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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08.21
Neueste Daten
Wöchentlich Modell-Rankings nach Hersteller (token-basiert) TOP 10
| Rang | Herausgeber | Gesamt-Token | Eingabe-Token | Änderungsrate |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 842.2B | 758.7B | ↑ 2% | |
| 2 | anthropic | 772.7B | 753.9B | ↑ 4% |
| 3 | deepseek | 520.0B | 466.2B | ↓ 4% |
| 4 | openai | 358.2B | 307.7B | ↑ 1% |
| 5 | qwen | 339.8B | 311.1B | ↓ 9% |
| 6 | moonshotai | 112.4B | 108.6B | ↑ 4% |
| 7 | mistralai | 110.1B | 102.0B | ↑ 21% |
| 8 | z-ai | 105.0B | 99.7B | ↓ 4% |
| 9 | meta-llama | 66.8B | 60.4B | ↑ 4% |
| 10 | x-ai | 55.1B | 43.9B | ↑ 24% |