Die besten KI-Reasoning-Modelle 2026

KI-Reasoning-Modelle: Von 21 getesteten Angeboten liegen derzeit Gemini 4 Argon, MiMo-V2.6-Pro und Claude Fable 5.1 vorn. Alle sind nach unserer Bewertung sortiert, mit Preis, unserem Fazit und für wen sie sich eignen.

Von Andrew Miller · Aktualisiert am 1. Nov. 2026 · So testen wir

So ist das Ranking entstanden: nach unserer Bewertung (maximal 5 Punkte), aus Tests auf Grundlage der Preise, Dokumentation und Richtlinien des jeweiligen Produkts sowie unabhängiger Benchmarks, wo es sie gibt, jeweils geprüft an dem im Test genannten Datum. Wir erhalten keine Affiliate-Provisionen.

1
Gemini 4 Argon
Mit Argon ist Google zurück an der Spitze, und seine native Video- und Audioeingabe können die Spitzenmodelle von Claude und GPT noch immer nicht bieten.
Am besten für: Teams, die mit Video, Audio oder sehr großen Dokumentensammlungen arbeiten und ein Reasoning-Modell der Spitzenklasse wollen.
Preis: API: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1 Mio. Tokens bis 30. Nov. 2026, danach 4 $ / 20 $; Batch und Flex zum halben Preis; gecachter Input 0,10 $ (danach 0,20 $). Keine kostenlose Stufe.
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4.5/5
2
MiMo-V2.6-Pro
Xiaomi baut inzwischen das bestbewertete Open-Weight-Modell, zu einem Bruchteil der Preise geschlossener Modelle. Der Haken: Wer es selbst hosten will, braucht 16 GPUs.
Am besten für: Teams, die das stärkste Open-Weight-Modell für Agents und Programmierung wollen, entweder günstig gehostet über Xiaomis API oder selbst betrieben auf einem GPU-Cluster.
Preis: Offene Gewichte unter MIT. Xiaomi API: Pro 0,435 $ Input / 0,87 $ Output pro 1 Mio. Tokens, gecachter Input 0,004 $; Flash 0,14 $ / 0,28 $; Pro UltraSpeed 4,35 $ / 8,70 $; Batch API zum halben Preis.
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4.5/5
3
Claude Fable 5.1
Drei Wochen nach dem Start hat Anthropics eigenes, günstigeres Opus 5.5 Fable 5.1 in den meisten veröffentlichten Benchmarks überholt. Damit bleibt es ein Modell für Spezialisten zum Preis eines Allround-Flaggschiffs.
Am besten für: Teams mit langen wissenschaftlichen oder Forschungs-Agentenaufgaben, bei denen Opus 5.5 mit hohem Aufwand getestet wurde und nicht ausgereicht hat.
Preis: API: 10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 50 $ pro 1 Mio. Output-Tokens; Cache-Schreibzugriffe 12,50 $ (5 Min.) oder 20 $ (1 Stunde); Cache-Lesezugriffe 0,25 $; Batch API 50 % günstiger.
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4.3/5
4
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro bietet Reasoning auf Frontier-Niveau unter MIT-Lizenz zu etwa einem Viertel des Token-Preises von Opus 5.5, sofern deine Daten nach China dürfen oder du ein Rack voller H200 besitzt.
Am besten für: Teams, die offene Gewichte auf Frontier-Niveau für Coding und Reasoning wollen, entweder auf dem eigenen Server mit acht GPUs oder über eine sehr günstige API für unkritische Aufgaben.
Preis: Kostenlose Gewichte unter MIT-Lizenz. DeepSeek-API: 0,66 $ Eingabe / 1,98 $ Ausgabe pro 1M Tokens außerhalb der Spitzenzeiten, 1,32 $ / 3,96 $ zur Spitzenzeit; Cache-Treffer ab 0,022 $.
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4.3/5
5
Gemini 4 Carbon
Carbon ist das stärkste Modell, das Google gebaut hat, und im neuen Index von Artificial Analysis das stärkste überhaupt, aber fast niemand darf es bisher nutzen.
