KI-Ranking
📈 KI-Ranking
Welche offenen KI-Projekte werden tatsächlich angenommen? Zwei öffentliche, prüfbare Signale: GitHub-Sterne für Open-Source-Projekte und Hugging-Face-Downloads für offene Modelle. Keine Schätzungen, keine Traffic-Panels als Blackbox.
Quelle & Datum: GitHub REST API und die Hugging Face Hub API, abgerufen am 18. Oktober 2026. Sterne sind ein Beliebtheitssignal, keine Qualitätsnote, und Sternzahlen lassen sich manipulieren — deshalb zeigen wir auch die Lizenz des Projekts, sein Alter und den letzten Commit. Lies die Zahlen als „viele Leute haben sich das angesehen“, nicht als „das ist das beste“.
Open-Source-KI-Projekte nach GitHub-Sternen
Sterne/Jahr ist eine eigene Kennzahl von uns: Sterne geteilt durch das Alter des Projekts in Jahren. Sie belohnt junge Projekte, die schnell gewachsen sind, und hilft, Dynamik zu erkennen, die ein einfaches Ranking verdeckt.
| # | Projekt | Was es ist | Sterne | Sterne/Jahr | Lizenz | Letzter Commit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | n8n | Workflow-Automatisierung mit KI-Knoten | 207,850 | 28.4 | Fair-Code | 2026-10-18 |
| 2 | markitdown | Wandelt Office-Dateien und PDFs in Markdown um | 190,806 | 99.0 | MIT | 2026-10-04 |
| 3 | AutoGPT | Plattform für autonome Agenten | 187,632 | 52.2 | MIT | 2026-10-18 |
| 4 | Ollama | Offene Modelle lokal mit einem Befehl ausführen | 183,672 | 55.4 | MIT | 2026-10-18 |
| 5 | Transformers | Framework zur Modell-Definition (Hugging Face) | 167,802 | 21.1 | Apache-2.0 | 2026-10-18 |
| 6 | Stable Diffusion web UI | Klassische lokale Oberfläche zur Bilderzeugung | 165,072 | 39.7 | AGPL-3.0 | 2026-03-02 |
| 7 | Dify | Agentische Workflows und RAG-Pipelines bauen | 158,749 | 45.1 | Source-available | 2026-10-18 |
| 8 | Open WebUI | Selbst gehostetes Chat-Frontend für lokale Modelle | 156,014 | 51.4 | Source-available | 2026-10-16 |
| 9 | Langflow | Visueller Builder für KI-Agenten und Flows | 155,785 | 42.2 | MIT | 2026-10-18 |
| 10 | LangChain | Framework für die Agenten-Entwicklung | 148,007 | 37.0 | MIT | 2026-10-17 |
| 11 | ComfyUI | Knotenbasierte Bild- und Videogenerierung | 138,092 | 36.8 | GPL-3.0 | 2026-10-18 |
| 12 | llama.cpp | LLM-Inferenz in C/C++ | 131,547 | 36.5 | MIT | 2026-10-18 |
| 13 | Codex CLI | Coding-Agent fürs Terminal von OpenAI | 129,679 | 85.7 | Apache-2.0 | 2026-10-18 |
| 14 | browser-use | Bibliothek für KI-Browser-Agenten | 118,360 | 60.3 | MIT | 2026-10-17 |
| 15 | Gemini CLI | Googles Open-Source-Agent fürs Terminal | 107,433 | 71.5 | Apache-2.0 | 2026-10-18 |
Echte Namen und Zahlen; „Was es ist“ ist unsere eigene einzeilige Beschreibung. Gleiche Zahlen hier sind ein Zufall des Stichtags.
Meistgeladene Modelle auf Hugging Face
Die Modelle, die die Welt tatsächlich jeden Monat herunterlädt. Kleine, unspektakuläre Modelle gewinnen: Embeddings und Reranker, die Suche und RAG antreiben, werden weit häufiger geladen als jedes Chatbot-Modell.
| # | Modell | Wofür es genutzt wird | Downloads | Likes |
|---|---|---|---|---|
| 1 | all-MiniLM-L6-v2 | Schnelle Satz-Embeddings | 211.6M | 6,353 |
| 2 | ms-marco-MiniLM-L6-v2 | Reranking von Suchergebnissen | 77.5M | 419 |
| 3 | bge-small-en-v1.5 | Embeddings für das Retrieval | 58.5M | 644 |
| 4 | paraphrase-multilingual-MiniLM | Mehrsprachige Embeddings | 45.7M | 1,477 |
| 5 | ELECTRA base | Textklassifikation | 41.9M | 217 |
| 6 | BERT base uncased | Der klassische Encoder, weiterhin überall im Einsatz | 31.9M | 3,432 |
| 7 | bge-m3 | Mehrsprachige Embeddings + Retrieval | 31.9M | 3,903 |
| 8 | Qwen3 0.6B | Winziges Textgenerierungsmodell für den lokalen Einsatz | 30.1M | 1,826 |
| 9 | MiniMax-H3 (ComfyUI) | Gewichte für Bild- und Videogenerierung | 25.0M | 2,320 |
| 10 | T5 small | Übersetzung und Text-zu-Text-Aufgaben | 24.0M | 683 |
| 11 | Chronos-2 | Zeitreihenprognosen | 17.2M | 542 |
| 12 | GPT-2 | Weiterhin das bevorzugte Modell zum Unterrichten | 16.6M | 4,260 |
| 13 | bge-reranker-v2-m3 | Reranking für RAG-Pipelines | 15.7M | 1,262 |
| 14 | Kokoro-82M | Kleines offenes Text-to-Speech-Modell | 10.6M | 7,272 |
Downloads nach Angaben des Hub (gleitendes 30-Tage-Fenster). Likes sind ein schwächeres Signal, aber nützlich bei sehr neuen Modellen.
So liest du dieses Ranking
- Warum Sterne und nicht Web-Traffic?
- Weil Sterne öffentlich sind und jeder sie mit einem Klick prüfen kann. Traffic-Schätzungen von Dritten stecken hinter einer Bezahlschranke und lassen sich nicht prüfen, deshalb veröffentlichen wir sie nicht.
- Wozu dient „Sterne/Jahr“?
- Sie teilt die Sterne durch das Alter des Projekts. Ein Projekt mit 100k Sternen in zwei Jahren wächst schneller als eines mit 150k in acht, und das einfache Ranking verdeckt das.
- Nimmst du Geld dafür, hier zu erscheinen?
- Nein. Die Tabelle wird aus den öffentlichen APIs erzeugt; es gibt keine Platzierung zu kaufen. Werbung wird separat verkauft und immer gekennzeichnet — siehe Arbeite mit uns.
- Wie oft wird es aktualisiert?
- Immer wenn wir ein Paket von Aktualisierungen veröffentlichen. Jede Tabelle nennt das Datum, an dem sie abgerufen wurde, damit du immer weißt, wie aktuell die Zahlen sind.