In drei Sätzen
- Die Zahl stimmt. Aber nur für jemanden, der jedes Vierteljahr zum billigsten KI-Modell wechselt. Diesen Kunden gibt es praktisch nicht.
- Für die normale Firma bleibt die Rechnung fast gleich. Wer bei einem großen Anbieter bleibt, zahlt nächstes Jahr ungefähr dasselbe.
- Wer jedes neue Modell voll aufdreht, zahlt mehr. Und bekommt dafür mehr. Billiger wird es nicht.
Diese Woche in meinem Feed: „Dieselbe Leistung wird seit 2023 jedes Jahr etwa 13x billiger. So schnell ist noch keine Technologie gefallen, nicht Strom, nicht Rechenleistung, nicht Batterien. Die Richtung ist eindeutig."
Darunter eine Grafik. Die KI-Linie stürzt senkrecht ab. Strom kriecht achtzig Jahre vor sich hin. Die Botschaft ist klar: KI ist die sichere Wette, die Daten beweisen es.
Die Zahl stammt aus einer Studie von Epoch AI. Die Studie ist gut. Die Daten liegen offen. Also habe ich nachgerechnet.
Ergebnis: Die Zahl ist richtig. Die Botschaft nicht.
Die Zahl in einem Satz
Stell dir vor, jemand sagt: „Flüge werden jedes Jahr 13-mal billiger."
Das klingt gewaltig. Dann liest du das Kleingedruckte. Gemeint ist: der billigste Flug irgendeiner Airline, um fünf Uhr morgens, ohne Gepäck, gebucht von jemandem, der jedes Vierteljahr alle Airlines durchsucht und sofort umbucht.
Genau das misst die Studie. Nicht den Preis, den du zahlst. Sondern den billigsten Preis, den irgendwer am ganzen Markt zahlen könnte, wenn er ständig wechselt.
Epoch sagt das selbst, ganz offen: „Essentially no user stays permanently on the cost frontier." Auf Deutsch: Praktisch kein Kunde kauft immer am billigsten Rand.
Im Bericht steht dieser Satz. Im LinkedIn-Post steht er nicht mehr.
Der Weltrekord kann nur besser werden
Noch etwas, das man wissen muss.
Der 100-Meter-Weltrekord kann nur schneller werden. Er kann nie langsamer werden, denn ein alter Rekord bleibt stehen, bis ihn jemand bricht. Daraus folgt aber nicht, dass du schneller läufst.
Die 13-mal-billiger-Zahl ist so ein Weltrekord. Die Studie schaut auf den niedrigsten Preis, der je für eine bestimmte Leistung erreicht wurde. Der kann nur fallen. Dass er fällt, ist also kein Ergebnis. Das ist eingebaut. Offen ist nur, wie schnell.
Fair bleiben: Ich habe getestet, was passiert, wenn alte Modelle nach einem Jahr verschwinden. Dann könnte der Rekord wieder steigen. Er tut es kaum. Es kommen schnell genug neue, billige Modelle nach. Am billigsten Rand fällt der Preis wirklich.
Die Frage ist nur: Stehst du an diesem Rand?
Drei Kunden, dieselben Daten
Ich habe aus denselben Daten drei Rechnungen gemacht. Für drei Kunden, die es wirklich gibt.
Der Schnäppchenjäger wechselt jedes Vierteljahr zum billigsten Modell, egal von wem. Er braucht immer dieselbe Leistung. Das ist der Kunde, den die Studie meint. Seine Rechnung von heute 100 Euro kostet in einem Jahr 8 Euro, je nach Rechenweg 4 bis 11.
Die normale Firma bleibt bei OpenAI, Anthropic oder Google. Verträge, Datenschutz, eingespielte Abläufe. Sie nimmt ein übliches aktuelles Modell und braucht ebenfalls immer dieselbe Leistung. Ihre Rechnung von heute 100 Euro kostet in einem Jahr 96 Euro, je nach Rechenweg 86 bis 119.
Die Anspruchsvolle nimmt jedes neue Modell und dreht es auf die höchste Stufe. Ihre Rechnung von heute 100 Euro kostet in einem Jahr rund 330 Euro, mit statistischer Unsicherheit 250 bis 460. Dafür kann ihr Modell deutlich mehr als vorher.
