LiveBench's November-AI-LLM-Showdown: Wer gewinnt, wer verliert?

1. Allgemeine Trends und Beobachtungen

Die neu veröffentlichten LiveBench-Daten heben bemerkenswerte Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen KI-Modellen hervor, insbesondere bei ihren Allzweckfähigkeiten und Spezialisierungsstärken:

Gesamtführender: Das Modell o1-preview-2024-09-12 sticht mit einem globalen Durchschnittswert von 64,74 deutlich hervor, übertrifft alle anderen Modelle und sichert sich damit die Position als bestes Allzweck-KI-Modell.
Mittelmäßige Leistung: Die Modelle claude-3-5-sonnet und o1-mini-2024-09-12 erzielen Ergebnisse im Bereich von 56 bis 58, was auf eine starke, aber im Vergleich zu o1-preview eingeschränktere Vielseitigkeit hinweist.
Spezialisierungs-Kompromisse: Mehrere Modelle weisen Variabilität bei bestimmten Aufgaben auf, was Kompromisse bei der Optimierung für gezielte Anwendungen wie Schlussfolgern, Codieren oder Datenanalyse und nicht einen ausgewogenen Ansatz bei allen Aufgaben hervorhebt.

2. Detaillierte Aufschlüsselung nach Metriken

a. Schlussfolgerungsleistung

Bestes Schlussfolgerungsmodell: Das o1-mini-2024-09-12 übernimmt die Führung beim Schlussfolgern mit einem Wert von 72,33 und übertrifft damit sogar das höher eingestufte o1-preview. Dies deutet auf eine gezielte Architektur-Optimierung für logische Aufgaben hin.
Schlechtere Performer: Modelle wie gemini-exp-1121 bleiben beim Schlussfolgern hinterher und erzielen Werte zwischen 45,83 und 55,67, was auf eine schwächere Optimierung für logische Inferenzaufgaben hindeutet.

b. Codierungsdurchschnitt

Claudes Codierungsdominanz: claude-3-5-sonnet-20241022 zeichnet sich mit einem Codierungsdurchschnitt von 67,13 aus und zeigt starke Fähigkeiten bei codierungsbezogenen Aufgaben, die o1-preview (50,85) übertreffen.
Schwierigkeiten beim Codieren: Modelle wie step-2-16k-202411 haben einen Codierungswert von 46,87, was auf Einschränkungen bei der Bewältigung von Programmierherausforderungen hindeutet.

c. Mathematikdurchschnitt

Stark in Mathe: Das gemini-exp-1121 schneidet mit einem Mathe-Wert von 62,75 gut ab und konkurriert mit dem Spitzenreiter o1-preview (62,92). Dies deutet auf eine Spezialisierung auf numerisches Denken und Rechnen hin.
Schwächere Modelle: step-2-16k-202411 und gpt-4o-Varianten zeigen geringere Fähigkeiten mit Werten um 48,88.

d. Datenanalyse-Durchschnitt

Datenanalyse-Spitzenreiter: o1-preview-2024-09-12 übernimmt erneut die Führung in der Datenanalyse mit einem Wert von 63,97, während gemini-exp-1121 dicht folgt (56,96).
Unterdurchschnittliche Leistung: claude-3-5-sonnet hinkt bei der Datenanalyse hinterher, mit einem Wert von 52,78.

e. Sprachdurchschnitt

Sprachbeherrschung: Das o1-preview-2024-09-12 führt mit einem Sprachwert von 68,72 und zeigt fortgeschrittene Sprachgenerierung und -verständigung.
Sprachlich im Rückstand: gemini-Modelle schneiden relativ schlecht ab, mit Werten zwischen 38,69 und 43,29.

f. Anweisungsbefolgung (IF)-Durchschnitt

Ausgezeichnete Anweisungsbefolgung: gemini-exp-1121 führt die Metrik der Anweisungsbefolgung mit einem IF-Wert von 80,15 an, dicht gefolgt von step-2-16k-202411 (79,88).
Starke Konkurrenten: o1-preview-2024-09-12 zeigt ebenfalls eine starke Anweisungsbefolgung mit einem Wert von 74,60.

