Alternativen zu MTEB: 10 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 MTEB

• 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.

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 MTEB

• 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.

OpenCompass ist ein quelloffenes Werkzeug mit Rangliste zur Bewertung großer Sprach- und multimodaler Modelle. Teams lassen standardisierte Benchmarks auf eigenen oder fremden Modellen laufen und vergleichen die Ergebnisse.

Wichtige Funktionen

• Bewertet offene und API-Modelle, auch über die OpenAI Responses API und das LiteLLM-Gateway
• Die Ranglisten CompassRank verbinden offene und eigene Benchmarks
• Multimodale Bewertung über die Anbindung von VLMEvalKit

Im Vergleich zu MTEB

• Am stärksten anderswo: China.

Vor dem Kauf klären: Eigene Evaluationen brauchen je nach Modell GPU-Kapazität oder API-Budget. Mit Version 0.4.0 wanderten die Konfigurationsdateien ins Paket, prüfen Sie ältere Einrichtungen auf Verträglichkeit. Teile der Dokumentation und der Website sind vor allem chinesisch. Planen Sie dafür Zeit für die Einarbeitung ein.

OSWorld ist ein offener Benchmark, der KI-Agenten an echten Computeraufgaben in vollständigen Betriebssystemen prüft. Er zeigt, wie weit Computer-Use-Agenten davon entfernt sind, Büro- und Webabläufe selbstständig zu erledigen.

Wichtige Funktionen

• Ausführungsbasierte Prüfung mit 134 Bewertungsfunktionen
• Testet das Erkennen von Oberflächenelementen und Abläufe über mehrere Apps
• Ergebnisse von OSWorld-Verified mit auf Hugging Face veröffentlichten Verläufen

Im Vergleich zu MTEB

• Am stärksten anderswo: Hongkong.

Vor dem Kauf klären: Für OSWorld brauchen Sie virtuelle Maschinen mit ausreichend Rechenleistung oder ein Cloud-Konto bei AWS oder Azure. Ergebnisse der ursprünglichen Fassung und von OSWorld-Verified sind nicht direkt vergleichbar. Die Werte beschreiben allgemeine Desktop-Aufgaben, testen Sie Agenten vor dem Einsatz mit Ihren eigenen Anwendungen und Daten.

Scale Labs veröffentlicht Ranglisten, die KI-Modelle an schweren, fachlich erstellten Evaluationen messen, von Spitzenwissen über Agenten und Code bis zu multimodalen Aufgaben und Sicherheit. Manche Testdaten bleiben privat.

Wichtige Funktionen

• Private Evaluationsdaten verringern das Einlernen öffentlicher Testfragen
• Von Menschen entworfene Kriterien, Sprachmodelle übernehmen die Bewertung in großer Zahl

Im Vergleich zu MTEB

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Private Testdaten lassen sich nicht einsehen, Sie verlassen sich also auf das Verfahren von Scale. Kombinieren Sie die Ergebnisse mit öffentlichen Benchmarks und eigenen Tests. Scale AI verkauft zugleich Datendienste an Modellentwickler, das sollten Sie beim Lesen der Ranglisten kennen. Die meisten Tests sind englisch.

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 MTEB

• 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.

Vals AI baut Benchmarks, die prüfen, ob KI-Modelle Facharbeit leisten können, etwa juristische Recherche, Finanzmodelle, Steuerarbeit und medizinische Kodierung, und veröffentlicht die Ergebnisse nach Fachgebiet.

Wichtige Funktionen

• Private Testdaten gegen Verunreinigung durch Trainingsdaten
• Agenten-Benchmarks prüfen Werkzeugnutzung und mehrstufiges Schlussfolgern
• Berichtet Latenz, Kosten und Standardfehler neben der Genauigkeit

Im Vergleich zu MTEB

• Für größere Organisationen gebaut als die kleinsten Kunden von MTEB.
• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Rechts- und Steuer-Benchmarks spiegeln überwiegend US-Praxis. Die Ergebnisse zeigen nicht, wie Modelle mit deutschem Recht oder deutschem Steuerrecht umgehen. Private Testdaten lassen sich nicht einsehen. Wenn Sie mit Vals an Evaluationen arbeiten, klären Sie Bedingungen, Datenverarbeitung und ob eigene Dokumente verarbeitet werden. Fragen Sie auch nach dem Hosting-Ort.

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.