Vellum LLM-Leaderboard

Vellum LLM Leaderboard ist eine laufend aktualisierte Vergleichsplattform für Large Language Models. Sie hilft dabei, die ständig wachsende Zahl an LLMs nicht nur nach Marketingversprechen, sondern anhand von Benchmarks, Geschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und Kosten zu vergleichen.

Die aktuelle Version wurde laut Vellum am 4. September 2026 aktualisiert. Berücksichtigt werden vor allem neuere Modelle ab April 2024. Vellum kombiniert Angaben der Modellanbieter mit eigenen Tests und Evaluierungen aus der Open-Source-Community.

Welches Problem löst Vellum?

Wer heute ein LLM für eine Anwendung auswählen möchte, steht vor einem einfachen, aber schwierigen Problem: Es gibt nicht das beste Modell für alles.

Ein Modell kann beispielsweise besonders gut programmieren, während ein anderes bei komplexem Reasoning besser abschneidet. Ein drittes ist wesentlich günstiger oder schneller.

Genau hier setzt das Leaderboard an.

Statt beispielsweise nur zu fragen:

„Welches ist das leistungsfähigste LLM?“

kannst du Fragen stellen wie:

• Welches Modell eignet sich am besten für Coding?

• Welches ist besonders gut für Reasoning?

• Welches Modell eignet sich für Browser-Aufgaben?

• Welches ist für Computer Use geeignet?

• Welches Modell ist besonders schnell?

• Welches Modell hat die geringste Latenz?

• Welches Modell bietet das beste Verhältnis aus Leistung und Kosten?

• Wie unterscheiden sich zwei konkrete Modelle?

Das ist vor allem für Entwickler, Product Manager und Unternehmen interessant, die ein LLM nicht einfach ausprobieren, sondern systematisch auswählen wollen.

Was macht das Leaderboard besonders?

Der wichtigste Punkt ist die Aufteilung nach konkreten Aufgaben.

Vellum zeigt nicht nur ein allgemeines Ranking. Die Modelle werden unter anderem anhand von Benchmarks für Reasoning, Agentic Coding, Work Automation, Computer Use, Browsing und Terminal Use verglichen.

Das macht einen großen Unterschied.

Beim aktuellen Stand liegt beispielsweise GPT-5.6 Sol beim SWE-Bench für agentisches Coding mit 96,2 % vorne. Beim Reasoning auf GPQA Diamond führt dagegen Claude Sonnet 5 mit 96,2 %. Für Work Automations liegt GLM-5.3-Flash mit 48,8 % vorne.

Die Aussage lautet damit nicht „Modell X ist das beste“.

Sie lautet:

„Für deinen konkreten Anwendungsfall könnte Modell X die bessere Wahl sein.“

Das ist die wesentlich sinnvollere Art, LLMs zu vergleichen.

Für wen eignet sich Vellum?

Besonders interessant ist das Leaderboard für:

Entwickler

Wenn du eine KI-Funktion in eine Anwendung integrierst, kannst du Modelle hinsichtlich Qualität, Kosten, Geschwindigkeit und Kontextfenster vergleichen.

Product Manager

Du bekommst eine gute Grundlage für die Entscheidung, welches Modell für einen konkreten Use Case getestet werden sollte.

Start-ups

Für Start-ups kann die Wahl des Modells erhebliche Auswirkungen auf die laufenden Kosten haben. Vellum macht Preisunterschiede sichtbar.

Unternehmen

Unternehmen können verschiedene Anbieter und Modelle vergleichen, ohne jedes Modell zunächst selbst ausführlich testen zu müssen.

KI-Interessierte und technische Entscheider

Das Leaderboard eignet sich auch als Überblick über die schnelle Entwicklung des LLM-Marktes.

Welche Informationen liefert Vellum?

Neben den Benchmark-Ergebnissen zeigt Vellum auch technische und wirtschaftliche Kennzahlen.

Dazu gehören beispielsweise:

• Kontextfenster

• Knowledge-Cutoff

• Input-Preis

• Output-Preis

• maximale Output-Länge

• Token-Geschwindigkeit

• Latenz

Bei den aktuell ausgewählten Modellen reicht das Kontextfenster beispielsweise von 1 Million bis über 1,05 Millionen Tokens. Gleichzeitig unterscheiden sich die Preise erheblich.

Besonders interessant ist deshalb die Kombination aus Qualität + Kosten + Geschwindigkeit.

Ein Modell mit einem Spitzenwert in einem Benchmark muss nicht automatisch die wirtschaftlich beste Wahl für eine reale Anwendung sein.

Geschwindigkeit und Kosten

Vellum stellt zusätzlich besonders schnelle und günstige Modelle heraus.

Bei der Token-Geschwindigkeit führt aktuell Llama 4 Scout mit 2.600 Tokens pro Sekunde. Bei den günstigsten Modellen nennt Vellum unter anderem Nova Micro mit 0,04 US-Dollar pro 1 Million Input-Tokens und 0,14 US-Dollar pro 1 Million Output-Tokens.