3. Modellspezifische Highlights

o1-preview-2024-09-12: Der Spitzenreiter in den meisten Kategorien, der sich bei der globalen Leistung, Sprachaufgaben und Datenanalyse auszeichnet, aber beim Codieren leicht hinterherhinkt.
claude-3-5-sonnet-20241022: Herausragend beim Codieren, aber schwächer in anderen Bereichen wie dem Schlussfolgern, was auf seine Optimierung für Entwicklungs- und Software-Engineering-Umgebungen hinweist.
o1-mini-2024-09-12: Stark im Schlussfolgern, trotz seiner "Mini"-Bezeichnung, aber mangelnde Konversationsfähigkeit.
gemini-exp-1121: Gute Leistung bei der Anweisungsbefolgung und Mathematik, was auf ein Potenzial bei strukturierten und direktionsgesteuerten Aufgaben hindeutet.
step-2-16k-202411: Mittlere Leistung im Allgemeinen, aber hervorragend bei der Anweisungsbefolgung, wodurch es sich für regelbasierte Aufgaben eignet.
gpt-4o-Varianten: Ausgewogen, aber ohne Exzellenz in einem bestimmten Bereich, geeignet für den allgemeinen Gebrauch.

4. Empfohlene Anwendungsfälle

a. Allzweck-KI

Beste Wahl: Das Modell o1-preview-2024-09-12 ist ideal für Unternehmen, die vielseitige KI-Funktionen in den Bereichen Schlussfolgern, Sprachverständnis und Datenanalyse benötigen.

b. Spezielle Codieranwendungen

Top-Auswahl: claude-3-5-sonnet-20241022 wird Entwicklern und codierungsbezogenen Aufgaben aufgrund seiner außergewöhnlichen Leistung bei der Lösung syntaktischer Probleme dringend empfohlen.

c. Anweisungsbefolgung und Automatisierung

Ideale Modelle: gemini-exp-1121 und step-2-16k-202411 eignen sich hervorragend für die Automatisierung, die Berichterstellung und andere direktionsbasierte Arbeitsabläufe.

d. Mathematik und analytische Aufgaben

Führende Modelle: gemini-exp-1121 und o1-preview-2024-09-12 eignen sich gut für Finanzmodellierung, STEM-Analyse und rechnerische Aufgaben.

5. Strategische Erkenntnisse

Dominanz der o1-Modelle: Die o1-Serie führt in den meisten Metriken und findet eine Balance zwischen Vielseitigkeit und Spezialisierung.
Claudes Nischenkompetenz: Das claude-3-5-sonnet ist auf das Codieren zugeschnitten und übertrifft andere in diesem Bereich.
Aufstrebendes Potenzial in gemini-Varianten: Obwohl sie in vielen Bereichen noch hinterherhinken, zeigen gemini-Modelle Stärken bei der Anweisungsbefolgung und Mathematik.
Überragende ältere Modelle: Ältere Modelle wie gpt-4o haben Schwierigkeiten, mit den Fortschritten in neueren Architekturen Schritt zu halten.

6. Vergleich mit vorherigen Ergebnissen

a. Vergleich der allgemeinen Leistung

Spitzenreiter: o1-preview-2024-09-12 bleibt führend, hat aber einen leichten Rückgang seines globalen Durchschnittswerts erfahren, der von 66,02 auf 64,74 gesunken ist. Dies deutet entweder auf schwierigere Benchmark-Bedingungen oder leichte Leistungseinbußen bei der Optimierung hin.
Stabilität und Rückgänge: Die meisten Modelle zeigen geringfügige Rückgänge ihrer globalen Durchschnittswerte. Bemerkenswert ist, dass gemini-exp-1121 bei etwa 56,01 stabil bleibt, während step-2-16k-202411 einen deutlichen Rückgang von 57,68 auf 55,09 aufweist, was auf eine Leistungsminderung hinweist.

b. Trends bei spezifischen Metriken

Schlussfolgerungsdurchschnitt

o1-mini-2024-09-12: Dominiert weiterhin das Schlussfolgern, aber mit einem leichten Rückgang von 77,33 auf 72,33.
gemini-exp-1121: Zeigt eine kleine Verbesserung beim Schlussfolgern, von 45,33 auf 45,83, was auf ein minimales Wachstum hindeutet.

Codierungsdurchschnitt

Claudes Beständigkeit: claude-3-5-sonnet-20241022 behält seine Führung beim Codieren mit einem Wert von 67,13 über alle Auswertungen hinweg bei, was eine konstante Codierleistung hervorhebt.
Stagnante Leistung: o1-preview-2024-09-12 und andere Modelle haben nur geringe Veränderungen gezeigt, wobei ihre Codierungswerte bei 50,85 bzw. 48,05 verbleiben.

