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
Wöchentlich Modell-Rankings nach Hersteller (token-basiert) TOP 10
| Rang | Herausgeber | Gesamt-Token | Eingabe-Token | Änderungsrate |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 959.8B | 865.7B | ↑ 1% | |
| 2 | anthropic | 823.9B | 804.2B | ↑ 11% |
| 3 | deepseek | 526.9B | 481.9B | ↓ 4% |
| 4 | qwen | 375.2B | 337.7B | ↑ 143% |
| 5 | openai | 190.3B | 176.9B | ↑ 3% |
| 6 | meta-llama | 124.0B | 116.6B | ↑ 41% |
| 7 | openrouter | 97.0B | 93.3B | 0% |
| 8 | mistralai | 95.9B | 90.5B | ↑ 2% |
| 9 | z-ai | 45.6B | 41.9B | 0% |
| 10 | moonshotai | 42.9B | 40.6B | ↓ 36% |