Top 50 LLMs
Gerankt von ToolRank — ToolPotions proprietärer Traction-Engine
Aktuell #1GPT-5.5 KI-Modell75Stark- gemessen
- 93
- durchschn. Signalstärke
- 35.6/100
- Gesamtreichweite
- 62.8M
ToolRank
ToolRank ist die eigene Ranking-Engine von ToolPotion.
Sie wertet laufend Hunderte von Signalen aus dem gesamten offenen Web aus – echten Traffic und Beliebtheit, die Stärke von Publikum und Community, Autorität und Beständigkeit, Verbreitung und Engagement – und verarbeitet Millionen von Datenpunkten, um jedes Tool dort zu platzieren, wo es sich seinen Platz verdient hat.
Jeder KI-Typ wird mit einem eigenen, maßgeschneiderten Modell gemessen: Was die Zugkraft einer SaaS-App belegt, gilt nicht für ein Open-Source-Framework oder einen Creator-Kanal. Fehlt eine Plattform, wird das einem Tool nie negativ angerechnet – ToolRank bewertet die Belege, die es gibt.
Keine bezahlten Platzierungen. Keine Selbstauskünfte.
Unter den LLMs führt DeepSeek mit deutlichem Abstand, mit Open-Source-Modellen wie DeepSeek-R1 und einer API, die OpenAI- und Anthropic-Formate akzeptiert. Wählen Sie Code Llama für reine Code-Arbeit und GPT-5.6 für Coding plus Wissensarbeit. — Urteil der Redaktion
Schnellauswahl
1 von 3
- # 1Top-EmpfehlungGPT-5.5 KI-ModellGPT-5.5 ist das neueste Modell von OpenAI, das für komplexe Aufgaben wie Programmierung, Forschung und Datenanalyse entwickelt wurde. Es bietet verbesserte Effizienz und Intelligenz, was es ideal für professionelle und wissenschaftliche Arbeiten macht.75ToolRankStark
- # 2Zweiter Platz
DeepSeekDeepSeek ist ein KI-Forschungsunternehmen, das sich der Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz widmet. Es bietet Open-Source-Frontier-LLMs wie DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 und DeepSeek-Coder an, die es den Nutzern ermöglichen, mit KI zu chatten oder über API für verschiedene Anwendungen zu integrieren.72ToolRankStark
- # 3Dritter Platz
Hugging FaceHugging Face ist eine Plattform, die sich der Förderung und Demokratisierung von künstlicher Intelligenz durch Open Source und offene Wissenschaft widmet. Sie bietet eine Vielzahl von KI-Modellen und -Tools für Entwickler und Forscher.71ToolRankStark
- 4
Command R+ ModellCommand R+ ist Cohere's großes Sprachmodell, das für die konversationelle Interaktion und langkontextuelle Aufgaben optimiert ist. Es glänzt in komplexen RAG-Workflows und der Nutzung mehrstufiger Werkzeuge und bietet hohe Leistung für Produktionsumgebungen.55ToolRankSolide - 5
Kimi K3.1 ProKimi K3.1 Pro ist ein offenes, nativ multimodales agentisches Modell mit 2,8 Billionen Parametern, das für fortgeschrittene Anwendungen entwickelt wurde. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token und bietet erhebliche Verbesserungen in den Bereichen Codierung, 3D-Erstellung, Finanzforschung und faktische Genauigkeit. Dieses Modell ist das erste der K3.1-Serie, das nach dem Training mit großangelegtem gemeinsamen Verstärkungslernen in verschiedenen Bereichen optimiert wurde.54ToolRankSolide - 6
Mistral Large 4Mistral Large 4 ist ein leistungsstarkes, nativ multimodales Mixture-of-Experts-Modell mit 1 Billion Parametern, das für komplexe KI-Arbeitslasten entwickelt wurde. Es glänzt in der Befolgung von Anweisungen, im Denken, Programmieren und agentischen Arbeitsabläufen und bietet starke Leistungen in den Bereichen Cybersicherheit, Finanzen und Recht. Das Modell unterstützt über 160 Sprachen und verfügt über eine Kontextlänge von 1 Million, was es für vielfältige Anwendungen geeignet macht.53ToolRankSolide - 7
