LLM Arena - KI-Modell-Rankings
Vergleichen Sie LLM-Leistung mit transparenten ELO-Rankings. GPT-4, Claude, Llama, Mistral und mehr.
Wie es funktioniert
- Nach Kategorie filtern: Wählen Sie den Aufgabentyp: allgemein, Code, Bild, etc.
- Scores vergleichen: Visualisieren Sie das ELO-Ranking und die Modellentwicklung.
- Wählen Sie Ihr Modell: Identifizieren Sie das beste Modell nach Ihren Kriterien: Leistung, Preis, Open Source.
Häufig gestellte Fragen
- Wie werden die ELO-Scores berechnet?
- Wir aggregieren Scores aus anerkannten Benchmarks (LMSYS Chatbot Arena, MMLU, HumanEval, MATH, etc.) und konvertieren sie in eine einheitliche ELO-Skala. Die Daten werden täglich aktualisiert.
- Welches LLM sollte ich für mein RAG wählen?
- Für RAG priorisieren Sie Modelle, die stark im Befolgen von Anweisungen sind: GPT-4o, Claude 3 oder Llama 3.1 70B. Die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen und Quellen zu zitieren, ist wichtiger als der reine Score.
- Sind Open-Source-Modelle genauso gut?
- In 2024 konkurrieren Llama 3.1 405B und Mixtral mit GPT-4 bei vielen Aufgaben. Für RAG bietet Llama 3.1 70B ein ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis im Self-Hosting.
- Was ist der Unterschied zwischen GPT-4 und GPT-4 Turbo?
- GPT-4 Turbo ist schneller, günstiger (3x) und hat 128K Kontext vs 8K. Die Leistung ist ähnlich. Bevorzugen Sie GPT-4 Turbo oder GPT-4o für RAG.
- Claude vs GPT-4: Welches ist besser?
- Claude 3 Opus übertrifft GPT-4 bei einigen Benchmarks und hat 200K Kontext. GPT-4o ist schneller und günstiger. Für RAG sind beide ausgezeichnet - testen Sie für Ihren Anwendungsfall.
- Welches Modell für Code-Generierung?
- Für Code sind die besten: GPT-4o (Generalist), Claude 3.5 Sonnet (ausgezeichnet bei Code) und DeepSeek Coder V2 (spezialisierte Open Source). Filtern Sie nach Kategorie "Code" in der Arena.
