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Poly-Ranking · aus dem Trend des Tages

Claude Code vs Codex 2026: Alternativen zu Conductor

Conductor geht in Meta auf. Die Cloud wird am 13. Nov. schreibgeschützt und am 20. Nov. abgeschaltet. Die beiden Agenten, mit denen Teams dort arbeiteten, Claude Code und Codex, haben 97,1 % des KI-Codes geschrieben, den cubic in der Woche vom 26. Okt. geprüft hat.

  • Nr. 1: Claude Code
  • 10 Plätze

01Endgültige Liste

Die führenden KIs haben unabhängig voneinander jeweils eine eigene Liste mit zehn Plätzen erstellt. Hier steht ein leicht prüfbares Ergebnis: Jeder Platz hat einen Grund, eine Quelle und die Liste der KIs, die ihn aufgenommen haben.

Reihenfolge: von größter bis geringster Übereinstimmung der KIs.

Ein helles Kennzeichen heißt: Diese KI hat den Eintrag auf ihre Liste gesetzt. Ein blasses: hat sie nicht.

  1. 1

    Claude Code

    Hat 81,4 % des von cubic geprüften KI-Codes geschrieben (Woche vom 26. Okt.). Opus 5.5 führt darin Terminal-Bench 4.0 mit 64,8 % an. Repository und Sitzungen bleiben auf Ihrem eigenen Rechner.

    Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Wenxin, MiMo. Nicht aufgenommen: DeepSeek.

    In ihren Listen: ChatGPT: 1 · Meta: 1 · Grok: 1 · Gemini: 2 · Nova · Wenxin: 1 · MiMo: 6

    Was jede KI angemerkt hat 7
    • ChatGPTPlatz 1

      81,4% des von cubic geprüften, von KI geschriebenen Codes in der letzten vollständigen Woche, mit der stärksten veröffentlichten Terminal-Bench-4.0-Konfiguration.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 1

      78,1% des von cubic geprüften KI-Codes in der Woche vom 5. Oktober und 64,8% bei Terminal-Bench; lokale Sitzungen bleiben auf Ihrem Mac, wenn die Cloud am 13. November schreibgeschützt wird

      Quelle ↗
    • GrokPlatz 1

      Er schrieb in der Woche vom 26. Oktober 81,4% des von cubic geprüften KI-Codes, und Opus 5.5 in Claude Code führt die Terminal-Tabelle mit genannter Testumgebung mit 64,8% an.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 2

      Kontrolliert 78,1% aller von KI geprüften Produktions-Pull-Requests und führt die Terminal-Erfolgsquote mit 64,8% an, ohne auf einen externen Cloud-Host angewiesen zu sein.

    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • WenxinPlatz 1

      78% des von cubic geprüften KI-Codes, 64,8% bei Terminal-Bench — Ihr Repository bleibt auf Ihrer Festplatte in Ihrem Besitz.

      Quelle ↗
    • MiMoPlatz 6

      Die Standardwahl der Branche — 78,1% des geprüften KI-Codes — doch es ist immer nur ein Agent auf einmal, daher wachsen Teams um ihn herum.

      Quelle ↗
    7 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  2. 2

    OpenAI Codex

    Hat 15,7 % des geprüften KI-Codes geschrieben. GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra lösen darin jeweils 58,2 % der Terminal-Aufgaben, zu etwa 1,92 $ gegenüber 9,90 $ pro Aufgabe. Die CLI ist unter Apache-2.0 lizenziert.

    Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Wenxin, MiMo. Nicht aufgenommen: DeepSeek.

    In ihren Listen: ChatGPT: 2 · Meta: 2 · Grok: 2 · Gemini: 3 · Nova · Wenxin: 2 · MiMo: 5

    Was jede KI angemerkt hat 7
    • ChatGPTPlatz 2

      GPT-6.1 Sol erreicht Astras Terminal-Ergebnis von 58,2% zu einem Bruchteil der gemessenen API-Kosten je Aufgabe.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 2

      18,8% Anteil, Open-Source-CLI unter Apache 2.0, 58,2% bei Terminal-Bench für 1,92 $ je Aufgabe gegen 14,30 $ für Opus 5.5

      Quelle ↗
    • GrokPlatz 2

      GPT-6.1 Sol innerhalb von Codex ist das sauberste eingestufte Paar mit 0,76 und erreicht bei Terminal-Aufgaben gleichauf mit Astra 58,2% — für etwa 634 $ gegenüber Astras Laufkosten von 3.300 $.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 3

      Hält 18,8% des ausgelieferten Codes und erreicht 58,2% bei Terminal-Aufgaben, gestützt auf das Ergebnis von GPT-6 Astra von 65,5% bei 20-stündigen Aufgaben.

