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Neuer KI-Benchmark differenziert Leistung und Wirtschaftlichkeit
(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
In dem neuen, schweren KI-Benchmark GDPx, der sich auf Ausgaben aus den Branchen konzentriert, die den höchsten Anteil am Bruttoinlandsprodukt (GDP) haben, erreicht das beste System gerade einmal 12 Prozent.
Der Gedanke hinter der neuen Messmethode ist, dass die erste Billion Dollar an KI-Gewinnen sich nicht über die gesamte Wirtschaft verteilt, sondern vor allem aus den Bereichen stammen wird, in denen ein besonders hoher Return-of-Investment (ROI) erzielt werden kann. Entsprechend testet GDPx mit Aufgaben aus folgenden Bereichen (nach abnehmender Anzahl Tests geordnet): Chip-Design, Finanzen, Materialwissenschaften, Hardware-Design, Recht, Cybersecurity, Ausrichtung, Softwareentwicklung, Biologie, Selbstverbesserung und Wertpapierhandel.
Das beste KI-Modell in diesem Benchmark ist Claude Opus 5.5 (Anthropic) mit 12 Prozent und Kosten von mehr als 50 Dollar pro Ausgabe. Auch die anderen Modelle der Claude-Familie sind vergleichsweise teuer. Googles Gemini Carbon 4 kommt mit 10,9 Prozent nahe an die Spitzenleistung heran, kostet aber mit 16,29 Dollar weniger als ein Drittel. In den Bereichen Biologie und Softwareentwicklung ist es sogar das beste Modell. Auf Rang 3 rangiert GPT-6 Astra (OpenAI), das für nur 9,6 Prozent aber ebenfalls 53,99 Dollar pro Aufgabe kostet.
Demgegenüber stehen leistungsschwächere, dafür aber sehr günstige Modelle. So kommt DeepSeek 4.1 Flash zwar nur auf 5,4 Prozent, kostet dafür aber nur knapp unter einem Dollar pro Aufgabe. In einer ähnlichen Region findet sich auch GPT-6 Luna mit 5,1 Prozent für 0,92 Dollar.
Enttäuschend schneidet unter den bekannten Modellen beispielsweise Grok 4.7 (xAI) ab, das für nur 3,9 Prozent 16,34 Dollar pro Aufgabe kostet. Auch die chinesischen Modelle Kimi K3 (3,7 Prozent), Qwen 3.8 Max (3,5 Prozent) und GLM 5.3 (2,7 Prozent) bleiben weit hinter der Spitze zurück.
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