Codestral AI PlattformCodestral ist ein generatives KI-Modell mit offenen Gewichten, das für Aufgaben der Codegenerierung entwickelt wurde. Es unterstützt über 80 Programmiersprachen und hilft Entwicklern, effizient mit Code zu schreiben und zu interagieren. Mit einem Modell von 22 Milliarden Parametern bietet es fortschrittliche Funktionen zur Codevervollständigung und Fehlerreduktion.48ToolRankSolide - 8
DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ist eine aktualisierte Version des DeepSeek-Modells, die das Denken, Programmieren und visuelle Benchmarks verbessert. Es reduziert die Ausführungszeit von Aufgaben und die Ausgabelänge und bietet schnellere und kosteneffiziente Lösungen für die Benutzer.48ToolRankSolide - 9
Mistral Medium 3.5Mistral Medium 3.5 ist ein multimodales Modell der Spitzenklasse, das für agentische und Programmieranwendungen optimiert ist. Es wird mit offenen Gewichten unter einer modifizierten MIT-Lizenz veröffentlicht und bietet fortschrittliche Funktionen für verschiedene Anwendungen.47ToolRankSolide - 10
DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Pro-0813 ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das entwickelt wurde, um agentische Fähigkeiten und die Leistung in Produktionsumgebungen zu verbessern. Es baut auf dem DeepSeek-V4-Pro (Vorschau) Modell auf und bietet verbesserte Dekodierungs- und Denkfunktionen, wodurch es mit führenden proprietären Modellen konkurrieren kann.47ToolRankSolide - 11
Nemotron 3 Nano OmniNemotron 3 Nano Omni ist ein omni-modales Denkmodell von NVIDIA, das Bilder, Videos, Sprache und Text verarbeitet. Es bietet vielseitige KI-Fähigkeiten für verschiedene Anwendungen.47ToolRankSolide
- 12
NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74BNVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B ist ein großes Sprachmodell, das für Anpassungen und Nachtraining entwickelt wurde. Es unterstützt Text-, Bild- und Videoeingaben und ist somit vielseitig für verschiedene Anwendungen einsetzbar.46ToolRankSolide - 13
Qwen3-Coder-NextQwen3-Coder-Next ist ein offenes Sprachmodell, das für Codierungsagenten und lokale Entwicklung optimiert ist. Es zeichnet sich durch agentisches Training aus und bietet starke Codierungsfähigkeiten bei reduzierten Inferenzkosten.45ToolRankSolide - 14
North Mini CodeNorth Mini Code ist ein 30B-A3B-Parameter-Modell, das für die Codegenerierung und agentische Softwareentwicklung konzipiert wurde. Entwickelt von Cohere Labs, unterstützt es Tool-Nutzungsfähigkeiten und bietet eine effiziente Implementierung von Aufmerksamkeit für verbesserte Codierungsaufgaben.45ToolRankSolide - 15
Qwen3.8-2.4T-A95BQwen3.8-2.4T-A95B ist ein kausales Sprachmodell, das für komplexe Aufgaben entwickelt wurde und verbesserte Programmier-, Berufs- und Forschungskapazitäten bietet. Es unterstützt umfangreiche Kontextlängen und integriert sich in beliebte Frameworks für effiziente Inferenz.44ToolRankSolide - 16
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL ist ein großes Sprachmodell, das für die Verarbeitung von Text, Bildern und Videos entwickelt wurde. Es verfügt über eine Mamba-2–Transformer-Hybridarchitektur und eignet sich am besten für Anpassungen, Domänenanpassung und Bewertungen in voller Präzision.43ToolRankSolide - 17
Granite Switch 4.1 8BGranite Switch 4.1 8B ist ein modulares LLM, das ein Basismodell, mehrere Adapter und einen Encoder integriert, um natürliche Sprachantworten, Entscheidungsfindung und Sprach-zu-Text-Funktionen von einem einzigen Endpunkt aus bereitzustellen.43ToolRankSolide - 18
