Wofür · Entscheidungshilfe
Programmieren
Code schreiben, debuggen und reviewen. Hier die kuratierten Empfehlungen – Modelle und Werkzeuge.
Empfohlene Modelle
Alle Modelle →Reihenfolge: zuerst unsere kuratierte Einstufung ( Spitze zuerst, dann solide, situativ, überholt), bei Gleichstand nach dem unabhängigen AA Coding-Index. Der Balken zeigt diesen Wert je Modell (länger = besser); markiert den besten Wert der Liste – er steht ggf. nicht oben, weil die Einstufung zuerst zählt.
Anthropic · proprietär
Claude Fable 5.1
Katalog-Spitze in allen drei AA-Indizes
Seit dem 01.09.2026 das stärkste Modell des Katalogs: In der Max-Aufwandsstufe führt Fable 5.1 alle drei unabhängigen Artificial-Analysis-Indizes an (66 / 82 / 61) und verdrängt damit den Vorgänger Fable 5 wie auch Opus 5. Der Listenpreis ist mit 10 / 50 $ je Mio. Tokens unverändert der höchste der Claude-Reihe – billiger wurde allein der Cache-Lesepreis (0,25 statt 1,00 $). Wer keine langen, gecachten Kontexte fährt, zahlt also gleich viel wie zuvor; die Aufwandsstufe ist bei diesem Modell der eigentliche Kostenhebel.
xAI · proprietär
Grok 4.6
Spitzengruppe zum günstigsten Preis – bezahlt mit Denkzeit
Seit dem 21. September 2026 vom Nachfolger Grok 4.7 abgelöst, der bei gleichem Listenpreis 2,1 Indexpunkte mehr erreicht. Grok 4.6 steht im AA-Intelligence-Index bei 44,3 und im Agentic Index bei 53,0, zu 2 $/6 $ je 1 Mio. Token – weiterhin der günstigste Weg zu diesem Niveau. Der Haken steht in derselben Messung: Gegenüber dem Vorgänger Grok 4.5 verdoppeln sich die Kosten je Aufgabe (0,36 → 0,84 $) und die Zeit bis zum ersten Token vervierfacht sich – der Zugewinn ist erkauft, nicht geschenkt. Für Latenz-kritische Anwendungen bleibt die Stufe „low“ die bessere Wahl.
Alibaba · open-weight
Qwen3.8-Flash-Next
Die Qwen4-Architektur im Vorlauf – 6 von 125 Mrd. Parametern aktiv
Alibaba legt am selben Tag wie Z.ai ein offenes Flash-Modell vor und nennt es ausdrücklich einen Vorgriff auf die nächste Architektur-Generation: 125 Mrd. Gesamtparameter, davon 6 Mrd. je Token aktiv, dazu 51 Mrd. Parameter in einer ausgelagerten N-Gram-Tabelle. Unabhängig gemessen steht es bei AA Intelligenz 55,8 / Coding 73,1 / Agentic 56,4 zu 0,15 $ / 0,47 $ je Mio. Token. Der Unterschied zum am selben Tag erschienenen GLM-5.3-Flash liegt nicht im Index, sondern in der Geschwindigkeit: 73 gegen 50 Token je Sekunde und 37 gegen 52 Sekunden bis zur fertigen Antwort.
Z.ai · open-weight
GLM-5.3-Flash
Offenes Agentik-Modell zum Flash-Preis (MIT)
Das Modell, das eine Woche lang anonym als „Ox Alpha“ lief: 320 Mrd. Gesamt- / 18 Mrd. aktive Parameter, MIT-Lizenz, erstes nativ multimodales Modell der GLM-5-Reihe. Unabhängig gemessen steht es im Agentic-Index bei 58 – Rang 6 von 175 gemessenen Modellen, vor GPT-5.6 Sol (max) und Claude Fable 5 – bei $0,15 / $0,50 je Mio. Token. Es überholt damit GLM-5.2 (max) auf allen drei AA-Achsen zu rund einem Neuntel des Preises. Der Haken steht im Praxistest, nicht im Index: Auf einem privaten Projekt-Benchmark landet es am unteren Ende, und ein Lauf dauert dort rund neun Minuten.
Google · proprietär
Gemini 3.1 Pro
Multimodal-Spezialist
Erste Wahl für breit multimodale Arbeit – Bild, Video, Audio und PDF, was sonst kein Flaggschiff im Katalog leistet. Beim Coding (69) stärker, als der Allzweck-Wert (46) vermuten lässt, und günstiger als die Index-Spitze. Höchster Human-Präferenz-Elo nach dem gesperrten Fable 5.