    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • WenxinPlatz 2

      GPT-6 Astra erreicht 58,2% bei Terminal-Aufgaben, aber 1,13 Fehler pro Zeile innerhalb des Agenten.

      Quelle ↗
    • MiMoPlatz 5

      Ein Anbieter, eine Cloud — doch sie stellt das Modell, das den Rekord für lange Aufgaben hält (65,5%), und schreibt 18,8% des gesamten von cubic geprüften KI-Codes.

      Quelle ↗
    7 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  3. 3

    OpenCode

    Nur 0,7 % des geprüften KI-Codes (Woche vom 5. Okt.), aber MIT-lizenziert, unterstützt mehr als 75 Anbieter, speichert Agenten-Konfigurationen im Repository und bewahrt keinen Ihrer Quelltexte.

    Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Wenxin. Nicht aufgenommen: DeepSeek, MiMo.

    In ihren Listen: ChatGPT: 3 · Meta: 3 · Grok: 3 · Gemini: 9 · Nova · Wenxin: 4

    Was jede KI angemerkt hat 6
    • ChatGPTPlatz 3

      Die auf Übertragbarkeit ausgerichtete Alternative: spezialisierte Agenten können als Konfigurationsdateien im Projekt liegen.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 3

      0,7% Anteil am 5. Oktober, aber über 75 Anbieter, kostenlose Modelle, MIT-Lizenz — der Arbeitsbereich verlässt Ihren Rechner nie

      Quelle ↗
    • GrokPlatz 3

      Er machte am 5. Oktober 0,7% des von cubic geprüften KI-Codes aus, und OpenCode sagt, es speichere Ihren Code oder Kontext nicht.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 9

      Ein vollständig quelloffenes lokales Gerüst für Coding-Agenten mit 0,7% der von cubic geprüften Commits und uneingeschränkter Modellwahl.

    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • WenxinPlatz 4

      0,7% Anteil bei cubic, aber vollständig selbst gehostet — niemand kann Ihre Festplatte löschen.

    6 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  4. 4

    Cursor

    Ein weiterer übernommener Anbieter: SpaceX hat den Kauf am 14. Aug. abgeschlossen, und Cursors Anteil am geprüften Code fiel von 10,6 % auf 1,8 %. Seine Cloud-Agenten laufen auf Cursors Rechnern.

    Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Wenxin. Nicht aufgenommen: DeepSeek, MiMo.

    In ihren Listen: ChatGPT: 5 · Meta: 4 · Grok: 10 · Gemini: 7 · Nova · Wenxin: 3

    Was jede KI angemerkt hat 6
    • ChatGPTPlatz 5

      Entfernte Hintergrundagenten sind bequem, doch der Code läuft auf einer Infrastruktur, die Cursor kontrolliert.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 4

      1,6% Anteil am 5. Oktober, gesunken vom Höchststand von 10,4%, dazu Editor, Cloud-Agenten und die Übernahme des Herstellers durch SpaceX für 60 Mrd. $

      Quelle ↗
    • GrokPlatz 10

      SpaceX schloss die Übernahme am 14. August 2026 ab, und Cursors Anteil am geprüften KI-Code fiel von 10,6% in der Woche vom 17. August auf 1,8% in der Woche vom 26. Oktober.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 7

      Hält 1,6% des in Unternehmen geprüften KI-Codes und bietet lokale Desktop-Steuerung zusammen mit Cloud-Rechenarbeitern im Hintergrund.

    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • WenxinPlatz 3

      1,6% Anteil bei cubic und 66% benutzereigene Repositorys — kleiner KI-Anteil, großes Vertrauen.

    6 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  5. 5

    GitHub Copilot coding agents

    cubic veröffentlicht für dieses Werkzeug keinen Anteil. GitHub-Issues und Pull Requests werden aber zur Übergabe zwischen Claude- und Codex-Agenten, und das Repository gehört weiterhin dem Team.

    Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Wenxin. Nicht aufgenommen: Nova, DeepSeek, MiMo.

    In ihren Listen: ChatGPT: 4 · Meta: 8 · Grok: 8 · Gemini: 8 · Wenxin: 8

    Was jede KI angemerkt hat 5
    • ChatGPTPlatz 4

      Ein gemeinsamer Pull Request kann die Übergabe zwischen konkurrierenden Coding-Agenten sein, statt eines proprietären Chat-Verlaufs.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 8

      Nicht im Agenten-Anteil von Bug Bench, doch die bezahlten Tarife führen GPT-5.6 Sol mit einer Fehlerquote von 0,65 — insgesamt das sauberste Modell

      Quelle ↗
    • GrokPlatz 8

      cubic sagt, Copilot stehe nicht auf seiner Seite der Coding-Agenten, daher hat der Assistent, für den viele Teams ohnehin bezahlen, auf dieser Tabelle keinen Anteil.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 8

      Direkt in GitHub-Repositorys integriert, mit zentralen Sicherheitsrichtlinien, doch an die von Microsoft verwaltete Infrastruktur gebunden.

      Quelle ↗
    • WenxinPlatz 8

      Der agentische PR-Modus liefert schnell aus; Arbeitsbereiche werden in der Cloud verwaltet, mit Export für Unternehmen.

    5 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  6. 6

    Lokale Conductor-App

    Der kürzeste Weg: Mit einer Übertragung per Rechtsklick kommen Cloud-Arbeitsbereiche und Chats vor dem 20. Nov. auf den Mac. Updates enden Anfang 2027. Das ist eine Brücke, kein Zuhause.

    Aufgenommen: ChatGPT, Gemini, DeepSeek, MiMo. Nicht aufgenommen: Meta, Grok, Nova, Wenxin.

    In ihren Listen: ChatGPT: 10 · Gemini: 1 · DeepSeek: 10 · MiMo: 1

    Was jede KI angemerkt hat 4
    • ChatGPTPlatz 10

      Der kürzeste Wechsel ist in Conductor selbst eingebaut, doch der lokale Support soll Anfang 2027 auslaufen.

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 1

      Conductor Cloud wird am 20. November 2026 abgeschaltet, doch die lokale Engine erlaubt Teams, Multi-Agenten-Worktrees bis 2027 direkt auf eigenen Rechnern zu bewahren.

    • DeepSeekPlatz 10

      Die Mac-App läuft bis Anfang 2027, und die lokalen Git-Worktrees gehören Ihnen — doch danach gibt es keine neuen Modelle oder Korrekturen mehr, daher ist es eine Brücke, kein Zuhause.

      Quelle ↗
    • MiMoPlatz 1

      Das Startup wurde gekauft — doch nur seine gemietete Cloud stirbt; die lokale Mac-App hält jeden Arbeitsbereich auf Ihrer eigenen Festplatte.

      Quelle ↗
    4 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  7. 7

    Superset / Paradev

    Führt jeden CLI-Agenten auf Maschinen aus, die Ihnen gehören. Der Team-Tarif kostet 60 $ im Monat, Conductor Pro 50 $. Quellcode einsehbar; zuerst für macOS, Windows ist noch nicht verfügbar.

    Aufgenommen: Meta, DeepSeek, MiMo. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Grok, Gemini, Nova, Wenxin.

    In ihren Listen: Meta: 10 · DeepSeek: 2 · MiMo: 2

    Was jede KI angemerkt hat 3
    • MetaPlatz 10

      Quelloffener Arbeitsbereich, entfernte Hosts und Automatisierungen, Team für 60 $ im Monat als Alternative zu Conductor Pro mit 50 $

    • DeepSeekPlatz 2

      Kostenlos/Pro 20 $ pro Nutzer, Team-Tarif für 60 $; läuft mit jedem CLI-Agenten auf Rechnern, die Ihnen gehören, mit Überprüfung auf dem iPhone und geplanten Automatisierungen.

      Quelle ↗
    • MiMoPlatz 2

      Betreibt den Agenten, der 78% des von cubic geprüften KI-Codes geschrieben hat, plus fünf Rivalen — von Ihrer eigenen Festplatte aus, daher kann kein Käufer es abschalten.

