# Google Gemini 4 Carbon führt MathArena-Ranking an

> Gemini 4 Carbon schlägt GPT-6.1 Sol im MathArena-Test, kostet pro Anfrage aber etwa 15-mal so viel.

Oossa · 2026-11-14 · https://oossa.com/de/google-s-gemini-4-carbon-tops-matharena-benchmark

Google gab am 10. November 2026 bekannt, dass sein Modell Gemini 4 Carbon beim Mathematik-Benchmark MathArena die höchste Punktzahl erzielt hat. Der Test misst, wie gut große Sprachmodelle mathematische Aufgaben lösen – von einfacher Algebra bis zu anspruchsvollen Gleichungen aus der Physik. Gemini 4 Carbon erreichte eine Gesamtgenauigkeit von 85,4 % bei einer Fehlerspanne von ±3,0 %. Damit verdrängte es OpenAIs GPT-6.1 Sol, das mit 80,6 % Genauigkeit zunächst an der Spitze gelegen hatte, auf den dritten Platz. Anthropic Claude-Fable 5.2 kam mit 82,8 % auf Platz zwei. Die Rangliste basiert auf einer „hohen“ Einstellung für das Schlussfolgern, bei der das Modell zusätzliche Schritte zur Lösung unternehmen kann.

## Was unterscheidet Gemini 4 Carbon von der Konkurrenz?

Laut Benchmark gibt Gemini 4 Carbon bei Problemen nur selten auf. In einem Test führte es ein Skript mehr als elf Stunden lang ohne Unterbrechung aus und überschritt damit das vom Test vorgegebene Zeitlimit. Bei sehr schwierigen Fragen kann diese Ausdauer hilfreich sein, sie kann aber auch Rechenressourcen verschwenden. GPT-6.1 Sol erledigte dagegen die meisten Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit, brach aber mitunter frühzeitig ab. Die zusätzliche Rechenzeit schlägt sich in höheren Kosten nieder. Bei denselben Einstellungen für das Schlussfolgern kostet Gemini 4 Carbon rund 15,70 $ pro 1.000 Tokens, Claude-Fable 5.2 etwa 40,20 $ und GPT-6.1 Sol nur 1,07 $. Zwischen Gemini 4 Carbon und GPT-6.1 Sol liegt der Preis damit etwa um den Faktor 15 auseinander.

## Was bedeutet das für Nutzer?

Googles Modell ist derzeit nur über die kostenpflichtige API verfügbar. Entwickler, die die bestmögliche Mathematikleistung benötigen, können daher Gemini 4 Carbon wählen, sofern das Budget es zulässt. Für die meisten alltäglichen Anwendungen – etwa Lern-Apps, Tabellenkalkulations-Assistenten oder einfache Hausaufgabenhilfen – dürfte das günstigere GPT-6.1 Sol ausreichen. Die hohen Kosten werfen zudem die Frage auf, ob sich das Modell für große Dienste eignet, die täglich Tausende Anfragen verarbeiten müssten. Bis Google Preisstufen oder günstigere Optionen für die Inferenz anbietet, dürfte der Kompromiss zwischen Genauigkeit und Kosten entscheidend dafür sein, wie stark sich das Modell durchsetzt.

## Die Fakten

- Gemini 4 Carbon erreichte am 10. November 2026 bei MathArena eine Genauigkeit von 85,4 % ±3,0 %.
- Claude-Fable 5.2 erzielte 82,8 % ±5,3 % und kostet etwa 40,20 $ pro 1.000 Tokens.
- GPT-6.1 Sol erzielte 80,6 % ±2,7 % und kostet 1,07 $ pro 1.000 Tokens.
- Bei denselben Einstellungen kostet Gemini 4 Carbon ungefähr 15-mal so viel wie GPT-6.1 Sol.
- In einem Test führte Gemini 4 Carbon ein Skript mehr als elf Stunden lang aus und überschritt damit das Zeitlimit des Benchmarks.

## Warum es wichtig ist

Für Entwickler mathematisch anspruchsvoller KI-Anwendungen bietet Gemini 4 Carbon derzeit die höchste Genauigkeit. Der hohe Preis könnte den Einsatz jedoch auf spezielle Anwendungen mit hohem Nutzwert beschränken. Die meisten Nutzer dürften bei günstigeren Modellen wie GPT-6.1 Sol bleiben, sofern sie die zusätzliche Präzision nicht für komplexe wissenschaftliche Aufgaben benötigen.

## Quellen und Referenzen

1. [Gemini 4 Carbon takes the MathArena crown but costs 15 times more than GPT-6.1 Sol](https://the-decoder.com/gemini-4-carbon-takes-the-matharena-crown-but-costs-15-times-more-than-gpt-6-1-sol/) – The Decoder, 2026-11-14

Zuletzt aktualisiert: 2026-11-14