DeepSeek · open-weight
DeepSeek-V4-Pro
Open-Weight-Preis-Leistung
Starkes Coding (59) und Agentic (36) seiner Preisklasse bei offenen Gewichten und Selbst-Hosting, bei beidem inzwischen aber von GLM-5.2 (69/43) überholt – gut, wo Kosten, Datenhoheit oder lange Generierungen zählen, allerdings reine Text-Modalität. Den Titel Preis-Leistungs-Sieger hat seit dem 31.07.2026 das eigene kleinere Schwestermodell DeepSeek-V4-Flash-0731 übernommen (AA-Intelligenz 50 zu 44, rund ein Drittel des Preises) – siehe Einordnung.
Z.ai · open-weight
GLM-5.2
Open-Weight Agentic-Coding-Flaggschiff (MIT)
Z.ais neues vollständig offenes Flaggschiff (MIT): MoE wie GLM-5/5.1, jetzt mit nutzbarem 1-Mio.-Token-Kontext und neuer „max“-Reasoning-Stufe. Im AA Intelligence Index 51 / Coding 69 / Agentic 43 das stärkste Open-Weight-Modell des Katalogs auf allen drei Achsen und nahe an den proprietären Spitzen – frei self-hostbar, auf lange agentische Coding-Horizonte ausgelegt.
Alibaba · open-weight
Qwen3.8-27B
Das stärkste Modell, das auf eine Karte passt
27 Mrd. Parameter, dicht statt MoE, unter Apache 2.0 – und im AA Intelligence Index auf 52, gleichauf mit GPT-5.6 Luna (max) und einen Punkt hinter GLM-5.2 (753 Mrd. Parameter). Für den Eigenbetrieb derzeit die beste Kombination aus Leistung, Lizenz und Hardware-Bedarf. Der Preis dafür ist Geschwätzigkeit: 160 Mio. Ausgabe-Token für den Index-Durchlauf, fast das Vierfache des Medians.
Anthropic · proprietär
Claude Opus 5.5
Allrounder-Spitze (löst Opus 5 ab)
Nachfolger von Opus 5 zu 4 $/20 $ je Mio. Token – ein Fünftel unter dem Vorgänger, Treffer im Zwischenspeicher sogar 60 Prozent günstiger. Artificial Analysis misst am Erscheinungstag 57,6 Punkte im Intelligenz-Index und damit den höchsten Wert der gesamten Messreihe (Fable 5.1: 53,4, GPT-6 Astra: 52,7, Opus 5: 50,8). Der Kostenvorteil zeigt sich stufenweise: In der Voreinstellung medium kostet eine Index-Aufgabe 1,34 $ statt 2,19 $ bei Opus 5 und bringt dort schon mehr Punkte als Opus 5 in seiner höchsten Stufe; in der höchsten Stufe kostet Opus 5.5 dagegen minimal mehr als der Vorgänger und erzeugt dort 64 Prozent mehr Ausgabe-Token. Coding- und Agentic-Index fehlen noch.
Coding: kein Vergleichswert
Anthropic · proprietär
Claude Sonnet 5.5
Mittelklasse fast auf Opus-Niveau
Nachfolger von Sonnet 5 zum unveränderten Preis von 2 $/10 $ je Mio. Token – halb so viel wie Opus 5.5. Artificial Analysis misst in der höchsten Denkstufe 56 Punkte im Intelligenz-Index, 1,6 Punkte unter Opus 5.5. In dieser Stufe ist Sonnet 5.5 aber so wortreich, dass eine Index-Aufgabe 7,60 $ kostet und damit mehr als bei Opus 5.5 (5,98 $). In der Voreinstellung medium hält Anthropics Sparversprechen dagegen: 0,59 $ je Aufgabe statt 1,00 $ bei Sonnet 5, bei 12,6 Punkten mehr.
Coding: kein Vergleichswert
Xiaomi · open-weight
MiMo-V2.6-Pro
Preis-Leistungs-Spitze im Index
46,3 Punkte im AA-Intelligence-Index – gleichauf mit Grok 4.7 (high) – bei 0,13 $ Kosten je Index-Aufgabe. Kein anderes von Artificial Analysis gemessenes Modell mit mindestens 44 Punkten arbeitet günstiger; Grok 4.7 kostet in der höchsten Stufe das 28-Fache. Die Grenzen: Coding- und Agentic Index sind noch nicht gemessen, und die MIT-Lizenz hilft nur, wer 524 GB Gewichte auf zwei Rechenknoten legen kann.
