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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06.09
Neueste Daten
Wöchentlich Modell-Rankings nach Hersteller (token-basiert) TOP 10
| Rang | Herausgeber | Gesamt-Token | Eingabe-Token | Änderungsrate |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 884.7B | 802.0B | ↑ 16% | |
| 2 | anthropic | 424.4B | 411.9B | ↓ 8% |
| 3 | openai | 422.4B | 407.1B | ↓ 29% |
| 4 | deepseek | 375.1B | 333.7B | ↑ 29% |
| 5 | meta-llama | 91.9B | 80.9B | 0% |
| 6 | mistralai | 69.5B | 65.4B | ↑ 17% |
| 7 | qwen | 43.6B | 34.1B | ↑ 15% |
| 8 | x-ai | 15.9B | 11.9B | ↑ 10% |
| 9 | microsoft | 11.5B | 10.6B | ↑ 9% |
| 10 | nousresearch | 10.6B | 9.1B | ↑ 20% |