Am besten für: Heute geprüfte Sicherheitsteams in Googles Fairwind-Programm; Teams auf der Gemini API, die ihr nächstes Upgrade planen, sobald Google den Zugang öffnet.
Preis: Noch nicht erhältlich. Angekündigt: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1M Tokens zum Einführungspreis (gecachter Input 0,10 $), danach 4 $ / 20 $ (gecacht 0,20 $). Ende des Einführungspreises nicht angekündigt.
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4.3/5
6
Kimi K3
Kimi K3 führt Moonshots eigene Agenten-Wertung an, kostet aber mit 2 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis das Siebenfache von GLM-5.3-Flash für zwei Indexpunkte mehr.
Am besten für: Teams, die Browsing- und Recherche-Agenten bauen, offene Gewichte wollen und selbst hosten oder API-Preise auf Spitzenniveau zahlen können.
Preis: Offene Gewichte unter einer modifizierten MIT-Lizenz. Kimi API: 3 $ Input / 15 $ Output pro 1 Mio. Tokens; gecachter Input 0,30 $.
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4.3/5
7
GPT-6 Astra
Ein Rekordmodell für Mathematik und Naturwissenschaften, das pro Aufgabe viereinhalbmal so viel kostet wie ein Geschwistermodell, das einen Punkt weniger erreicht.
Am besten für: Teams aus Forschung, Mathematik und Naturwissenschaften, die das stärkste Reasoning von OpenAI brauchen und den Preis rechtfertigen können.
Preis: API: 10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 50 $ Output; gecachter Input 1 $; Batch/Flex zum halben Preis; Prompts über 272K Input-Tokens kosten das 2-Fache beim Input und das 1,5-Fache beim Output.
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4.2/5
8
Kimi K3.1 Pro
Im härteren Index v5.0 von Artificial Analysis fällt K3.1 Pro von Platz vier auf Platz 22, gleichauf mit GPT-6.1 Sol bei mittlerem Aufwand zu den zehnfachen Kosten pro Aufgabe; sein Argument sind jetzt die Gewichte, die am 4. November kommen sollen.
Am besten für: Teams mit langen Terminal- und Coding-Agenten, die langsame Ausgabe hinnehmen und ein Open-Weight-Modell selbst hosten wollen, sobald die Gewichte erscheinen.
Preis: Kimi API: $2 Input / $10 Output pro 1 Mio. Tokens, gecachter Input $0,20; Highspeed $4 / $20. Batch zu 60 % des Listenpreises. Ein Drittel unter Kimi K3. Offene Gewichte bis 4. November 2026 versprochen.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Max
Ein offenes Flaggschiff, das nach Qwens Zahlen Anweisungen besser befolgt und Forschung besser reproduziert als Claude oder GPT, auch wenn nur wenige die Gewichte selbst betreiben werden.
Am besten für: Teams, die Recherche, spezifikationslastiges Schreiben und mehrsprachige Arbeit über eine API erledigen und eine Rückfallebene mit offenen Gewichten wollen.
Preis: Offene Gewichte unter der Qwen3.8-Max-Lizenz. Qwen Cloud API: 2 $ Eingabe / 6 $ Ausgabe pro 1M Tokens; Cache-Lesezugriffe 0,17 $ (explizit) oder 0,25 $ (implizit).
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4.2/5
10
Step 5 Preview
Der Wert von Kimi K3 zum halben Preis pro Aufgabe und mit vier GPUs selbst zu hosten, aber bei den Agenten-Tests, mit denen StepFun selbst wirbt, fällt es ab.
Am besten für: Teams, die für lange Dokumente und Recherche ein Open-Weight-Modell nahe der Spitzenklasse wollen, das auf einen einzelnen GPU-Server passt.
Preis: Offene Gewichte unter der StepFun Model License 1.0. StepFun-API: 1,00 $ Input / 2,70 $ Output pro 1 Mio. Tokens, 90 % Rabatt auf gecachten Input; derselbe Preis auf OpenRouter und DeepInfra.