Coding: kein Vergleichswert
Anthropic · proprietär
Claude Opus 5
Vorgänger von Opus 5.5 – weiter verfügbar
Nachfolger von Opus 4.8 zum unveränderten Preis (5 $/25 $ je Mio. Token). Die 193-seitige System-Card weist die größten Sprünge bei agentischem Coding, Computer-Use und langer Wissensarbeit aus; unabhängig verifiziert sind die drei ARC-AGI-Werte (u. a. 90,4 % auf ARC-AGI-2), zwei von Artificial Analysis gefahrene Profi-Arbeits-Ranglisten und seit dem 25.07. die AA-Composite-Indizes: Intelligenz 60,7 (Rang 1, vor Fable 5) und Coding 78,0 (Rang 2, 0,3 Punkte hinter GPT-5.6 Sol xhigh) – zum halben Fable-Preis. Erste Wahl für Agenten-, Computer-Use- und Wissensarbeit; Praxis-Stimmen mahnen allerdings, den Token-Verbrauch im Blick zu behalten, weil der halbe Listenpreis den Vorteil nur bringt, wenn er nicht gegenläuft.
OpenAI · proprietär
GPT-6 Astra
OpenAI-Flaggschiff
OpenAIs neues Spitzenmodell, seit 3. September 2026 in Auslieferung. In der unabhängigen AA-Messung vom Erscheinungstag steht es mit 61,2 Intelligenz und 76,9 Coding an der Spitze des eigenen Hauses, im Feld aber hinter Claude Fable 5.1 (65,7 / 81,6), Claude Opus 5 (63,1 / 78,0), Muse Spark 1.3 (62,1 / 76,3) und Claude Fable 5 (62,1 / 76,5). Der ehrliche Vergleich ist der mit dem eigenen Vorgänger: gegenüber GPT-5.6 Sol 0,3 Punkte mehr im Intelligence-Index, 0,5 weniger im Coding-Index, 6,3 weniger im Agentic-Index – bei 2,5-fachem Token-Preis und 75 % höheren Kosten je Aufgabe. Wofür es sich trotzdem lohnt: Computer-/Browser-Nutzung und Cyber-Arbeit, die Felder mit den größten (anbieter-selbstberichteten) Sprüngen, die der AA-Index nicht abbildet. Wer allgemeine Reasoning-Leistung je Dollar sucht, findet sie bei Muse Spark 1.3 günstiger und bei Fable 5.1 stärker. ⚠️ Die Rangfrage hängt am Maßstab: Epoch AIs zusammengesetzter Index über mehr als 50 Benchmarks setzt Astra am 4. September mit 169 Punkten auf Rang 1 von 267 – sechs Punkte vor Fable 5.1 (163). Zwei unabhängige Häuser, zwei Bilder; der Unterschied liegt im Aufgabenzuschnitt, nicht in einem Messfehler.
Eingeschränkt verfügbar
OpenAI · proprietär
GPT-5.6 Terra
Preis-Leistungs-Tipp
Ausgewogene Mittel-Stufe, seit 9. Juli 2026 allgemein verfügbar – und der Preis-Leistungs-Fund der Familie: unabhängig gemessen (AA, max) erreicht Terra GPT-5.5 (AA-Intelligence-Index 55 = 55; AA Coding Index 77 vs. 75) zu einem Bruchteil des Preises. Seit dem 30. Juli 2026 kostet Terra $2 / $12 statt $2,50 / $15 – 20 Prozent weniger. Nur beim Allzweck-Reasoning liegt das Flaggschiff Sol (59) vorn. Die runde Wahl für kostenbewusste Allzweck-, Coding- und Agenten-Arbeit.
Moonshot AI · open-weight
Kimi K3
Offenes Drei-Billionen-Modell für Oberflächen
Das größte offene Modell des Katalogs: 2,8 Bio. Parameter als MoE, davon 104 Mrd. je Token aktiv, 1-Mio.-Token-Kontext und Bild-Eingabe. Im AA Intelligence Index steht es bei 43,8 und damit klar hinter GPT-6 Astra (52,8) und Claude Fable 5.1 (53,4) – im Coding-Index aber fast gleichauf mit Astra (76,2 zu 76,9), und bei Gestaltungsaufgaben führt es die Design Arena an. Self-Hosting bleibt Theorie: Die Gewichte umfassen rund 1,56 TB.
OpenAI · proprietär
GPT-5.5
Bewährtes Coding-Flaggschiff
Starkes, erprobtes Coding-Modell (AA Coding Index 75, Intelligenz 55). Seit dem GPT-5.6-Start (9.7.) beim selben Output-Preis ($30) von Sol überholt (77 / 59) und beim Coding auch von Terra und Fable 5 (je 77) eingeholt; dicht bei Opus 4.8 (74 / 56). Weiter eine gute Wahl, wo eine länger erprobte, stabile Option ohne den METR-Reward-Hacking-Vorbehalt von Sol zählt.
