LLM-Modell-Ranking Echtzeitbasierte Modell-Rankings und Statistiken nach Nutzung
Vergleichen und analysieren Sie den tatsächlichen Verbrauch und die Leistung von LLM-Modellen aus verschiedenen Perspektiven
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08.03
Neueste Daten
Monatlich Modell-Rankings nach Hersteller (token-basiert) TOP 10
| Rang | Herausgeber | Gesamt-Token | Eingabe-Token | Änderungsrate |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4,060.7B | 3,660.3B | ↑ 1% | |
| 2 | anthropic | 2,812.5B | 2,735.8B | ↑ 27% |
| 3 | deepseek | 2,244.2B | 2,040.3B | ↑ 38% |
| 4 | openai | 698.1B | 648.7B | ↓ 24% |
| 5 | qwen | 688.3B | 602.6B | ↑ 263% |
| 6 | meta-llama | 404.7B | 370.0B | ↑ 17% |
| 7 | mistralai | 372.9B | 350.4B | ↑ 29% |
| 8 | x-ai | 220.8B | 156.1B | ↑ 58% |
| 9 | moonshotai | 176.3B | 169.4B | ↑ 12153% |
| 10 | openrouter | 125.9B | 121.3B | ↑ 7676% |