Das ist für produktive Anwendungen wichtig.

Bei einem Chatbot mit Millionen von Anfragen kann ein kleiner Preisunterschied pro Million Tokens schnell zu einem erheblichen Betrag werden.

Das eigentliche Alleinstellungsmerkmal

Das stärkste Argument für Vellum ist aus meiner Sicht nicht das Ranking selbst.

Es ist die Kombination verschiedener Entscheidungskriterien auf einer Plattform.

Du bekommst:

Benchmark-Leistung → Kosten → Geschwindigkeit → Latenz → Kontextgröße → Aufgabenbereich

in einem Vergleich.

Das reduziert den Aufwand, Informationen von zahlreichen Modellanbietern und Benchmark-Seiten zusammenzutragen.

Besonders hilfreich ist auch der direkte Side-by-Side-Vergleich. Vellum erlaubt es, aktuelle Modelle direkt gegenüberzustellen.

Wo liegen die Grenzen?

Ein Leaderboard sollte trotzdem niemals die alleinige Grundlage für eine Modellentscheidung sein.

Der wichtigste Grund:

Benchmarks sind nicht deine Anwendung.

Ein Modell kann bei SWE-Bench hervorragend abschneiden und trotzdem für deinen konkreten Coding-Workflow schlechter funktionieren.

Dasselbe gilt für Textgenerierung, Customer Service, RAG oder strukturierte Daten.

Hinzu kommt, dass Benchmarks unterschiedliche Fähigkeiten messen. Ein Modell kann in einem Benchmark deutlich besser sein und in einem anderen deutlich schlechter.

Auch die Kostenangaben sind nur ein Teil der tatsächlichen Kosten. In einer produktiven Anwendung können beispielsweise Infrastruktur, Retrieval, Tool Calls, Embeddings, Caching und Fehlversuche zusätzliche Kosten verursachen.

Vellum versus eigenes Benchmarking

Das ist deshalb keine Entweder-oder-Entscheidung.

Ein sinnvoller Prozess sieht eher so aus:

1. Vellum für die Vorauswahl

Du identifizierst beispielsweise drei bis fünf interessante Modelle.

2. Eigene Testfälle definieren

Du verwendest reale Prompts und reale Daten aus deiner Anwendung.

3. Modelle testen

Du vergleichst Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Fehlerrate.

4. Entscheidung treffen

Erst danach wählst du das Modell für die Produktion.

Vellum reduziert damit vor allem den Rechercheaufwand am Anfang des Auswahlprozesses.

Welche Alternativen gibt es?

Vellum ist nicht die einzige Möglichkeit, LLMs zu vergleichen.

Artificial Analysis ist eine starke Alternative, wenn du besonders detaillierte Informationen zu Preis, Geschwindigkeit, Latenz und Modellleistung suchst.

LMArena / Chatbot Arena ist interessant, wenn du die Präferenz menschlicher Nutzer für verschiedene Modelle vergleichen möchtest.

Hugging Face Open LLM Leaderboard ist besonders interessant für Open-Source- und Open-Weight-Modelle.

Vellum selbst bietet übrigens zusätzlich ein eigenes Open Source LLM Leaderboard an. Dort werden ausschließlich Open-Weight- und Open-Source-Modelle betrachtet.

Vellum oder eigene Tests?

Für wen lohnt sich Vellum besonders?

Vellum ist vor allem dann interessant, wenn du regelmäßig Entscheidungen über LLMs treffen musst.

Für einen normalen Anwender, der einfach ChatGPT, Claude oder Gemini nutzt, ist der Nutzen begrenzt.

Für einen Entwickler, AI Engineer oder Product Manager sieht es anders aus. Dort kann die Modellwahl direkte Auswirkungen auf Qualität, Kosten und Nutzererlebnis haben.

Gerade weil sich der Markt so schnell verändert, ist ein aktuelles Leaderboard nützlich. Ein Modellvergleich von vor sechs Monaten kann heute bereits überholt sein.

Fazit

Vellums LLM Leaderboard ist weniger ein „Sieger-Ranking“ als ein Entscheidungswerkzeug für die Auswahl von LLMs.

Seine größte Stärke liegt in der Kombination aus Benchmarks und praktischen Modellparametern. Besonders die Aufteilung nach Aufgaben macht es wertvoll: Coding, Reasoning, Browsing, Computer Use, Automatisierung und andere Fähigkeiten werden getrennt betrachtet.

Für eine erste Vorauswahl ist Vellum deshalb sehr hilfreich.

Für eine endgültige Entscheidung reicht das Leaderboard allein jedoch nicht. Die besten Modelle aus dem Leaderboard solltest du immer mit deinen eigenen realen Anwendungsfällen testen.

Kurz gesagt: Vellum eignet sich hervorragend, um aus dem unübersichtlichen LLM-Markt eine überschaubare Shortlist zu machen. Die finale Kauf- oder Technologieentscheidung sollte anschließend auf eigenen Tests basieren.