OpenAI · proprietär
GPT-5.4
Günstige GPT-Allzweck
Das kostensensitive GPT: halber Input-/Output-Preis von GPT-5.5 bei gleichem 1-Mio.-Kontext. Im unabhängigen AA Intelligence Index 51 (knapp unter GPT-5.5 mit 55), AA Coding Index 71 – eine solide, preisstarke Allzweck-Wahl statt Spitzenreiter.
Moonshot AI · open-weight
Kimi K2.6
Open-Weight Agenten-/Coding-Schwergewicht
Open-Weight-MoE mit 1 Bio. Parametern (32 Mrd. aktiv), stark bei Long-Horizon-Coding und Agenten-Schwärmen. Im AA Intelligence Index 43 / Coding 62 (Coding führt) – eine der stärksten offenen Coding-/Agenten-Optionen, multimodal mit 256-K-Kontext.
MiniMax · open-weight
MiniMax-M3
Open-Weight Allzweck (1-Mio.-Kontext)
Open-Weight-Flaggschiff mit 1-Mio.-Token-Kontext und nativer Multimodalität (Text/Bild/Video-Eingabe) zum Kampfpreis ($0,30 / $1,20). Im AA Intelligence Index 44 / Coding 59 – starke, günstige Allzweck-/Coding-Wahl fürs Self-Hosting, wenn keine absolute Spitzenqualität nötig ist.
Tencent · open-weight
Hy3
Open-Weight Preis-Leistungs-Spitze (Apache 2.0)
Tencents Open-Weight-MoE unter voller Apache-2.0-Lizenz: 295 Mrd. Parameter, davon nur 21 Mrd. aktiv (192 Experten, Top-8-Routing). Im AA Intelligence Index 41 / Coding 59 – nicht die offene Spitze (dort steht GLM-5.2 mit 51/69), aber mit $0,14 / $0,58 je Mio. Token die mit Abstand günstigste Option dieser Klasse: gleiche Coding-Leistung wie DeepSeek V4 Pro zum Drittel des Preises.
Z.ai · open-weight
GLM-5.1
Open-Weight Agentic-Coding (MIT)
Vollständig offenes Flaggschiff (MIT) für agentisches Coding: MoE mit 744 Mrd. Gesamt-/40 Mrd. aktiven Parametern, 200-K-Kontext. Im AA Intelligence Index 40 / Coding 56 – solide, frei self-hostbare Coding-/Agenten-Wahl; reines Text-Modell (Vision liegt im separaten GLM-5V).
Alibaba · proprietär
Qwen3-Max
Agentic-Allzweck (Alibaba Cloud)
Auf mehrstufige, tool-lastige Workflows ausgelegt, mit großem 256-K-Kontext und günstigem Kurz-Prompt-Preis. Nur über Alibaba Cloud nutzbar und bei langen Prompts gestaffelt teurer; im AA Intelligence Index 24 (AA-Schätzung), AA Coding 26, dazu LMArena-Elo 1435.
OpenAI · proprietär
GPT-6.1 Sol
Preis-Leistungs-Stufe
OpenAIs mittlere GPT-6-Stufe, seit 29. September 2026 verfügbar und eine Woche nach GPT-6 Sol dessen Nachfolger in der Modellübersicht. Der Listenpreis bleibt bei 2 / 10 $ je Million Token. OpenAIs Versprechen „near-Astra performance“ bestätigt Artificial Analysis: 51,8 Punkte im Intelligence Index (max) gegen 52,7 bei GPT-6 Astra, bei weniger als einem Viertel der Kosten je Index-Aufgabe (0,72 statt 3,26 $). Gegenüber GPT-6 Sol gewinnt es 4,3 Punkte und kostet je Aufgabe rund ein Drittel weniger. Im Index ist 6.1 Sol damit die wirtschaftlichere Wahl für Arbeit, die bisher auf GPT-6 Sol oder Astra lief; ob das für einzelne Aufgaben gilt, zeigt nur ein eigener Vergleich.
Coding: kein Vergleichswert
OpenAI · proprietär
GPT-6 Sol
Preis-Leistungs-Stufe
OpenAIs mittlere GPT-6-Stufe, seit 22. September 2026 verfügbar. Der Fortschritt gegenüber GPT-5.6 Sol liegt ausschließlich beim Preis: Intelligence Index 47,5 statt 47,0, aber 2 / 10 $ statt 4 / 20 $ je Million Token und 1,06 statt 1,99 $ je Index-Aufgabe. Damit ist Sol die naheliegende Wahl für alles, was bisher auf GPT-5.6 Sol lief. Wer mehr Fähigkeit braucht, zahlt bei GPT-6 Astra das Fünffache für 5,2 Punkte mehr; im Feld führt Claude Opus 5.5 mit 57,6 Punkten.