Kimi K2.7 CodeKimi K2.7 Code ist ein auf Codierung fokussiertes agentisches Modell, das die Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung verbessert. Es steigert die Token-Effizienz und den Abschluss von Aufgaben und bietet erhebliche Fortschritte im Vergleich zu seinem Vorgänger, Kimi K2.6.34ToolRankAufstrebend - 19
Solar Open 2Solar Open 2 ist ein großes Sprachmodell von Upstage, das für agentische Anwendungsfälle wie Büroproduktivität und Programmierung entwickelt wurde. Es verfügt über eine Hybrid-Attention Mixture-of-Experts-Architektur, die effiziente Inferenz und mehrsprachige Unterstützung bietet.33ToolRankAufstrebend - 20
Kolibri 1Kolibri 1 ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das von Aleph Alpha entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch mehrstufiges Denken, retrieval-unterstützte Generierung und Programmieraufgaben aus und unterstützt sowohl die deutsche als auch die englische Sprache. Das Modell ist für komplexe Aufgaben mit einem großen Kontextfenster konzipiert und steht unter der Apache 2.0-Lizenz zur Verfügung.33ToolRankAufstrebend - 21
DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Flash-0731 ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das agentische Fähigkeiten verbessert. Es übertrifft frühere Versionen und ist wettbewerbsfähig mit den besten proprietären Modellen, und bietet eine verbesserte Leistung in verschiedenen Benchmarks.31ToolRankAufstrebend - 22
Inkling-SmallInkling-Small ist ein vielseitiges multimodales Modell, das Text-, Bild- und Audioeingaben verarbeitet, um Texte auszugeben. Es unterstützt Entwickler bei der Erstellung von KI-Anwendungen wie Chatbots und Programmierassistenten und bietet offene Gewichte für Forschung und Integration.31ToolRankAufstrebend - 23
Mellum2.1 DenkenMellum2.1 Denken ist ein großes Sprachmodell, das für komplexe Aufgaben in Programmierung, Mathematik und Logik entwickelt wurde. Es glänzt bei agentischen Aufgaben wie der Arbeit in Repositories und der Nutzung von Werkzeugen, dank umfangreichem Reinforcement Learning.31ToolRankAufstrebend - 24
Code LlamaCode Llama ist Metas Familie von großen Sprachmodellen, die auf Code spezialisiert sind und durch weiteres Training von Llama 2 auf code-lastigen Daten entwickelt wurden. Es generiert Code und natürliche Sprache über Code, vervollständigt und ergänzt Code und folgt Programmieranweisungen in einem Chat-Format, mit speziellen Varianten für allgemeinen Code, Python und anweisungsfolgendem Verhalten.30ToolRankAufstrebend - 25
Hy3Hy3 ist ein 295B-Parameter Mixture-of-Experts-Modell, das vom Tencent Hy Team entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch hervorragende Leistungen in den Bereichen Schlussfolgerungen, agentische Aufgaben und Langzeitkontexte aus und bietet zuverlässige Ergebnisse in verschiedenen Produktivitätsszenarien.30ToolRankAufstrebend - 26
LiquidAI LFM2.5-2.6BLiquidAI LFM2.5-2.6B ist ein hybrides Modell, das für die Bereitstellung auf Geräten entwickelt wurde und effiziente Inferenz sowie agentische Fähigkeiten bietet. Es unterstützt mehrere Sprachen und ist für verschiedene Plattformen optimiert, was es vielseitig für unterschiedliche Anwendungen macht.30ToolRankAufstrebend - 27
Nemotron-Labs-Audex-2BNemotron-Labs-Audex-2B ist ein einheitliches Audio-Text-Großmodell, das für Audioaufgaben wie Verständnis, Erkennung und Übersetzung entwickelt wurde. Es unterstützt sowohl Denk- als auch Instruktionsmodi und bietet eine kompakte und effiziente Lösung für verschiedene Audio- und Textanwendungen.30ToolRankAufstrebend - 28
AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseAliceAI-Foundation-80B-A3B-Base ist ein grundlegendes Sprachmodell mit einer hybriden Architektur und MoE-Schichten, das über 80 Milliarden Parameter verfügt. Es glänzt bei Aufgaben des faktischen Wissens, insbesondere in Russisch, und unterstützt eine Kontextlänge von bis zu 262.144 Tokens.30ToolRankAufstrebend - 29
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B ist ein kompaktes, vielseitiges Sprachmodell, das für Effizienz und Zugänglichkeit entwickelt wurde. Es unterstützt über 200 Sprachen und glänzt in Aufgaben wie Konversation, Schreiben und Programmierung, mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens.29ToolRankAufstrebend - 30
NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 ist ein geschleifter großes Sprachmodell, das für allgemeine Denkaufgaben konzipiert wurde. Es verfügt über eine normalisierte GPT-Architektur mit gleitendem Fenster-Attention, die eine effiziente Token-Verarbeitung und Speicherverwaltung bietet.29ToolRankAufstrebend - 31
Nanbeige4.2-3BNanbeige4.2-3B ist ein kompaktes agentisches Modell, das für starke Schlussfolgerungs- und Ausrichtungsfähigkeiten entwickelt wurde. Es übertrifft größere Modelle in allgemeinen Agenten- und Code-Agenten-Aufgaben und behält dabei eine geringe Parameteranzahl bei.29ToolRankAufstrebend - 32
Laguna S 2.1Laguna S 2.1 ist ein Mixture-of-Experts-Modell, das für agentisches Codieren und langfristige Aufgaben entwickelt wurde. Es verfügt über 118 Milliarden Parameter und bietet fortschrittliche Denkfähigkeiten, was es für komplexe Softwareentwicklungsanwendungen geeignet macht.29ToolRankAufstrebend - 33
Agents-A1Agents-A1 ist ein 35B Mixture-of-Experts-Modell, das entwickelt wurde, um agentische Fähigkeiten über mehrere Bereiche hinweg zu skalieren. Es zeichnet sich durch seine Fähigkeiten in der Langzeit-Suche, im Ingenieurwesen, in der wissenschaftlichen Forschung und im Befolgen von Anweisungen aus und bietet eine robuste Leistung im Vergleich zu Systemen auf Grenzskala.29ToolRankAufstrebend - 34
Hy4 VorschauHy4 Vorschau ist ein Modell der nächsten Generation vom Typ Mixture-of-Experts, das vom Tencent Hy Team entwickelt wurde. Es verfügt über 770 Milliarden Parameter und ist für die Produktivität in verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Spielentwicklung und wissenschaftlicher Forschung konzipiert.29ToolRankAufstrebend - 35
Mage-VLMage-VL ist ein codec-natives, proaktives Streaming-Multimodal-Grundmodell, das für ein effizientes Verständnis von Bildern und Videos entwickelt wurde. Es nutzt einen einzigartigen visuellen Encoder und einen kausalen Decoder, um die Echtzeitwahrnehmung beim Streaming zu verbessern und gleichzeitig die Rechenanforderungen zu reduzieren.28ToolRankAufstrebend - 36
GPT-5.6GPT-5.6 ist das neueste KI-Modell von OpenAI, das darauf ausgelegt ist, die Produktivität und Effizienz in verschiedenen Aufgaben zu steigern. Es bietet eine verbesserte Leistung pro Dollar, sodass Benutzer mit weniger mehr erreichen können, was es ideal für anspruchsvolle Arbeitsabläufe in der Programmierung, Wissensarbeit und Cybersicherheit macht.28ToolRankAufstrebend - 37
DeepSeek-V3DeepSeek-V3 ist ein Mixture-of-Experts-Sprachmodell mit 671 Milliarden Parametern, das für effiziente Inferenz und kosteneffektives Training entwickelt wurde. Es glänzt in verschiedenen Benchmarks und zeigt starke Leistungen bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.27ToolRankAufstrebend - 38