Die Spannen sind wichtig. Sie zeigen: Die genauen Zahlen wackeln, die Richtung nicht. Der Schnäppchenjäger zahlt in jeder Rechnung deutlich weniger. Die normale Firma zahlt in jeder Rechnung ungefähr dasselbe. Die Anspruchsvolle zahlt in jeder Rechnung mehr.
Alle drei Zahlen kommen aus denselben Daten. Keine ist falsch. Die Überschrift „13-mal billiger" erzählt nur die erste Geschichte.
Dreh selbst
Ich habe die Rechnung der Studie nachgebaut. In der Grundeinstellung kommt exakt das heraus, was Epoch veröffentlicht hat. Dann habe ich jede Annahme, die man auch anders treffen könnte, zu einem Schalter gemacht. Probier es aus.
Epoch AI sagt: KI wird jedes Jahr 13-mal billiger. Das stimmt. Aber nur für eine bestimmte Sorte Kunde. Hier siehst du, für welche. Danach kannst du selbst an den Annahmen drehen.
Alle drei Zahlen kommen aus denselben Daten. Keine ist falsch. Sie beantworten verschiedene Fragen. Die Überschrift „13-mal billiger“ beantwortet nur die erste.
Epoch misst Preise von gestern. Darin stecken Strom, Chips und das Geld von Investoren. Wer sagt „die Richtung ist eindeutig“, unterstellt, dass all das bleibt, wie es ist. Klick an, was passiert, wenn nicht. Die Rechnungen oben ändern sich mit.
Das unterstellt jeder, der die 13 einfach weiterschreibt.
Annahme für die Umrechnung: Chips und Server machen gut die Hälfte der Kosten eines KI-Rechenzentrums aus, Strom etwa ein Siebtel. Das ist eine grobe Schätzung, keine Messung.
Epochs Annahme: Du wechselst jedes Quartal zu dem Modell, das dein Niveau am billigsten schafft, mit der sparsamsten Einstellung.
Ein paar riesige Preissprünge ziehen den Durchschnitt hoch. Wie ein Millionär, der in die Kneipe kommt: Der Durchschnittslohn im Raum schießt nach oben, aber keiner verdient mehr.
Für Statistiker: vier weitere Stellschrauben
Jeder Punkt ist eine andere, vertretbare Art zu rechnen, 512 insgesamt. Links wird KI teurer, rechts billiger. Ergebnis: alles von 1,3× teurer pro Jahr bis 26,4× billiger pro Jahr. 53 Rechenwege zeigen steigende Kosten. Das ist keine Wahrscheinlichkeit, sondern die Bandbreite.
Epoch vergleicht die ersten drei Jahre KI mit achtzig Jahren Strom. Das ist, als würdest du den Antritt eines Sprinters mit dem Schnitt eines Marathonläufers vergleichen. Fair ist: von jeder Technologie die schnellsten drei Jahre. Epoch hat das ausgerechnet, aber nicht gezeigt.
Oben bleibt die Leistung gleich und nur der Preis ändert sich. Wer jedes neue Modell auf die höchste Stufe dreht, erlebt das Gegenteil: Die Modelle denken länger, jede Aufgabe kostet mehr. Dafür können sie mehr.
Quelle: Daten von Epoch AI (github.com/droodman/inference-cost), nachgerechnet. In der Voreinstellung reproduziert die Rechnung Epochs Tabelle exakt.
Acht Denkfehler auf dem Weg in den Feed
1. „Dieselbe Leistung wird billiger"
Ja. Beim billigsten Anbieter, wenn du sofort wechselst. Das ist der Billigflug um fünf Uhr morgens.
Nimm stattdessen ein übliches Modell, und aus 13-mal billiger wird 1,6-mal billiger pro Jahr. Bleib bei den großen drei Anbietern, und es bewegt sich fast gar nichts.
Die meisten Firmen stehen nicht am billigsten Rand des Marktes. Sie stehen mittendrin.
2. „Jedes Jahr 13-mal"
Das klingt wie ein Zug, der gleichmäßig fährt. In Wahrheit ist es eher ein Aufzug, der meistens steht und manchmal fünf Stockwerke auf einmal fällt.
In den meisten Vierteljahren passiert beim Preis für eine bestimmte Leistung: nichts. Dann kommt ein neues Modell, und der Preis stürzt. Die 13 ist der Durchschnitt aus vielen Stillständen und wenigen Abstürzen.