Coding: kein Vergleichswert
SpaceXAI · proprietär
Grok 4.7
Günstigster Zugang zur oberen Mittelklasse
Der Nachfolger von Grok 4.6 hebt den AA-Intelligence-Index von 44,3 auf 46,4 – bei unverändertem Listenpreis von 2 $/6 $ je 1 Mio. Token. Die Spitze bleibt außer Reichweite: Claude Fable 5.1 steht bei 53,4 und GPT-6 Astra bei 52,7, beide zu 10 $/50 $. Für Coding und Agentik fehlt bislang die unabhängige Messung – Artificial Analysis hat für dieses Modell weder Coding- noch Agentic Index veröffentlicht, die Benchmark-Tabelle stammt vom Anbieter.
Coding: kein Vergleichswert
DeepSeek · open-weight
DeepSeek-V4.1-Flash
Offenes Flash-Modell zum Zehntel-Preis
Das kleine DeepSeek-Modell, das den großen Vorgänger ersetzt: 552 Mrd. Gesamt- und 8 Mrd. aktive Parameter im Prefill, MIT-Lizenz, Bild-Eingabe. Unabhängig gemessen steht es im Intelligenz-Index bei 39,5 und damit 3,2 Punkte über DeepSeek-V4-Pro, bei 39 % der Kosten je Aufgabe und fast dreifachem Ausgabe-Tempo. Frontier-Niveau ist das nicht – GPT-6 Astra und Claude Fable 5.1 liegen bei 53 –, aber es ist der günstigste Weg zu brauchbarer Agentik und das erste DeepSeek-Modell, dessen Gewichte und Bild-Eingabe zusammenfallen.
Coding: kein Vergleichswert
Alibaba · open-weight
Qwen3.8-Max
Größtes offen verteiltes Modell – mit Lizenzhaken
2,4 Billionen Parameter als MoE mit 95 Mrd. aktiven je Token, seit dem 12. August 2026 als Gewichte frei herunterladbar – aber unter einer Hauslizenz mit zwei Umsatzschwellen, nicht unter einer Open-Source-Lizenz. Im AA Intelligence Index 56, also auf Höhe von Claude Opus 4.8. Der Preis des Sprungs ist der Verbrauch: 150 Mio. Ausgabe-Token für den Index-Durchlauf und 62 Token/s.
Coding: kein Vergleichswert
xAI · proprietär
Grok 4.3
Von DeepSeek-V4 überholt
DeepSeek-V4-Pro erreicht alle drei AA-Indizes höher und kostet weniger pro Token – nach der Preis-Leistungs-Logik damit die bessere Wahl. Grok 4.3 bleibt situativ interessant für ein gemanagtes Produkt mit X-Anbindung und großem 1-Mio.-Kontext.
Google · proprietär
Gemini 4 Argon
Neu buchbar, Einführungspreis bis Ende November
Googles Spitzenmodell liegt im Intelligence Index gleichauf mit GPT-6 Astra und hinter Claude Opus 5.5, führt aber den Vals Index für Fachaufgaben in Finanzen, Coding und Recht knapp. Zum Einführungspreis kostet eine AA-Index-Aufgabe weniger als mit Astra; wegen des hohen Tokenverbrauchs wäre sie ab Dezember rechnerisch teurer.
Coding: kein Vergleichswert
OpenBMB · open-weight
MiniCPM5-1B
Kognitiver Kern fürs Gerät
Nicht auf Benchmark-Spitzen gebaut, sondern auf die Idee des „kognitiven Kerns“: ein 1-Mrd.-Parameter-Modell, das lokal auf Consumer-Hardware – bis hin zum Smartphone oder im Browser – laufen soll und Reasoning plus Tool-Use behält, statt Enzyklopädie-Wissen in den Gewichten zu horten. Apache-2.0-offen, mit dem gesamten Trainings-Rezept. Empfehlung dort, wo On-Device-/Offline-Betrieb und ein winziger Footprint wichtiger sind als absolute Leistung.
Coding: kein Vergleichswert
DeepReinforce · open-weight
Ornith 1.0
Selbst-gerüstetes Open-Source-Agentic-Coding (MIT)
DeepReinforces neue offene Coding-Familie (9B/31B Dense, 35B/397B MoE, MIT), post-trainiert auf Gemma 4 und Qwen 3.5. Kernidee: Das Modell lernt nicht nur Code, sondern sein eigenes RL-Scaffold (Agenten-Harness) selbst. Anbieter-Benchmarks setzen das 397B-Flaggschiff nahe an die proprietäre Spitze (SWE-bench Pro Verified 82,4 %) – unabhängig aber noch nicht gemessen. Interessant fürs Self-Hosting und agentisches Coding; für ein belastbares Urteil fehlen unabhängige Zahlen.
