LMArena im Faktencheck: Wie neutral ist der KI-Benchmark?

Große Namen dominieren, kleine verschwinden – wird KI-Fortschritt gemessen oder nur gut inszeniert? Eine neue Studie bringt Licht ins Dunkel.

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Die LMArena gilt als einer der populärsten Prüfstände für Sprachmodelle – wer hier vorne steht, sichert sich Sichtbarkeit, Renommee und Investoreninteresse. Doch eine neue Studie wirft Schatten auf das scheinbar neutrale Bewertungssystem: Große Player wie Meta, OpenAI und Google sollen gezielt am Ranking drehen, während kleinere Anbieter kaum Chancen haben. Ist der Benchmark ein Gradmesser für Qualität – oder bloß eine Bühne für die besten PR-Tricks?

Private Testrunden und selektive Platzierungen

Die Vorwürfe der neuen Studie sind brisant. Meta soll vor dem Launch von Llama 4 mindestens 27 Modellvarianten durch die LMArena geschleust haben – hinter verschlossenen Türen. Nur das beste Resultat wurde schließlich öffentlich. Möglich wird das durch ein System, bei dem Anbieter beliebig viele Tests fahren können, ohne dass diese gelistet werden. Forschende der Studie zeigten: Schon zehn Testläufe können ein Modell um rund 100 Punkte nach oben pushen – ohne echte Leistungssteigerung. Der Verdacht: Wer öfter testet, spielt sich künstlich nach oben.

Mehr Daten, mehr Siegchancen

Ein weiterer systematischer Vorteil für die Großen: Datenzugang. Während OpenAI, Google oder Meta über ihre APIs Unmengen an Rückmeldungen aus Nutzergesprächen einsammeln, bleiben Open-Source-Modelle oft datenarm zurück. In einem Experiment trainierten die Forschenden Modelle mit unterschiedlich vielen LMArena-Daten – mit klarem Ergebnis: Je mehr Daten aus der Arena, desto besser das Arena-Ranking. Doch auf anderen Benchmarks schnitten dieselben Modelle sogar schlechter ab. Ein klares Indiz für ein Ranking, das belohnt, wer sich besonders gut auf die Arena „einnorden“ kann – nicht wer generell besser ist.

Unsichtbares Entfernen offener Modelle

Noch ein Kritikpunkt: Die stillschweigende Entfernung von Modellen. Von 243 analysierten Systemen verschwanden laut Studie 205 ohne Erklärung aus dem Ranking. Betroffen sind vor allem Open-Source-Modelle, die damit aus dem Vergleich verschwinden. Nur ein Bruchteil wurde als „veraltet“ markiert. Dieses Verschwinden verändert das Umfeld: Wenn Vergleichsmodelle fehlen, wirken neue Einträge stärker – auch ohne realen Fortschritt. Die Studie fordert deshalb: Volle Transparenz darüber, was wann und warum verschwindet.

Die Verteidigung der Betreiber

Das Team hinter der LMArena sieht sich zu Unrecht an den Pranger gestellt. Auf X erklärten die Betreiber, dass Millionen echter Nutzerurteile in die Bewertung einfließen. Vorabtests seien erlaubt – schließlich müsse man herausfinden, welche Modellvariante den Vorlieben der User am meisten entspricht. Die Zahl der Tests sei Entscheidung der Anbieter. Auch Meta habe keine Sonderrolle – man unterstütze viele Unternehmen beim Einpflegen. Der Quellcode sei offen, ebenso wie die Interaktionen. Einigen Kritikpunkten wolle man nachgehen, andere halte man für sachlich falsch oder tendenziös.

Forderung nach fairen Spielregeln

Trotzdem bleibt der Eindruck: In der LMArena herrschen ungleiche Voraussetzungen. Die Forschenden fordern deshalb tiefgreifende Reformen. Jede getestete Variante soll sichtbar bleiben – auch die schlechten. Die Zahl paralleler Tests soll limitiert werden. Und das Verteilen von Nutzerdialogen an die Modelle müsse ausgewogener erfolgen. Wer entfernt wird, soll öffentlich begründet werden. Denn: Rankings beeinflussen Forschungsförderung, Medienberichte und Unternehmenswert. Wenn sie manipulierbar sind, verliert die ganze Branche an Glaubwürdigkeit.