Ein Bild dafür: Ein Millionär betritt eine Kneipe. Der Durchschnittslohn im Raum schießt nach oben. Keiner am Tresen verdient einen Cent mehr. Nimmt man statt des Durchschnitts das normale Vierteljahr, bleibt vom Preisverfall fast nichts übrig.
Und die Abstürze hängen an wenigen Modellen. Nimm bei den Schachaufgaben ein einziges Modell aus der Rechnung, und die Rate fällt deutlich.
3. „Schneller als jede Technologie zuvor"
Die Grafik vergleicht drei Jahre KI mit achtzig Jahren Strom. Das ist, als würdest du den Antritt eines Sprinters mit dem Durchschnittstempo eines Marathonläufers vergleichen. Der Sprinter gewinnt immer.
Jede neue Technologie wird am Anfang rasend schnell billiger und dann langsamer. Fair ist nur der Vergleich der jeweils schnellsten drei Jahre. Epoch hat diese Zahlen sogar ausgerechnet. Sie stehen in der Excel-Datei zur Studie, nicht im Bericht.
Mit fairem Vergleich wird aus „4-mal schneller als DNA-Sequenzierung" nur noch 1,3-mal. Aus „6-mal schneller als Computer" wird gut 2-mal. Schnell, ja. Ohne Beispiel in der Geschichte, nein.
Und dann der Teil, der mich am meisten überrascht hat. Schau dir an, wo die Kurven aufhören. Die Strom-Kurve endet 1973. Der Preisverfall stand da schon seit drei Jahren still. Im Herbst desselben Jahres kam die Ölkrise. Die Daten danach stehen in derselben Excel-Datei, die Epoch veröffentlicht hat. Ich habe sie einfach weitergezeichnet.
Links Epochs Original, nachgebaut aus Epochs eigenen Daten. Klick dich durch, was in dem Bild fehlt.
So steht es im Bericht: Jede Kurve zeigt nur die Jahre, in denen der Preis fiel.
Achtzig Jahre lang wurde Strom in den USA billiger. Danach fünfzig Jahre lang nicht. Bis 1984 stieg der Preis um 29 Prozent, dann sank er langsam, seit 2002 steigt er wieder. 2025 kostet Strom real genau so viel wie 1973.
In Großbritannien sieht es genauso aus. Bis 1973 wurde Strom dort zwanzigmal billiger, nach der Ölkrise stieg er bis 1980 um 30 Prozent, und 2008 kostete er real so viel wie 1973. In Westeuropa ist Haushaltsstrom seit 2007/08 inflationsbereinigt teurer geworden: Deutschland plus 26 Prozent, Frankreich plus 61 Prozent, EU-Schnitt plus 13 Prozent. Das ist kein amerikanischer Sonderfall. Das ist das Muster.
Das ist kein Vorwurf an Epoch. Die Grafik heißt „Jahre seit Beginn des Preisverfalls", sie zeigt bewusst nur den Fall. Aber genau das ist die Lehre: Jede dieser Technologien hatte eine Phase, in der sie rasend billiger wurde. Und bei Strom ging diese Phase zu Ende, als sich die Welt draußen änderte. Öl wurde teuer, und plötzlich war die Richtung nicht mehr eindeutig.
Dazu kommt: Bei Strom zählt der Preis, den die Kunden im Schnitt bezahlt haben. Bei KI der billigste Preis am ganzen Markt. Äpfel und Birnen. Das schreibt Epoch übrigens auch selbst: „we are comparing apples and oranges".
4. „Leistung" heißt Arbeit
Gemessen wird an Mathe-Olympiade, Forschungsmathematik, Prüfungsfragen aus Physik und Chemie, Schach und einem geheimen Spiel. Gute Tests für Denkvermögen. Aber kein Unternehmen verdient Geld mit Schachaufgaben.
Die zwei Tests im Datensatz, die dem Arbeitsalltag am nächsten sind: Programmieren und Faktenwissen. Dort fällt der Preis am langsamsten, gut 5-mal statt 13-mal pro Jahr. Beim üblichen Modell der großen drei Anbieter steigt er dort sogar leicht.
5. „Man zahlt etwas mehr und bekommt ein Vielfaches an Intelligenz"
Das hat die Studie gar nicht gemessen. Sie hält die Leistung fest und schaut, was sie kostet.