Coding: kein Vergleichswert
Anthropic · proprietär
Claude Fable 5
vom Nachfolger verdrängt
Seit dem 01.09.2026 vom Nachfolger Claude Fable 5.1 abgelöst, der zum identischen Listenpreis (10 / 50 $ je Mio. Tokens) in allen drei unabhängigen Artificial-Analysis-Indizes besser abschneidet (66 / 82 / 61 gegen 62 / 76 / 57) und den Cache-Lesepreis von 1,00 auf 0,25 $ senkt; Anthropics Modellübersicht führt Fable 5 seither unter „Legacy models (still available)“. Es gibt damit keinen Grund mehr, ein neues Projekt auf Fable 5 aufzusetzen – bestehende Integrationen laufen weiter.
OpenAI · proprietär
GPT-5.6 Sol
Vom Nachfolger überholt
Vom Nachfolger überholt. Seit dem 22. September 2026 erreicht GPT-6 Sol im Artificial-Analysis-Index v4.3 denselben Wert (47,5 gegen 47,0) zum halben Token-Preis – 2 / 10 $ statt 4 / 20 $ je Million Token. Für neue Vorhaben gibt es keinen Grund mehr, diese Stufe zu wählen; der folgende Stand beschreibt die Lage davor. Neues GPT-Flaggschiff, seit 9. Juli 2026 allgemein verfügbar. In allen drei unabhängigen AA-Indizes auf Rang 2, überall knapp hinter Claude Opus 5: Coding 77 zu 78 (die eigene xhigh-Stufe liegt mit 78,3 sogar minimal darüber; die Mittel-Stufe Terra und Fable 5 bleiben zurück), Intelligenz 59 zu 61, Agentic 54 zu 55. Erste Wahl für anspruchsvolles Coding und Long-Horizon-Agentik im OpenAI-Ökosystem – dass Opus 5 überall darüber liegt, bleibt die Abwägung, ebenso ein METR-Vorbehalt zum Reward-Hacking. Das Preisargument hat sich dagegen am 21.08.2026 gedreht: Seit der Senkung auf $4 / $20 ist Sol beim Output günstiger als Opus 5 ($25) – allerdings nur als Aktion, die OpenAI bis mindestens 21.11.2026 zusagt.
Anthropic · proprietär
Claude Opus 4.8
vom Nachfolger Opus 5 abgelöst
Bis zum 24.07.2026 der Spitzen-Allrounder – seither vom preisgleichen Claude Opus 5 abgelöst, das ihn laut System-Card in nahezu allen Disziplinen schlägt (FrontierBench 44,4 % vs. 18,7 %, OSWorld 2.0 70,6 % vs. 55,7 %) und zudem weit robuster gegen Prompt-Injection ist. Seit dem AA-Abruf vom 05.08.2026 ist auch der Agentic-Vorsprung dahin: Opus 5 misst dort 55 gegen 47 für Opus 4.8. Bleibt relevant als automatischer Fallback-Motor von Opus 5, wenn dessen Sicherheits-Classifier greifen.
Anthropic · proprietär
Claude Sonnet 5
Von Sonnet 5.5 abgelöst
Seit dem 28.09.2026 gibt es mit Claude Sonnet 5.5 einen Nachfolger zum selben Preis (2 $/10 $ je Mio. Token), der in Anthropics eigenen Benchmarks durchweg vorn liegt; Sonnet 5 dient dort nur noch als Rückfallmodell für riskante Cyberanfragen. Ursprünglich: Nachfolger von Sonnet 4.6 mit deutlichem Sprung bei Agentic-Coding und Tool-Use, weiterhin klar günstiger als Opus 4.8/Mythos 5 und laut Anbieter nah an deren Niveau – aber kein Frontier-Modell: in der eigenen System Card sowohl bei den härtesten Coding-/Agentic-Werten als auch bei Cybersicherheits-Fähigkeiten hinter Opus 4.8.
xAI · proprietär
Grok 4.5
Vom eigenen Nachfolger verdrängt
Beim Coding weiterhin in der proprietären Spitzengruppe (AA Coding Index 72 – gleichauf mit Sonnet 5, knapp hinter Opus 4.8/GPT-5.5). Seit dem 12. August 2026 gibt es aber Grok 4.6 zum identischen Preis, mit identischem Kontextfenster und einem um fünf Punkte höheren AA Intelligence Index – für neue Vorhaben gibt es damit kaum noch einen Grund, Grok 4.5 zu wählen.
