Unabhängige Vergleiche von KI-Modellen und API-Anbietern nach Qualität, Tempo, Latenz und Preis, mit Arenen für Bild, Video, Code.

OpenCompass Überblick und Eckdaten (Oktober 2026)
Quelloffene Plattform aus Shanghai zur Bewertung von Sprachmodellen, mit Ranglisten (CompassRank) und Benchmark-Katalog (CompassHub).
Was ist OpenCompass?
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.
OpenCompass 2.0 besteht aus drei Teilen: CompassKit, dem Bewertungswerkzeug auf GitHub, CompassHub, einem Katalog von Benchmarks, und CompassRank, Ranglisten für öffentliche und API-Modelle. Im Juli 2026 kamen die OpenAI Responses API, LiteLLM und aktualisierte Gemini- und Anthropic-SDKs hinzu, im August 2026 multimodale Bewertung über VLMEvalKit. Modellanbieter können ein Modell per E-Mail zur Bewertung einreichen. Das Werkzeug steht unter Apache 2.0.
KI-Funktionen von OpenCompass und ihr Nutzen
- Bewertet eigene oder angepasste ModelleTeams lassen viele öffentliche Benchmarks mit einem Werkzeug auf einem selbst betriebenen oder verfeinerten Modell laufen. Das ersetzt eigene Skripte je Benchmark und macht Ergebnisse nachvollziehbar. Die Ergebnisse lassen sich mit der öffentlichen Rangliste vergleichen.
- Vergleicht API-ModelleÜber die Unterstützung der OpenAI Responses API und des LiteLLM-Gateways lassen sich kommerzielle Modelle mit derselben Einrichtung testen. Einkäufer vergleichen Anbieter an gleichen Aufgaben. Das hält Vergleiche fair und wiederholbar, da jedes Modell dieselben Prompts und dieselbe Bewertung erhält.
- Testet multimodale ModelleDie Anbindung von VLMEvalKit ergänzt Bild- und Dokument-Benchmarks wie MMBench und MMMU-Pro. Teams, die Dokument- oder Bildverarbeitung planen, prüfen Modelle an diesen Aufgaben. Bewertet wird mit den offiziellen Kennzahlen von VLMEvalKit.
Was OpenCompass besonders macht
- Werkzeug, Benchmark-Katalog und Rangliste aus einem Projekt.
- Starke Abdeckung chinesischsprachiger Benchmarks neben englischen.
Wo OpenCompass am stärksten ist
OpenCompass wird von einem Team entwickelt, das über die Domain pjlab.org.cn des Shanghai AI Laboratory erreichbar ist; die Website läuft unter einer .cn-Domain mit chinesischer Oberfläche.
Vor dem Kauf von OpenCompass 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.
OpenCompass in Deutschland und der EU: Datenschutz und AI Act
- DatenhaltungVom Anbieter nicht veröffentlicht.
- AuftragsverarbeitungsvertragVom Anbieter nicht veröffentlicht: anfordern (Art. 28 DSGVO).
- EU AI ActPrüfen, ob die KI Entscheidungen über Menschen vorbereitet. Wenn nicht, greifen die Hochrisiko-Regeln meist nicht. Die Hochrisiko-Pflichten gelten ab dem 2. Dezember 2027 (Digital-Omnibus).
Bewertungen zu OpenCompass
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Jede Bewertung zeigt ihre Prüfstufe. Wir lesen jede vor der Veröffentlichung. So prüfen wir Bewertungen
Häufige Fragen zu OpenCompass
Ist OpenCompass kostenlos?
Ja. Das Werkzeug ist unter Apache 2.0 quelloffen, die Ranglisten von CompassRank sind öffentlich einsehbar.
Können wir kommerzielle API-Modelle testen?
Ja. OpenCompass unterstützt API-Modelle, auch die OpenAI Responses API, LiteLLM und aktuelle SDKs von Gemini und Anthropic.
Wie kommt ein Modell auf die Rangliste?
Sie schicken die Adresse des Modell-Repositorys oder eine Standard-API-Schnittstelle per E-Mail an das OpenCompass-Team, wie in der README beschrieben.
Updatearchiv zu OpenCompassnoch keine Updates
Für OpenCompass sind noch keine Änderungen erfasst.
Änderungen beim Anbieter und bestätigte Hinweise aus Nutzermeldungen, jeweils an den Seiten des Anbieters geprüft. Wir prüfen jedes Tool monatlich.
Alternativen zu OpenCompass
Tools aus derselben Kategorie (Modell-Ranglisten) mit den meisten gemeinsamen Märkten.
Öffentliche KI-Arena, früher LMArena, die Modelle für Text, Code, Bilder, Suche und Video über anonyme Paarvergleiche von Nutzern bewertet.
Evaluationsdatensatz mit rund 12.000 fachlich geprüften Multiple-Choice-Fragen mit je zehn Optionen zum Vergleich von Sprachmodellen.
Ranglisten von Scale AI mit fachlich erstellten, teils privaten Evaluationen wie Humanity's Last Exam, SWE-Bench Pro und Sicherheitstests.