Wer jedes neue Modell auf die höchste Stufe dreht, erlebt das Gegenteil von billiger. Die neuen Modelle denken länger, bevor sie antworten. Das kostet. Bei jedem einzelnen Test in den Daten wächst der Denkaufwand von Jahr zu Jahr. Die Rechnung pro Aufgabe steigt bei den meisten Tests um ein Mehrfaches pro Jahr.
Deshalb haben die Leute recht, die sagen: „Meine KI-Rechnung wird teurer." Und die Studie hat auch recht. Beide meinen nur etwas anderes. Ob sich das Mehr lohnt, entscheidet nicht der Preis. Sondern ob die zusätzliche Leistung in deinem Betrieb etwas bringt.
6. „Die Richtung ist eindeutig, also nicht warten"
Hier wird aus einer Messung ein Anlagetipp. Und der folgt aus den Daten nicht.
Neue Spitzenleistung ist am Anfang teuer und wird danach schnell billig. Laut Epoch fällt ihr Preis anfangs um rund zwei Drittel pro Vierteljahr. Wer eine Fähigkeit nur günstig braucht, zahlt nach einem Jahr Warten einen Bruchteil. Dieselbe Zahl, die „sofort einsteigen" beweisen soll, spricht genauso fürs Abwarten.
Und für die Anbieter selbst sagt Epoch: Gewinne mit einem Modell sind „fleeting", flüchtig. Ein Markt, in dem Leistung so schnell an Wert verliert, ist für Investoren keine sichere Wette. Er ist ein Risiko.
Früh anfangen kann trotzdem richtig sein. Weil man lernt, welcher Prozess passt, wo die Daten liegen, wer das Ergebnis prüft. Das ist ein gutes Argument. Es braucht nur keine 13. Mit einer Zahl gestützt, die etwas anderes misst, wird es schwächer, nicht stärker.
7. „Das geht so weiter"
Epoch misst Preise von gestern. Wer daraus „die Richtung ist eindeutig" macht, schreibt sie in die Zukunft fort. Und unterstellt damit stillschweigend: Die Welt bleibt, wie sie ist.
In einem KI-Preis stecken drei Dinge, die sich gerade bewegen. Strom. Chips. Und das Geld von Investoren.
Strom. Im größten Strommarkt der USA ist der Großhandelspreis von Anfang 2025 bis Anfang 2026 um 76 Prozent gestiegen. Die unabhängige Marktaufsicht führt das vor allem auf Rechenzentren zurück (Quelle). Die KI treibt also den Preis ihres eigenen Rohstoffs.
Chips. Die Miete für einen KI-Chip im Jahresvertrag stieg von Herbst 2025 bis Frühjahr 2026 um 38 Prozent (Quelle). Speicherchips kosteten Anfang 2026 fast doppelt so viel wie ein Quartal davor (Quelle).
Investorengeld. Ein Teil der heutigen Preise ist nicht kostendeckend. OpenAI setzte laut Wall Street Journal im zweiten Quartal 2026 6,7 Milliarden Dollar um und rutschte dabei noch tiefer in die Verlustzone. Anthropic dagegen kam laut Financial Times im dritten Quartal 2026 auf einen bereinigten operativen Gewinn. Die Lage ist also je nach Anbieter verschieden. Klar ist nur: Wer unter Selbstkosten verkauft, tut das, solange jemand die Differenz bezahlt.
Und jetzt der Teil, der aus den Daten selbst kommt: Ich habe den Preisverfall zerlegt. Rund drei Viertel davon kamen über billigere Tokens, nur ein Viertel darüber, dass die Modelle mit weniger Tokens auskommen. Genau der große Teil hängt also an Strom, Chips und Preispolitik. Hören die Tokenpreise auf zu fallen, wird der Schnäppchenjäger nicht mehr 13-mal billiger, sondern 1,8-mal. Aus 100 Euro werden dann 57 statt 8.
Im Rechner oben kannst du die Welt verändern. Drück auf „Alles zusammen". Dann zahlt sogar der Schnäppchenjäger in einem Jahr mehr als heute. Ist das wahrscheinlich? Vielleicht nicht. Unmöglich ist es nicht. Und genau das ist der Punkt: „Die Richtung ist eindeutig" behauptet, dass es unmöglich ist.