Eingeschränkt verfügbar
OpenAI · proprietär
GPT-5.6 Luna
Vom Nachfolger überholt
Vom Nachfolger überholt. GPT-6 Luna erreicht seit dem 22. September 2026 dieselbe Punktzahl im Artificial-Analysis-Index (37,3 in der höchsten Denkstufe) bei halbiertem Eingabe- und um 58 Prozent gesenktem Ausgabepreis. Der folgende Stand beschreibt die Lage davor. Schnellste und günstigste 5.6-Stufe, seit 9. Juli 2026 allgemein verfügbar – und seit dem 30. Juli 2026 um 80 Prozent verbilligt: $0,20 / $1,20 statt $1 / $6 je Million Ein-/Ausgabe-Token. Unabhängig gemessen (AA, max) solide für den Preis: AA-Intelligence-Index 51, AA Coding Index 71 – unter GPT-5.5 (55 / 75), aber nun zu einem Fünfundzwanzigstel des Sol-Eingabepreises und mit rund 231 Tokens/s die schnellste der drei. Die Wahl für Hochvolumen- und latenzkritische Aufgaben.
Passende Werkzeuge
Alle Werkzeuge →Herdr
Herdr (Can Celik, Y Combinator Fall 2026; Open Source)
Terminal-Multiplexer in Rust für parallel laufende Coding-Agenten: hält Sitzungen im Hintergrund-Server am Leben und zeigt an, welcher Agent arbeitet und welcher wartet.
DBX
t8y2 (Einzelbetreiber-Projekt)
Schlanker Datenbank-Client für über 90 Systeme mit eigenem MCP-Server – speichert Verbindungspasswörter aber im Klartext.
9Router
decolua (Community-Projekt)
Lokaler Router, der Coding-Agenten über eine Adresse an viele Anbieter hängt und bei Quotenende weiterschaltet.
Headroom
Headroom Labs (Tejas Chopra)
Kompressionsschicht, die Werkzeug-Ausgaben und Logs kürzt, bevor sie ins Kontextfenster gehen.
Agency Agents
Michael Sitarzewski (Community-Projekt)
Sammlung von rund 280 vorgefertigten Agenten-Rollen für Claude Code, Codex und andere Harnesses.
Free Claude Code (FCC)
Alishahryar1 (Open Source)
Lokaler Zwischenserver, der die Modellanfragen bekannter Coding-Agenten an andere Anbieter oder an ein lokal laufendes Modell umleitet – die Oberfläche bleibt unverändert.
pi
earendil-works (Mario Zechner)
Minimalistischer, MIT-lizenzierter Coding-Agent fürs Terminal: vier Werkzeuge (Read, Write, Edit, Bash), ein sehr kurzer System-Prompt – alles Weitere soll sich der Agent selbst bauen, statt es als Erweiterung mitzubringen.
Xirp
Spotify
Anbieterneutrale Verwaltungsschicht über Claude Code, Gemini CLI und OpenAI Codex: jede Sitzung läuft in ihrem eigenen Git-Worktree, der Arbeitskontext gehört der Umgebung statt dem Agenten – deshalb lässt sich das Modell mitten in der Aufgabe wechseln, ohne den Stand zu verlieren.
QM (Quartermaster)
Y Combinator
Selbst betriebene Mehrspieler-Agentenplattform, die Y Combinator für den eigenen Betrieb gebaut und unter MIT-Lizenz veröffentlicht hat: eine Web- und Slack-Oberfläche vor austauschbaren Harnesses – Claude Code, Codex, OpenCode oder Pi laufen auf demselben Kern.
Claude Code
Anthropic
Agentisches Coding-Werkzeug von Anthropic – im Terminal, als Desktop-App, in der IDE und im Browser.
Codex
OpenAI
OpenAIs agentisches Coding-Werkzeug – im Terminal, in der IDE, als Desktop-App und als Cloud-Agent, der Aufgaben eigenständig abarbeitet.
Devin
Cognition
Autonomer KI-Softwareentwickler von Cognition: plant Aufgaben, setzt sie in einer eigenen Umgebung um und liefert Pull-Requests.
Aider
Open-Source-Projekt
Quelloffener KI-Paarprogrammierer fürs Terminal – ändert Dateien direkt im Git-Repo und committet jede Änderung.
Cursor
Anysphere
KI-Code-Editor (IDE) mit Agenten, Autocomplete und Codebase-Verständnis.
Google Antigravity
Googles agentische Entwicklungsplattform – IDE plus Manager-Oberfläche, die mehrere Agenten parallel arbeiten lässt.