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4.2/5
11
GPT-5.6-Cyber
Für geprüfte Sicherheitsteams beseitigt es die Ablehnungen, die allgemeine Modelle für Exploit-Arbeit unbrauchbar machen; alle anderen bekommen es nicht, und seine Qualität wurde nicht unabhängig gemessen.
Am besten für: Etablierte Sicherheitsteams, Beratungen und Anbieter, die autorisierte Schwachstellenforschung und Penetrationstests betreiben und OpenAIs Prüfung bestehen können.
Preis: OpenAI API (nur Daybreak Red): 12,50 $ Input / 75 $ Output pro 1 Mio. Tokens bis 272K Input-Tokens, gecachter Input 1,25 $; 10 % Aufschlag auf Endpunkten mit Datenresidenz. Für eingeschriebene Kunden auch auf Amazon Bedrock.
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4.0/5
12
gpt-oss-120b
Vierzehn Monate später ist gpt-oss-120b nicht mehr das stärkste offene Modell, bietet aber weiterhin die schlichteste Lizenz und die breiteste Unterstützung für Reasoning auf einer GPU mit 80 GB.
Am besten für: Teams, die ein freizügig lizenziertes Reasoning-Modell mit ausgereiften Werkzeugen brauchen, das sie privat auf einer GPU betreiben können.
Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0; die Preise beim Hosting unterscheiden sich je nach Anbieter.
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4.0/5
13
GPT-Rosalind
In OpenAIs eigenen Tests für Lebenswissenschaften messbar besser als die allgemeinen Modelle von OpenAI, doch jede Zahl stammt von OpenAI, und der Zugang ist auf geprüfte Organisationen beschränkt.
Am besten für: Zugelassene Forschungsteams aus Pharma, Biotech und Wissenschaft, die einen KI-Forschungsassistenten für Biologie und Chemie wollen.
Preis: OpenAI API (zugelassene Organisationen): gpt-rosalind-research 5 $ Input / 25 $ Output pro 1 Mio. Tokens, gecachter Input 0,50 $; Abrechnung ab 5. Oktober 2026. Akademische Labore in den USA: bis zu 30 kostenlose Business-Plätze für 12 Monate, vorbehaltlich der Zulassung.
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4.0/5
14
Granite 4.2
Granite 4.2 ist die offene Familie, die ein Risikoausschuss am schnellsten freigibt, mit einem Reasoning, das für seine Größe gut ist und weit von der Spitze entfernt.
Am besten für: Unternehmen und Entwickler, die kleine, freizügig lizenzierte Reasoning-Modelle für lokale Agenten oder Agenten im eigenen Rechenzentrum wollen.
Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0; Hosting bei watsonx und Drittanbietern wird separat abgerechnet.
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4.0/5
15
Ling-3.1-flash
Schnell, unter MIT-Lizenz und mit Werten nahe an den besten offenen Modellen, verbraucht aber beim Denken viele Tokens, und seine Datenbedingungen sind nicht veröffentlicht.
Am besten für: Teams, die ein schnelles, freizügig lizenziertes offenes Modell für latenzkritische Chats und Agenten wollen, selbst gehostet oder über OpenRouter.
Preis: Offene Gewichte unter MIT. inclusionAI API laut Artificial Analysis: 0,30 $ Input / 0,90 $ Output pro 1 Mio. Tokens, gecacht 0,06 $; OpenRouter nennt 0,075 $ / 0,225 $.
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4.0/5
16
Kolibri 1
Kolibri ist das bisher stärkste Argument für ein in Europa gebautes offenes Modell, auch wenn das beste offene Modell in Aleph Alphas eigenen deutschen Tests von Alibaba kommt.
Am besten für: Deutsche Behörden und regulierte Unternehmen, die ein prüfbares, in Europa trainiertes offenes Modell für Dokument- und Retrieval-Arbeit auf eigenen GPUs brauchen.