8. „Wenn es so gut läuft, ist es eine sichere Sache"
Eine einfache Frage: Wenn KI so ausgereift und so sicher wäre, warum hetzen die Anbieter dann alle paar Monate das nächste Modell auf den Markt?
Die Antwort steht in Epochs Daten. Neue Spitzenleistung verliert ihren Preis schneller als fast jedes andere Produkt, anfangs um rund zwei Drittel pro Vierteljahr. Wer nicht ständig nachlegt, dessen Modell ist nach wenigen Quartalen Ramschware. Epoch nennt die Gewinne pro Modell selbst „fleeting", flüchtig.
Das ist kein Zeichen von Stärke. Das ist ein Laufband. Wer stehen bleibt, fällt hinten runter. Und wer als Kunde auf diesem Laufband einkauft, kauft etwas, das morgen schon alt ist.
Was stimmt
Damit das nicht falsch ankommt: Der Preis für eine feste KI-Leistung fällt. Schnell. Ich habe 512 verschiedene, vertretbare Rechenwege durchprobiert. Die große Mehrheit zeigt nach unten.
Aber die Spanne ist riesig. Mit denselben Daten kommt alles heraus, von 26-mal billiger bis 1,3-mal teurer pro Jahr. 53 der 512 Rechenwege zeigen steigende Kosten. Das ist keine Wahrscheinlichkeit, die Rechenwege sind nicht alle gleich plausibel. Es zeigt nur, wie weit man mit vertretbaren Entscheidungen kommt.
Zwischen 26-mal billiger und teurer liegt kein Rundungsfehler. Dazwischen liegt die Frage, wer du bist, wofür du KI nutzt und wie du einkaufst.
Sechs Fragen an jede Preis-Statistik
Sie funktionieren bei KI, bei Strom und bei allem, was dir jemand mit einem Pfeil nach unten zeigt.
- Wessen Preis? Der billigste am ganzen Markt, ein üblicher oder deiner?
- Für welche Leistung? Gemessen woran, und hat das mit deiner Arbeit zu tun?
- Durchschnitt oder Normalfall? Bewegt sich die Zahl gleichmäßig, oder sitzt ein Millionär in der Kneipe?
- Kann die Zahl überhaupt anders ausfallen? Ein Weltrekord, der nur fallen kann, beweist nicht, dass etwas fällt.
- Womit verglichen? Sprinter mit Sprinter, oder Sprinter mit Marathonläufer?
- Was muss gleich bleiben, damit es so weitergeht? Strom, Chips, Investorengeld. Und wer garantiert das?
Wer diese sechs Fragen beantwortet, braucht die Überschrift nicht mehr. Wer sie nicht beantwortet, sollte ihr nicht glauben. Auch meiner nicht.
Für Nerds: wie ich gerechnet habe
Grundlage sind die Daten und der Code von Epoch AI, Stand Oktober 2026 (github.com/droodman/inference-cost). Ich habe die modellfreie Rechnung der Studie in Python nachgebaut. Sie reproduziert Epochs Tabelle exakt: 47,1 / 43,0 / 53,1 / 47,0 / 44,0 Prozent pro Quartal für die fünf Kern-Benchmarks. Die geglätteten Regressionsmodelle habe ich nicht nachgebaut. Sie landen im Mittel auf derselben Zahl.
Die Schalter im Rechner und ihre Wirkung, mit Epochs fünf Benchmarks:
| Lesart | pro Quartal | pro Jahr |
|---|---|---|
| Epoch: billigstes Modell, Durchschnitt | 46,8 % billiger | 12,5-mal billiger |
| Nur OpenAI, Anthropic, Google | 41,7 % billiger | 8,6-mal billiger |
| Programmieren und Faktenwissen statt der fünf | 34,0 % billiger | 5,3-mal billiger |
| Median der Quartale statt Durchschnitt | 5,8 % billiger | 1,3-mal billiger |
| Übliches Modell (Median der letzten 12 Monate) | 10,8 % billiger | 1,6-mal billiger |
| Übliches Modell der großen drei | 1,1 % billiger | praktisch unverändert |
| Übliches Modell der großen drei, Forschungsmathematik | 14 % teurer | 1,7-mal teurer |
Weitere Schalter unter „Für Statistiker": das Raster über die Leistungsniveaus (Epochs Abbildung 7 zeigt selbst vier Varianten, 9,5-mal bis 23-mal pro Jahr), der Messzeitraum, simulierte gegen echte Läufe, die Lebensdauer der Modelle und korrigierte Release-Daten.
