Alternativen zu MMLU-Pro: 6 Tools im Vergleich (Oktober 2026)

C-Eval ist ein Evaluationsdatensatz mit chinesischen Multiple-Choice-Prüfungsfragen. Unternehmen mit chinesischsprachiger Kundschaft vergleichen damit, wie gut Sprachmodelle Wissen und Schlussfolgern auf Chinesisch beherrschen.

Wichtige Funktionen

• Prüft Wissen und Schlussfolgern von Sprachmodellen auf Chinesisch
• Beispielaufgaben mit Erklärungen je Fach für Few-Shot-Tests

Im Vergleich zu MMLU-Pro

• Am stärksten anderswo: Hongkong, China.

Vor dem Kauf klären: Die Lizenz CC BY-NC-SA 4.0 schließt kommerzielle Nutzung aus. Klären Sie mit der Rechtsabteilung, ob eine interne Modellauswahl im Unternehmen als kommerziell gilt, bevor Sie den Datensatz nutzen. Ergebnisse beschreiben nur die Leistung auf Chinesisch. Öffentliche Fragen können in Trainingsdaten gelangt sein.

GSM8K ist ein verbreiteter Evaluationsdatensatz mit 8.500 englischen Textaufgaben auf Schulniveau. Er prüft, ob ein Sprachmodell mehrere Rechenschritte hintereinander sauber durchdenkt.

Wichtige Funktionen

• Aufgaben brauchen zwei bis acht Denkschritte mit Grundrechenarten
• Lösungen in natürlicher Sprache zeigen jeden Zwischenschritt

Im Vergleich zu MMLU-Pro

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Viele aktuelle Modelle erreichen bei GSM8K sehr hohe Werte, und die Testaufgaben sind vermutlich teils in Trainingsdaten gelandet. Der Datensatz trennt daher schwache Modelle besser als starke. Nutzen Sie ihn als Grundprüfung und ergänzen Sie schwerere oder unternehmensbezogene Tests. Die Aufgaben sind nur englisch.

LegalBench ist ein offener Benchmark zur Bewertung juristischen Schlussfolgerns von englischsprachigen Sprachmodellen. Rechts- und IT-Teams sehen damit, wie gut ein Modell mit Verträgen, Gesetzen und Urteilen umgeht.

Wichtige Funktionen

• Prüft Klassifikation, Extraktion, Textgenerierung und Schlussfolgerung an Rechtstexten
• Kleine Trainingsteile je Aufgabe für Few-Shot-Versuche

Im Vergleich zu MMLU-Pro

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Alle Aufgaben sind englisch und stützen sich überwiegend auf US-Recht, Ergebnisse lassen sich nicht auf deutsches oder EU-Recht übertragen. Prüfen Sie die Lizenz jeder genutzten Aufgabe, da die Quellen verschieden sind. Modellantworten zu Rechtsfragen müssen weiter von Juristinnen und Juristen geprüft werden.

SWE-bench prüft, ob KI-Coding-Systeme echte Issues aus quelloffenen GitHub-Repositorys beheben. Die Ranglisten sind ein häufiger Bezugspunkt, wenn Unternehmen Coding-Assistenten und Agenten vergleichen.

Wichtige Funktionen

• Misst den Anteil echter Repository-Issues, die ein KI-Agent löst
• Containerisierte Auswertung mit Docker für wiederholbare Läufe
• SWE-bench Verified: 500 Aufgaben, deren Lösbarkeit Entwickler bestätigt haben

Im Vergleich zu MMLU-Pro

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Öffentliche Issues und deren Lösungen können im Modelltraining vorgekommen sein, hohe Werte überzeichnen dann die Leistung an Ihrem eigenen Code. Die Auswertung braucht Docker und Rechenleistung oder eine Cloud-Option. Die meisten Aufgaben stammen aus Python-Projekten, testen Sie Agenten vor einer Kaufentscheidung an eigenen Repositorys.

FinanceBench ist ein Testdatensatz für Frage-Antwort-Aufgaben zu Finanzberichten von Unternehmen. Finanz- und Datenteams prüfen mit der offenen Stichprobe, ob ein Modell oder ein RAG-Aufbau richtige Zahlen in Berichten findet.

Wichtige Funktionen

• Fragen mit Antworten und Belegstellen aus Finanzdokumenten
• Ausgelegt für Tests von Retrieval- und Langkontext-Aufbauten bei Finanzfragen

Vor dem Kauf klären: Die offene Stichprobe steht unter CC BY-NC 4.0, das kommerzielle Nutzung ausschließt. Klären Sie den internen Einsatz rechtlich und fragen Sie Patronus AI nach dem vollständigen Datensatz. Mit 150 Fällen ist die Stichprobe klein, ergänzen Sie eigene Fragen zu Ihren Berichten. Die Berichte sind englischsprachige Dokumente von US-Unternehmen.

LiveBench ist ein offener Benchmark für Sprachmodelle, der die Verunreinigung von Testdaten begrenzen soll. Er ergänzt regelmäßig neue Fragen und bewertet Antworten automatisch gegen objektive Lösungen.

Wichtige Funktionen

• Neue Fragen aus aktuellen Datensätzen, arXiv-Papern und Nachrichten gegen Verunreinigung
• Automatische Bewertung gegen überprüfbare Antworten
• Agentische Programmieraufgaben laufen in Docker

Vor dem Kauf klären: Ein voller Lauf kostet für jedes getestete Modell API-Tokens, agentische Programmieraufgaben brauchen Docker. Laut README wird lokale Modellausführung nicht mehr gepflegt, stellen Sie lokale Modelle daher hinter eine OpenAI-kompatible API. Die Fragen sind englisch. Planen Sie das API-Budget vorab und legen Sie fest, welche Modelle Sie testen.