Laguna M.1Laguna M.1 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 225 Milliarden Parametern, das für agentisches Codieren und langfristige Aufgaben entwickelt wurde. Es bietet eine hochkapazitive Experten-Routing- und globale Aufmerksamkeitsarchitektur und zeigt starke Leistungen in verschiedenen Benchmarks.27ToolRankAufstrebend - 39
Ling-3.0-flash-FinLing-3.0-flash-Fin ist ein finanzverstärktes Modell, das von der Ant Group entwickelt wurde und finanzielle Expertise mit effizienter Inferenz für langfristige Arbeitsabläufe integriert. Es bietet quellenbasierte Finanzsuche und mehrdokumentarisches Denken.27ToolRankAufstrebend - 40
Nex-N2.5-miniNex-N2.5-mini ist Teil der nächsten Generation von agentischen Modellen von Nex-AGI. Es ist für langfristige Aufgaben in realen Umgebungen konzipiert und verbessert die Fähigkeiten in der Computernutzung, im Web-Browsing und bei visuell verankerten agentischen Aufgaben.26ToolRankAufstrebend - 41
Ling-3.1-flashLing-3.1-flash ist ein fortschrittliches hybrides Denkmodell, das für komplexe, reale Aufgaben entwickelt wurde. Es verfügt über insgesamt 560 Milliarden Parameter und ein Kontextfenster von 1 Million Token, was die Leistung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Softwareentwicklung verbessert.26ToolRankAufstrebend - 42
LiquidAI LFM2.5-24B-A2BLiquidAI LFM2.5-24B-A2B ist ein 24B-Parameter-Reasoning-Modell, das für schnelle, private On-Device-Agenten optimiert ist. Es bietet effiziente Inferenz und unterstützt mehrere Sprachen, was es ideal für agentische Workflows und die Nutzung von Werkzeugen macht.25ToolRankAufstrebend - 43
ALoDLM-8BALoDLM-8B ist ein Diffusions-Sprachmodell, das von Amazon entwickelt wurde und zur Generierung von Text und Code dient. Es verwendet adaptive Berechnung zur Verfeinerung latenter Zustände, was die Effizienz und Genauigkeit bei Sprachaufgaben erhöht. Das Modell gehört zur ALoDLM-Familie, die nicht-kommerzielle Forschung im Bereich Sprachmodellierung und Codegenerierung unterstützt.25ToolRankAufstrebend - 44
InternLMIntern Large Models, entwickelt vom Shanghai AI Laboratory, bietet Open-Source LLMs und MLLMs. Die Suite umfasst Modelle wie InternVL und InternLM-XComposer sowie eine Toolchain für Entwicklung und Anwendung, mit XTuner für Fine-Tuning und LMDeploy für Deployment.21ToolRankAufstrebend - 45
BloombergGPTBloombergGPT ist ein großes Sprachmodell mit 50 Milliarden Parametern, das speziell für finanzbezogene Aufgaben optimiert wurde. Es zielt darauf ab, die Verarbeitung und Analyse von Finanzdaten zu verbessern und Fachleuten in der Finanzbranche Einblicke und Vorhersagen zu bieten.21ToolRankAufstrebend - 46
Kimi-K2-Instruct ModellKimi-K2-Instruct ist ein hochmodernes Mixture-of-Experts-Sprachmodell, das für fortgeschrittene KI-Aufgaben entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch hervorragende Leistungen in den Bereichen Logik, Programmierung und Werkzeugnutzung aus und bietet eine robuste Leistung mit 32 Milliarden aktivierten Parametern.20ToolRankAufstrebend - 47
SmolLM3 SprachmodellSmolLM3 ist ein Sprachmodell mit 3 Milliarden Parametern, das entwickelt wurde, um die Grenzen kleiner Modelle zu erweitern. Es unterstützt duales Modus-Reasoning, sechs Sprachen und die Verarbeitung langer Kontexte und bietet starke Leistungen im Bereich von 3B–4B.20ToolRankAufstrebend - 48
MiniMax M3 - Coding & Agentic FrontierMiniMax M3 ist ein fortschrittliches KI-Modell, das in der Programmierung und agentischen Aufgaben hervorragende Leistungen erbringt. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1M und ein natives multimodales Verständnis, unterstützt durch die MSA-Architektur. Das Modell bietet offene Gewichtsfähigkeiten und ist somit ein vielseitiges Werkzeug für Entwickler und Forscher.19ToolRankBeginnend
