Analysten-Benchmark
Welches Modell ist der beste Analyst?

Adam FishCo-Founder & CEO
26. Sept. 2026
Point11 hilft Marken, ihren Markt zu gewinnen, indem sie ihre Kunden verstehen, und der erste Schritt ist, die Marke selbst zu verstehen. In diesem Beitrag teilen wir, was wir herausfanden, als wir ein Dutzend Modelle mit der Arbeit eines Senior-Analysten beauftragten: Profile von 25 Unternehmen zu erstellen, von ihrer Größe und ihrem Tätigkeitsfeld bis zu ihren Märkten und Wettbewerbern. Wir haben jedes Modell nach Qualität, Geschwindigkeit und Kosten bewertet.
Die Pareto-Grenze
Die gepunktete Linie ist die Pareto-Grenze: die Modelle, die sich bei Intelligenz und Kosten nicht gleichzeitig übertreffen lassen. Claude Opus 5.5 erzielte die höchste Punktzahl, doch Point11 Alpha lag für weniger als die Hälfte des Preises innerhalb der Fehlermarge. Das liegt daran, dass Alpha sich nicht auf ein einzelnes Modell verlässt, sondern jeden Arbeitsschritt dem Modell übergibt, das ihn am besten erledigt. Jenseits von Alpha flacht die Linie ab, sodass höhere Ausgaben fast nichts mehr bringen.
Intelligenz vs. Kosten
7 Varianten liegen auf der Pareto-Linie (Muse Glimmer, Gemini 3.5 Flash-Lite, GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3, Point11 Alpha, Claude Opus 5.5). Point11 Alpha liegt darauf.
Modellintelligenz
Die Punktzahlen gingen weit auseinander. Die schwächsten Modelle machten etwa fünf Mal so viele Faktenfehler wie die stärksten, zum Beispiel ein falsches Produkt oder einen übersehenen Markt, und Point11 Alpha machte die wenigsten von allen. Jede Punktzahl vereint zwei Dinge: Qualität, blind bewertet von den Spitzenmodellen von Anthropic, OpenAI, Google und xAI, und Genauigkeit gemessen an den Geschäftsberichten börsennotierter Unternehmen.
Intelligenz
Punktzahl von 100, mit 95-%-Konfidenzintervallen
- Claude Opus 5.5: 75.8
- Point11 Alpha: 75.1
- Claude Fable 5.1: 70.4
- GPT-6 Astra: 70.1
- Muse Spark 1.3: 66.3
- Grok 4.7: 64.8
- Grok 4.6: 62.9
- Gemini 3.8 Flash: 62.4
- Claude Sonnet 5: 58.4
- GPT-6 Luna: 57.6
- Gemini 3.5 Flash-Lite: 49.0
- Claude Haiku 4.5: 43.2
- Muse Glimmer: 41.8
Nach Index sortiert. Point11 Alpha erzielt 75.1 (95-%-KI 72.7–77.5); das beste Einzelmodell, Claude Opus 5.5, erzielt 75.8. Die Fehlerbalken zeigen 95-%-Intervalle.
Workflow-Geschwindigkeit
Die stärksten Einzelmodelle gehörten auch zu den langsamsten. Point11 Alpha war deutlich vor ihnen fertig, und schneller waren nur noch leichtere Modelle, die spürbar schlechter abschnitten. Wir haben die Geschwindigkeit von Anfang bis Ende gemessen, einschließlich der eigenen Verarbeitung von Point11.
Geschwindigkeit
Minuten pro Unternehmensprofil, von Anfang bis Ende
- Gemini 3.5 Flash-Lite: 12
- Gemini 3.8 Flash: 15
- Muse Glimmer: 16
- Claude Sonnet 5: 20
- GPT-6 Luna: 21
- Claude Haiku 4.5: 22
- Point11 Alpha: 23
- Muse Spark 1.3: 24
- Claude Opus 5.5: 38
- Grok 4.6: 40
- Grok 4.7: 44
- Claude Fable 5.1: 52
- GPT-6 Astra: 57
Schnellste zuerst. Point11 Alpha stellt ein Unternehmensprofil in 23 Min. fertig; das schnellste Einzelmodell, Gemini 3.5 Flash-Lite, benötigt 12 Min.. Am langsamsten: GPT-6 Astra. Die Fehlerbalken reichen bis zum 90. Perzentil.
Workflow-Kosten
Die Kosten schwankten noch stärker als die Qualität: Das teuerste Modell kostete pro Profil etwa 36-mal so viel wie das günstigste. Höhere Ausgaben brachten nur bis zu einem gewissen Punkt mehr Intelligenz, dieselbe Abflachung, die Sie auch an der Pareto-Grenze sehen. Dies sind die tatsächlichen Kosten für die Erstellung jedes Profils, keine Listenpreise, aufgeteilt auf die fünf Stufen der Pipeline.
Kosten pro Aufgabe
USD pro Unternehmensprofil, gestapelt nach Pipeline-Stufe
- Muse Glimmer: $0.27
- Gemini 3.5 Flash-Lite: $0.40
- Claude Haiku 4.5: $0.55
- GPT-6 Luna: $0.66
- Gemini 3.8 Flash: $1.05
- Muse Spark 1.3: $1.60
- Claude Sonnet 5: $2.40
- Point11 Alpha: $3.40
- Grok 4.6: $3.90
- GPT-6 Astra: $5.10
- Claude Opus 5.5: $7.40
- Grok 4.7: $7.90
- Claude Fable 5.1: $9.60
Günstigste pro Unternehmensprofil zuerst. Muse Glimmer kostet $0.27; Point11 Alpha kostet $3.40.
Methodik
Jedes Modell durchlief die Pipeline von Point11 unverändert, mit denselben Prompts und den Standardeinstellungen seines Labs. Point11 Alpha durchlief dieselbe Pipeline, wobei jede Stufe dem dafür am besten geeigneten Modell zugewiesen war, und stellte sich denselben Juroren und Musterlösungen. Die Juroren wussten nie, welches Modell welches Profil geschrieben hatte, und kein Modell eines einzelnen Labs bewertete allein. Beachten Sie, dass diese Ergebnisse messen, wie Modelle bei diesem Workflow abschneiden, nicht wie leistungsfähig sie im Allgemeinen sind. Wir werden den Benchmark wiederholen, sobald neue Modelle erscheinen.
Wenn Sie Fragen zu unserer Methodik haben oder möchten, dass wir Ihre eigenen Unternehmens-Workflows einem Benchmark unterziehen, wenden Sie sich an unser Vertriebsteam.