Muse Glimmer 30B läuft auf dem eigenen Rechner, doch seine beiden Quantisierungen schreiben nicht gleich. Der Hauptvergleich und neue vorläufige Duelle mit vier lokalen Modellen zeigen, wo die Stärken liegen und wie vorsichtig die Zahlen zu lesen sind.
Die Modelle, die am besten auf Deutsch schreiben
Das KI-Schreibranking misst, wie gut führende KI-Modelle auf Deutsch schreiben. Grundlage ist ein gemeinsamer Korpus deutschsprachiger Schreibaufgaben. Die Antworten auf dieselbe Aufgabe werden ohne Modellnamen verglichen; aus den Urteilen entsteht eine eigene Rangliste für Deutsch.
An der Spitze über alle Kategorien hinweg
Die 10 besten Modelle
| # | Modell | Score |
|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5 💡 | 98,6 |
| 2 | Claude Fable 5 High 💡 | 97,4 |
| 3 |  Kimi K3 💡 | 96,3 |
| 4 |  GPT-5.6 Sol 💡 | 95,8 |
| 5 |  Muse Spark 1.2 💡 | 93,4 |
| 6 | Claude Opus 4.8 💡 | 92,3 |
| 7 |  Inkling 💡 | 91,7 |
| 8 |  Gemini 3.7 Flash 💡 | 91,5 |
| 9 |  GLM 5.3 💡 | 90,3 |
| 10 | Claude Sonnet 5 💡 | 86,9 |
Dieser Score ist keine Prozentnote: 50 entspricht einer geschätzten Chance von eins zu zwei, das durchschnittliche Modell auf Deutsch zu schlagen.
Zuletzt aktualisiert:
Vollständige RanglisteDie 10 besten lokalen Varianten
Der angegebene VRAM ist ein gerundeter Richtwert für den Grafikspeicher, der zum vollständigen Laden des Modells benötigt wird.
| # | Modell | Score | Geschätzter VRAM |
|---|---|---|---|
| 1 | Gemma 4 31B 💡 🏠 | 75,8 | ≈ 32 GB |
| 2 |  Qwen3.8 27B 💡 🏠 | 75,3 | ≈ 48 GB |
| 3 | Gemma 4 31B 💡 🏠 | 74,4 | ≈ 48 GB |
| 4 | Gemma 4 26B A4B 💡 🏠 | 73,8 | ≈ 32 GB |
| 5 | Qwen3.8 27B 💡 🏠 | 73,4 | ≈ 32 GB |
| 6 | Gemma 4 12B ↯ 🏠 | 71,6 | ≈ 16 GB |
| 7 | Muse Glimmer 30B 💡 🏠 | 70,2 | ≈ 24 GB |
| 8 | Gemma 4 31B 💡 🏠 | 69,0 | ≈ 24 GB |
| 9 | Gemma 4 31B ↯ 🏠 | 66,1 | ≈ 48 GB |
| 10 | Gemma 4 31B ↯ 🏠 | 65,7 | ≈ 24 GB |
Je nach Software kann ein Teil des Modells im Arbeitsspeicher verbleiben. Das senkt den VRAM-Bedarf, verlangsamt die Ausführung aber in der Regel.
86verglichene Modelle
38639veröffentlichte KI-Urteile
Die Rangliste bewertet ausschließlich die Schreibqualität. Die Aufgaben entstehen direkt in der geprüften Sprache, und die Modellnamen bleiben bis zum Urteil verborgen, damit ihr Ruf die Bewertung nicht beeinflusst. Diese Website ist ein persönliches Projekt. Kein Modellentwickler bezahlt mich, und ich habe keinen Grund, ein Modell zu bevorzugen.
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Gepaarte Duelle derselben Modellvariante mit und ohne Reasoning: 35 KI-Urteile auf Deutsch, ein knappes Ergebnis, ein breites Intervall und zwei Modellfamilien, die in entgegengesetzte Richtungen zeigen.