Mathematikdurchschnitt

Stabile Performer: gemini-exp-1121 behält seinen Mathe-Wert von 62,75 bei, während gemini-1.5-pro-002 ebenfalls bei 57,40 stabil bleibt.
Rückgänge: Modelle wie step-2-16k-202411 zeigen keine Verbesserung und verbleiben bei 48,88.

Datenanalyse-Durchschnitt

Führend im Rennen: o1-preview-2024-09-12 behauptet sich mit einem Wert von 63,97 als Top-Performer in der Datenanalyse.
Keine großen Veränderungen: Die meisten Modelle, darunter gemini-exp-1121 und claude-3-5-sonnet-20241022, zeigen keine signifikante Verbesserung in dieser Kategorie.

Sprachdurchschnitt

Rückgänge auf breiter Front: o1-preview-2024-09-12 zeigt einen bemerkenswerten Rückgang des Sprachabschnitts von 72,66 auf 68,72. Andere Modelle wie step-2-16k-202411 und gemini-exp-1121 weisen minimale Veränderungen auf und verbleiben im Bereich von 50-45.

Anweisungsbefolgung (IF)-Durchschnitt

Anweisungsleiter: step-2-16k-202411 und gemini-exp-1121 führen weiterhin mit hohen IF-Werten von ungefähr 86,57 bzw. 86,53 an.
Leichte Rückgänge: o1-preview-2024-09-12 verzeichnet einen Rückgang von 77,72 auf 74,60, was auf eine geringere Präzision bei der Anweisungsbefolgung hindeutet.

c. Modellspezifische Trends

o1-preview-2024-09-12: Rückgänge in mehreren Kategorien, darunter Sprache (-3,94) und IF (-3,12), aber weiterhin Top-Performer in allgemeinen Metriken.
claude-3-5-sonnet-20241022: Stabil beim Codieren, mit einem leichten Rückgang in der Sprache (-3,33).
o1-mini-2024-09-12: Erfährt einen starken Rückgang beim Schlussfolgern, von 77,33 auf 72,33, was auf eine reduzierte Leistung hinweist.
step-2-16k-202411: Gemischte Ergebnisse, mit einem starken IF-Wert, aber einem Rückgang des globalen Durchschnitts von 57,68 auf 55,09.
gemini-exp-1121: Konsistent in Nischenmetriken wie Mathematik und IF, kämpft aber weiterhin mit Schlussfolgern und Sprache.
gpt-4o-Varianten: Zeigen Stagnation, mit geringfügigen Änderungen in allen Metriken und keiner signifikanten Verbesserung.

7. Erkenntnisse und Auswirkungen

Stabile Führung: Trotz kleiner Rückgänge dominiert o1-preview-2024-09-12 weiterhin, aber die Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Höchstleistung sind offensichtlich.
Spezialisierung auf Codierung: claude-3-5-sonnet-20241022 behält seinen Spitzenplatz beim Codieren und zeigt Zuverlässigkeit bei Programmieraufgaben.
Fokus auf Anweisungsbefolgung: step-2-16k-202411 und gemini-exp-1121 zeichnen sich weiterhin durch Anweisungsbefolgungsaufgaben aus, was ihre Stärken in direktionsbasierten Anwendungen hervorhebt.
Allgemeine Regression: Die leichten Rückgänge bei den meisten Modellen können auf schwierigere Benchmark-Bedingungen zurückzuführen sein, was Herausforderungen für die zukünftige Optimierung darstellt.

Das o1-preview-2024-09-12 erweist sich als das führende Modell für den allgemeinen Gebrauch, mit erheblichen Stärken in Sprache und Datenanalyse. Für spezielle Aufgaben führt claude-3-5-sonnet-20241022 beim Codieren, während gemini-exp-1121 der Top-Performer für Szenarien mit Anweisungsbefolgung ist. Diese Benchmarks unterstreichen die rasante Entwicklung der LLM-Fähigkeiten, mit klaren Kompromissen zwischen Vielseitigkeit und spezialisierter Leistung.

Für Benutzer, die die neueste LLM-Technologie nutzen möchten, hängt die Auswahl des richtigen Modells stark von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe ab – sei es eine umfassende allgemeine Leistung oder ein scharfer Fokus auf spezialisierte Funktionen.