GitHub Copilot
GitHub (Microsoft)
Der am weitesten verbreitete KI-Coding-Assistent – Autovervollständigung, Chat und Agentenmodus, tief in GitHub integriert.
v0
Vercel
KI-Generator von Vercel, der aus einer Beschreibung Oberflächen und Web-Apps baut.
Lovable
Lovable
KI-App-Builder: per Chat – auch aus einem Screenshot – komplette Web-Apps bauen.
Bolt
StackBlitz
KI-Web-Builder von StackBlitz – baut im Browser, importiert Design-Systeme aus Figma.
Hugging Face
Hugging Face
Zentrale Plattform der ML-Community für Modelle, Datensätze und Demos.
LM Studio Bionic
LM Studio
Agentische App von LM Studio, die offene Modelle lokal & kostenlos zu echten Agenten macht – Dateien analysieren, Präsentationen und Code bauen. Positioniert als lokale, datenhoheitswahrende Alternative zu ChatGPT-Codex bzw. Claude Cowork.
eve
Vercel
Quelloffenes (Apache 2.0), „filesystem-first“ Agenten-Framework von Vercel: Ein Agent ist schlicht ein Verzeichnis aus Dateien – Produktions-Fähigkeiten wie Durable Execution, Sandbox und Human-in-the-Loop sind eingebaut. Beta.
LangChain
LangChain
Open-Source-Framework zum Bauen von LLM-Anwendungen und Agenten.
Hermes Agent
Nous Research
Quelloffener (MIT), lokal laufender autonomer Agent von Nous Research, der aus vergangenen Läufen eigene „Skills“ lernt – modellunabhängig (Anthropic, MiniMax, OpenRouter u. a.).
Graphify
Graphify Labs (Safi Shamsi)
Quelloffener (MIT) Agenten-Skill, der jeden Ordner – Code, SQL-Schemas, Doku, PDFs, Bilder – in einen abfragbaren Wissensgraphen verwandelt, den ein Coding-Agent als Navigationskarte nutzt. Für Claude Code, Codex, Cursor u. a.
OpenWiki
LangChain
Quelloffenes (MIT) CLI von LangChain, das für eine Codebasis automatisch eine agentengerechte Doku-Wiki erzeugt und über die Git-History aktuell hält – damit Coding-Agenten wissen, wo welche Logik liegt und warum sie so gebaut wurde.
SkillOpt
Microsoft Research
Quelloffener Optimierer (Microsoft Research), der die Skill-Datei eines Agenten wie einen trainierbaren Parameter behandelt – ohne die Modellgewichte oder den Prompt von Hand anzufassen.
Harbor
Terminal-Bench-Team
Quelloffenes Eval-Harness für lang laufende, zustandsbehaftete Agenten: jede Aufgabe läuft in einer eigenen isolierten Sandbox mit deterministischem Verifier (Test-Skript) – vom Team hinter Terminal-Bench.
Buzz
Block, Inc.
Quelloffener, selbst betreibbarer Team-Arbeitsraum, in dem Menschen und KI-Agenten dieselben Kanäle teilen – jeder Agent mit eigenem kryptografischen Schlüsselpaar, jede Aktion als signiertes Ereignis in einem gemeinsamen Prüfprotokoll.
Flint
Microsoft Research
Zwischensprache für Diagramme: Das Modell beschreibt in rund zehn Zeilen JSON nur die Bedeutung der Daten, ein deterministischer Compiler trifft alle geometrischen Entscheidungen und erzeugt daraus Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly oder native Excel-Diagramme.
Sashiko
The Linux Foundation
Quelloffenes agentisches Review-System für Linux-Kernel-Patches: liest die Kernel-Mailinglisten mit, prüft jeden eingereichten Patch in einem elfstufigen Protokoll und schickt den Befund zurück – bevor ein menschlicher Maintainer ihn überhaupt gesehen hat.
PDF Inspector
Firecrawl
Quelloffener Rust-Parser, der PDFs zuerst einsortiert und nur den echten Text herauszieht – ohne OCR, ohne GPU, unter 200 Millisekunden je Dokument, wahlweise komplett im Browser.
Impeccable
Paul Bakaus
Quelloffene Design-Sprache für Coding-Agenten: ein Skill mit 23 Befehlen, 59 deterministischen Detektor-Regeln gegen typische KI-Oberflächen-Muster und ein Live-Modus, in dem man Varianten direkt im Browser durchprobiert.
Agent Governance Toolkit
Microsoft
Quelloffene Leitplanken-Schicht für autonome Agenten: Jede Aktion läuft vor der Ausführung durch eine Regel-Engine (YAML, OPA Rego oder Cedar), die sie erlaubt, verweigert oder zur menschlichen Freigabe eskaliert – Framework-übergreifend und ohne Eingriff in den Agenten-Code.