Preis: Kostenlos unter Apache 2.0. Keine öffentliche gehostete API; Unternehmenseinsatz über den Vertrieb von Aleph Alpha, Preise nicht veröffentlicht.
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3.9/5
17
Sage-A1.5
Sage-A1.5 macht aus einer Qwen-Basis einen glaubwürdigen offenen Rechercheagenten mit eingebauten Subagenten, auch wenn seine großen Siege auf Benchmarks fallen, die kaum andere melden.
Am besten für: Teams, die selbst gehostete Recherche- oder Browsing-Agenten bauen und Subagenten-Verteilung und Selbstprüfung im Modell statt in eigenem Harness-Code wollen.
Preis: Offene Gewichte unter Apache 2.0; kostenlose Testphase im Token-Tarif Intern Discovery von Shanghai AI Lab; Preise der bezahlten API nicht veröffentlicht.
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3.9/5
18
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)
Ein cleverer Weg zu Antworten nahe der Spitzenklasse, ohne von einem einzigen Labor abzuhängen, aber du siehst nicht, welche Modelle deine Daten verarbeitet haben, und die besten Werte stammen von Sakana selbst.
Am besten für: Teams außerhalb der EU, die für mehrstufige Recherche und Programmierung Ergebnisse nahe der Spitzenklasse wollen, ohne von einem einzigen Modellanbieter abzuhängen.
Preis: Fugu Max 2 $ Input / 6 $ Output pro 1 Mio. Tokens (0,25 $ gecacht); Fugu Ultra v2 5 $ / 30 $ (0,50 $ gecacht), 10 $ / 45 $ oberhalb von 272K Kontext; Basismodell Fugu zum Preis des teuersten genutzten Modells. Abonnements 20 $, 100 $ oder 200 $ im Monat. Web-Tools 0,007 $ pro Aufruf.
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3.9/5
19
Beam
Beam ist das stärkste amerikanische offene Modell mit einer wirklich offenen Lizenz, und seine Sparsamkeit bei Tokens ist echt, doch die chinesischen offenen Modelle, gegen die es antritt, schneiden noch deutlich besser ab.
Am besten für: Teams, die ein großes Reasoning-Modell aus einem US-Labor unter Apache 2.0 wollen, vor allem zum Distillieren in kleinere Modelle oder für kostensensible Agenten, bei denen Output-Tokens die Rechnung bestimmen.
Preis: Gewichte kostenlos unter Apache 2.0. Reflection-API in der öffentlichen Beta kostenlos, mit täglichen Grenzen. Gehostet: Together AI und Baseten 0,40 $ Input / 0,04 $ gecacht / 1,20 $ Output pro 1 Mio. Tokens; OpenRouter ab 0,24 $ / 0,98 $.
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3.8/5
20
Falcon-H1R-7B
Falcon-H1R-7B liefert Mathe-Werte weit über seiner Größe, aber kaum jemand setzt es ein, und unabhängige Tests stehen noch aus.
Am besten für: Teams, die starkes Mathe-Reasoning im Wettbewerbsstil von einem Modell brauchen, das klein genug für einen Laptop ist, und deren Juristen eine eigene Lizenz akzeptieren.
Preis: Kostenlose Gewichte unter der Falcon LLM licence (gebührenfrei; Namensnennung und Acceptable Use Policy vorgeschrieben). Keine öffentliche gehostete API bei Artificial Analysis gelistet.
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3.6/5
21
Phi-4-Reasoning-Vision-15B
Phi-4-Reasoning-Vision-15B ist ein Vision-Modell unter MIT-Lizenz, das auf Microsofts eigener Wertungstabelle gegen ein Qwen mit 8B verliert.
Am besten für: Teams mit einer Rechenzentrums-GPU, die ein englisches Vision-Modell unter MIT-Lizenz für Diagramme, Schaubilder und Screenshots brauchen und bereit sind, es vorher mit Qwen3-VL zu vergleichen.
Preis: Kostenlose Gewichte unter MIT; Hosting über Microsoft Foundry wird gesondert berechnet.
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3.4/5