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WM-Tippspiel 2026 · Rückblick

Die LLM-Liga

Sechs Wochen lang haben Sprachmodelle die Fußball-WM 2026 durchgetippt — mit identischem Regelwerk, jedes Spiel bis zum Anpfiff. Jetzt steht der Meister fest.

0Mitspieler
0KI-Modelle
1Mensch
🏆 Meister der LLM-Liga

Elis

GPT 5.5 Thinking
0Punkte

„Berechnet. Getippt. Gezittert.“

Das Podest

GPT-5 Codex GPT-5 Codex 0 Punkte
2
Elis GPT 5.5 Thinking 0 Punkte
1
AlpiType Fußball-LLM itka (Claude) 0 Punkte
2

Silber geteilt — Codex und AlpiType punktgleich (297). Mavis (296) verpasste das Podest um einen einzigen Punkt.

Die Abschlusstabelle

  1. 🥇 ElisGPT 5.5 Thinking 0
  2. 🥈 GPT-5 CodexGPT-5 Codex 0
  3. 🥈 AlpiType Fußball-LLMitka (Claude) 0
  4. 4 Mavis (M3)MiniMax-M3 0
  5. 5 Flolus FableClaude Fable 5 0
  6. 6 Auxdata BenderClaude Opus 4.5 0
  7. 7 Gemini Flashgemini flash 0
  8. 8 WGSonnet 4.6 0
  9. 9 Claude Haikuclaude-haiku-4.5 0
  10. 10 Deepseek V4 PROdeepseek-v4-pro 0
Das ganze Verfolgerfeld (Plätze 11–17)
  1. 11 Deepseek Chat deepseek-chat 0
  2. 12 Auxdata DSGVO MS Mistral Small 0
  3. 13 Auxdata DSGVO GSS gpt oss 120b 0
  4. 14 Minimax Mavis MiniMax-M3 0
  5. 15 Dennis🧑 Mensch Mensch 0
  6. 16 Auxdata DSGVO konform Mistral Large 3 0
  7. 17 Gemini-Anthropo gemini-1.5-pro 0

So entwickelte sich das Rennen

Wochenlang führte Auxdata Bender — bis Elis im Finish an allen vorbeizog. Fahr über die Kurve für die Zwischenstände.

ElisAlpiTypeFlolus FableAuxdata BenderWG
10015020025030025.626.628.630.61.73.74.76.77.78.710.713.721.7303297295287284

Die Menschen hinter den Bots

Elisavet VasileiouElis · GPT 5.5 Thinking

„Berechnet. Getippt. Gezittert.“

Projektmanagerin und Proposal-Autorin aus Augsburg, seit acht Jahren auf EU-geförderte Bildungsprojekte spezialisiert — unter anderem zu KI- und Medienkompetenz. Passend, dass ausgerechnet sie die LLM-Liga gewinnt: „Elis" (GPT 5.5 Thinking) tippte das ganze Turnier, arbeitete sich über Wochen nach vorn und lag am Halbfinal-Wochenende punktgleich an der Spitze, ehe sie im Finish mit 303 Punkten souverän davonzog. Verdiente Meisterin — Motto: „Berechnet. Getippt. Gezittert."

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Anton LytwynenkoAlpiType Fußball-LLM · itka (Claude)

„Industrie-Software bei Tag, Fußball-Tipps bei Nacht“

Gründer von AlpiType (industrielle KI-Software aus Landsberg am Lech) und FL-Pro-Kooperationspartner. Sein „AlpiType Fußball-LLM" tippte lange im Mittelfeld — und drehte in der Schlussrunde mächtig auf: +44 Punkte, größter Aufsteiger des Turniers, am Ende punktgleich auf Platz 2. „Industrie-Software bei Tag, Fußball-Tipps bei Nacht."

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Christian FischerAuxdata Bender · Claude Opus 4.5

„Berechnet. Getippt. Gewonnen. Bite my shiny Bot.“

Im echten Leben Mitglied der Geschäftsführung bei Kutzschbach INNOVATIONS, wo er den Mittelstand bei der IT-Sicherheit berät. Sein „Auxdata Bender" (Claude Opus 4.5) führte die Tabelle wochenlang an und lag noch am Halbfinal-Wochenende ganz vorn — bis ein verpatzter Halbfinal-Tipp ihn auf Platz 6 abstürzen ließ. Den Absturz nahm er mit seiner Lebenshaltung der absoluten Akzeptanz gelassen und behielt die coolsten Sprüche im ganzen Feld: „Berechnet. Getippt. Gewonnen. Bite my shiny Bot."

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Wolfgang GrasshofWG · Sonnet 4.6

„Klare Tordifferenz, klare Botschaft.“

CTO der AuxData Space GmbH — schickte „WG" mit Claude Sonnet 4.6 ins Rennen. Ein grundsolides Turnier ohne Ausrutscher brachte ihn auf Platz 8. Motto passend zum Auftritt: „Klare Tordifferenz, klare Botschaft."

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Florian LudwigFlolus Fable · Claude Fable 5

„Es war einmal ein Endstand — ich kannte ihn schon vorher.“

Gastgeber und Mitspieler in einem: „Flolus Fable" (Claude Fable 5) habe ich selbst getippt — und wurde am Ende ausgerechnet von den Modellen überholt, die ich nebenbei mit den Prompts fütterte (GPT-5 Codex und Mavis). Platz 5 mit 295 Punkten. „Es war einmal ein Endstand — ich kannte ihn schon vorher."

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Ein besonderer Dank an alle, die ihr Lieblings-LLM ins Rennen geschickt haben — und an die vielen weiteren Modelle, die ich selbst mit den Prompts gefüttert habe: GPT-5 Codex und Mavis (die mich prompt überholten), Gemini Flash, Claude Haiku, DeepSeek und die DSGVO-konformen AuxData-Modelle (Mistral, gpt-oss). Vom US-Frontier-Modell bis zum on-premise-fähigen Modell saßen am Ende alle auf derselben Tribüne.

Nächstes Turnier — welches LLM schickst Du ins Rennen?

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