„Übliches Modell" heißt: Median über alle Modelle, die in den letzten zwölf Monaten erschienen sind, jedes in seiner günstigsten Einstellung, die das Niveau erreicht. Das hängt davon ab, welche Modelle Epoch getestet hat. Es ist eine zweite Lesart, keine bessere Wahrheit.
„Die Anspruchsvolle" rechnet mit der stärksten Einstellung jedes Modells, ohne Kürzung, und dem Trend ihrer Kosten pro Aufgabe über die Erscheinungsdaten, als geometrisches Mittel über die fünf Benchmarks: rund 3,3-mal pro Jahr. Die Tokens pro Aufgabe wachsen dabei je Benchmark um das 1,5- bis 5,6-Fache pro Jahr.
Die Zerlegung in „weniger Tokens" und „billigere Tokens": An jedem Messpunkt gilt Kosten gleich Tokens mal Preis pro Token. Ich vergleiche den Rekordhalter jetzt und ein Quartal später und teile die Veränderung auf beide Faktoren auf, gemittelt wie bei Epoch. Ergebnis über die fünf Benchmarks: drei Viertel billigere Tokens, ein Viertel weniger Tokens. Bei Programmieren und Forschungsmathematik brauchen die Rekordhalter sogar mehr Tokens als ihre Vorgänger. „Billigere Tokens" enthält auch kleinere, effizientere Modelle, nicht nur äußere Faktoren. Friert man den Tokenpreis ein, bleiben im Mittel 1,76-mal billiger pro Jahr.
Die Welt-Szenarien im Rechner sind keine Messung, sondern Annahmen. Umgerechnet wird mit groben Kostenanteilen eines KI-Rechenzentrums: Chips und Server gut die Hälfte, Strom etwa ein Siebtel. Eine saubere öffentliche Zahl dafür gibt es nicht. Die voreingestellten Werte (Strom plus 50 Prozent, Chips plus 40 Prozent, Preisaufschlag plus 50 Prozent) orientieren sich an den Entwicklungen 2025 und 2026, die oben verlinkt sind.
Wie belastbar sind die drei Kunden? Ich habe nachgeprüft. Die normale Firma: Ob das „übliche Modell" über 12, 18 oder 24 Monate bestimmt wird, ändert wenig (93 bis 96 Euro). Lässt man nacheinander jedes der 75 Modelle weg, liegt die Rechnung zwischen 86 und 109 Euro. Nur mit sechs Monaten Fenster sind es 119 Euro. Die Anspruchsvolle: 90-Prozent-Bootstrap über die Modelle ergibt 2,5- bis 4,6-mal teurer pro Jahr. Wichtig: Das gilt für „jedes neue Modell auf höchster Stufe". Für die jeweiligen Rekordhalter allein sind es zu wenige Modelle für eine Aussage (Bootstrap 0,5- bis 2,9-mal). Der Schnäppchenjäger: Spanne über Epochs eigene vier Rechenraster aus deren Abbildung 7.
Was die 512 Rechenwege nicht sind: eine Stichprobe. Sie sind weder unabhängig noch gleich wahrscheinlich. Ich zähle sie nur, um die Bandbreite zu zeigen, nicht um eine Wahrscheinlichkeit zu behaupten. Echte Konfidenzintervalle für Epochs Kernzahl gibt es nicht, auch bei Epoch nicht. Das begründet die Studie selbst ausführlich: Ein Rekordpreis ist ein Extremwert, und der übliche Bootstrap funktioniert dafür nicht.
Robust sind: Datierung, Bereinigung um Ratetreffer, simulierte Budgets (echte Läufe ergeben sogar einen schnelleren Verfall) und die Annahme, dass alte Modelle verfügbar bleiben. Wackelig sind: welcher Preis, welche Anbieter, welche Aufgaben, Durchschnitt oder Median.
Eine Randnotiz für Epoch: Die Release-Daten werden im Code über den Anfang des Modellnamens zugeordnet. Dadurch bekommt o3 das Datum von o3-mini (31. Januar statt 16. April 2025), o1 das von o1-mini, QwQ-32B das der Preview. Die richtigen Daten stehen in Epochs eigener Tabelle. Auf die Hauptzahl wirkt sich das kaum aus.