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BERT Multilinguale ModelleBERT bietet zwei mehrsprachige Modelle: Cased und Uncased, die über 100 Sprachen unterstützen. Das Cased-Modell wird für nicht-lateinische Alphabete und allgemeine Zwecke empfohlen, während das Uncased-Modell eine ältere Version ist. Diese Modelle sind für Aufgaben des natürlichen Sprachverständnisses konzipiert und können für spezifische Anwendungen feinabgestimmt werden.19ToolRankBeginnend - 50
WeVisOne-VLWeVisOne-VL ist ein einheitliches Vision-Language-Modell, das von WeChat Vision, Tencent Inc. entwickelt wurde. Es integriert objekt- und pixelbasierte Wahrnehmung für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildmatting und ist für Forschungszwecke konzipiert.19ToolRankBeginnend
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Fazit der Redaktion
Dieses Board bewertet große Sprachmodelle, von Spitzen-Releases bis zu kleinen offenen Modellen, die Sie selbst betreiben können. DeepSeek führt mit deutlichem Abstand und einem ToolRank von 70. Es bietet Open-Source-Modelle wie DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 und DeepSeek-Coder, und seine API akzeptiert sowohl OpenAI- als auch Anthropic-Formate. Code Llama liegt mit 28 auf Platz zwei, Metas auf Code fokussierte Familie, aufgebaut auf Llama 2. GPT-5.6 liegt mit 26 auf Platz drei als OpenAIs Modell für Coding, Wissensarbeit und Cybersicherheit.
Optionen mit offenen Gewichten füllen die Mitte. DeepSeek-V3 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 671B Parametern, 37B aktiven Parametern und einem 128K-Kontext. Kimi-K2-Instruct Model skaliert auf 1 Billion Parameter insgesamt und zielt auf Coding und Tool-Nutzung ab. InternLM vom Shanghai AI Laboratory ergänzt multimodale Modelle und Modelle für mathematisches Reasoning. GLM-5.2 reicht bis zu einem 1-Millionen-Token-Kontext unter einer MIT-Lizenz.
Manche Einträge füllen eine Nische. BloombergGPT ist ein Modell mit 50 Milliarden Parametern, abgestimmt auf Finanzen. BERT Multilingual Models decken über 100 Sprachen für Klassifizierung und Sentiment-Arbeit ab. SmolLM3 Language Model ist die kompakte Wahl, mit 3B Parametern und sechs Sprachen. Mistral-7B-Instruct-v0.3 und Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 unterstützen beide Function Calling.
Wählen Sie danach, wo das Modell laufen wird. Eine API wie die von DeepSeek bringt Sie am schnellsten live, während ein Modell mit offenen Gewichten Ihnen Kontrolle übers Hosting gibt.
So wählen Sie LLMs aus
API oder Self-Hosting
DeepSeek und GPT-5.6 bieten APIs, sodass Sie schnell starten können. Modelle mit offenen Gewichten wie SmolLM3 und GLM-5.2 lassen Sie das Modell auf Ihrer eigenen Hardware hosten.
Das Kontextfenster prüfen
Lange Dokumente brauchen langen Kontext. GLM-5.2 verarbeitet 1 Million Tokens, DeepSeek-V3 und Kimi-K2-Instruct erreichen 128K, und Falcon3-10B-Instruct endet bei 32K.
Größe zur Hardware passen
Größer ist nicht immer praktisch. SmolLM3 hat 3B Parameter, während DeepSeek-V3 insgesamt 671B hat, wählen Sie also eine Größe, die Ihre Server tatsächlich bedienen können.
Nach Function Calling Ausschau halten
Agenten brauchen ein Modell, das externe Funktionen aufrufen kann. Mistral-7B-Instruct-v0.3 und Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 listen beide Unterstützung für Function Calling.