| Alibaba (Qwen) | qwen3.8-max | 29 | 1.485 | 48 Pkt. |
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash-max | 32 | 1.480 | 53 Pkt. |
| xAI | grok-4.20-beta1 | 34 | 1.479 | 54 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 6 der Top 10 Modelle (60 %).
Modelle in den Top 10 nach Labor
Datentabelle anzeigen
| Labor | Top 10 |
|---|---|
| Anthropic | 6 |
| 3 | |
| Meta | 1 |
Open vs. proprietär: Wie groß ist der Abstand?
Das beste Open-Weight-Modell ist kimi-k3-max von Moonshot AI mit 1.494. Es liegt 39 Punkte hinter dem besten proprietären Modell, muse-wonder-max von Meta mit 1.534. Die 95-%-Konfidenzintervalle überlappen sich, die Daten können die beiden also nicht voneinander trennen.
18 proprietäre Modelle liegen vor dem besten Open-Weight-Modell, und 1 der Top 20 ist 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 (gesamt)
- WebDev: claude-opus-5.5-max von Anthropic, 1.811
- Vision: claude-fable-5-high von Anthropic, 1.308
- Suche: gpt-5.6-sol-xhigh von OpenAI, 1.256
- Dokument: claude-fable-5 von Anthropic, 1.499
- Text zu Bild: gpt-image-2.5-sunburst von OpenAI, 1.425
- Bildbearbeitung: gpt-image-2.5-sunburst von OpenAI, 1.524
- Text zu Video: gemini-omni-1.1-flash von Google, 1.516
Text-Arena nach Kategorie
Text-Arena nach Sprache
So lesen Sie dieses Leaderboard
Diese Kategorie filtert die Text-Arena auf Prompts in Russisch. 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 russian, 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 Russisch?
Stand 13. Oktober 2026 führt muse-wonder-max von Meta das Ranking auf LMArenas Text-Rangliste für Prompts auf Russisch mit einem Score von 1.534 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 Russisch?
Anthropic stellt 6 der Top-10-Modelle (60 %), vor Google (3) und Meta (1).
Liegt das beste Open-Source-Modell nah am besten proprietären Modell?
Das beste Open-Weight-Modell ist kimi-k3-max von Moonshot AI mit 1.494. Es liegt 39 Punkte hinter dem besten proprietären Modell, muse-wonder-max von Meta mit 1.534. 18 proprietäre Modelle liegen vor dem besten Open-Weight-Modell, und 1 der Top 20 ist 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 Russisch. 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.