      Quelle ↗
    3 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  8. 8

    Orca

    Eine App für Git-Arbeitskopien (Worktrees) unter MIT-Lizenz, die 27 benannte Agenten (plus jeden CLI-Agenten) auf Mac, Windows und Linux betreibt. Sie hat nach einer Zählung 94,8k Sterne auf GitHub, doch Nutzer auf Hacker News berichten von Fehlern in der Oberfläche.

    Aufgenommen: DeepSeek, MiMo. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Wenxin.

    In ihren Listen: DeepSeek: 1 · MiMo: 9

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • DeepSeekPlatz 1

      94.800 GitHub-Sterne und MIT-Lizenz: der nächste direkte Ersatz für Conductors lokales Worktree-Modell, mit einem Migrationsleitfaden, der bestehende Arbeitsbereiche an Ort und Stelle öffnet.

      Quelle ↗
    • MiMoPlatz 9

      Einer von vier Namen, die ein Anbieter von Arbeitsbereichen als das eigentliche Feld nach Conductor nennt — nach Superset, der Codex-App und Nimbalyst.

      Quelle ↗
    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  9. 9

    Grok Build

    Grok 4.7 löst hier 37,6 % von Terminal-Bench 4.0, rund 27 Punkte hinter dem Spitzenpaar von Claude Code. Dasselbe Modell erreicht 29,5 % bei Aufgaben von einem ganzen Tag.

    Aufgenommen: Grok, Wenxin. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, MiMo.

    In ihren Listen: Grok: 4 · Wenxin: 5

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • GrokPlatz 4

      Grok 4.7 in Grok Build löst 37,6% von Terminal-Bench 4.0, und dasselbe Modell erreicht 29,5% bei tagesfüllenden Aufgaben in einer anderen Testumgebung.

      Quelle ↗
    • WenxinPlatz 5

      37,6% bei Terminal-Bench — ein starker Terminal-Läufer, schwach bei der Zahl der Fehler im ausgelieferten Code.

      Quelle ↗
    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  10. 10

    Daytona

    Quelloffene, selbst gehostete Sandboxen: das Modell gemieteter Sandboxen von Conductor Cloud, aber ohne einen Anbieter, der aufgekauft werden kann. Eine eigene Benchmark-Zeile hat es nicht.

    Aufgenommen: Meta, Gemini. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Grok, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.

    In ihren Listen: Meta: 6 · Gemini: 4

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • MetaPlatz 6

      Quelloffene Verwaltung von Entwicklungsumgebungen, ersetzt die Vercel-Sandboxes, die Conductor Cloud nutzte

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 4

      Eine quelloffene, selbst gehostete Verwaltungsebene für Entwicklungsumgebungen, die standardisierte parallele Sandboxes auf privaten Cloud- oder Vor-Ort-Instanzen bereitstellt.

    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗

Mehr über die ersten drei ↓

02Mehr über die ersten drei

Das Ranking steht oben. Hier mehr über die drei ersten Plätze: was sie sind, warum sie hier stehen und was man wissen sollte.

Die Anteile stammen aus verschiedenen Wochen: Claude Code und Codex aus der Woche vom 26. Oktober, OpenCode aus der Woche vom 5. Oktober.

1Claude Code

Nr. 1 — Claude Code. In den Listen von 7 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 1. Er hat mit Abstand den meisten geprüften KI-Code geschrieben, führt die Rangliste für Terminal-Aufgaben an und lässt Ihr Repository und Ihre Sitzungen auf Ihrem eigenen Rechner.

Schon gewusst?

  • Die Funktion „Rewind“ von Claude Code macht nicht alles rückgängig. Sie erfasst nur Änderungen, die mit den eigenen Datei-Werkzeugen von Claude vorgenommen wurden. Änderungen über Shell-Befehle, etwa das Löschen oder Verschieben von Dateien, sind nicht abgedeckt. Checkpoints bleiben über Sitzungen hinweg erhalten.

    Quelle ↗
Was es ist
Der Coding-Agent von Anthropic, der auf Ihrem eigenen Computer läuft.
Seine Stärke
Hat 81,4% des geprüften KI-Codes geschrieben, weit mehr als die beiden anderen.
Für wen
Passt für Einzelentwickler, die lokale Kontrolle wollen; weniger für Teams, die viele Agenten gleichzeitig brauchen.
  • Anteil am geprüften KI-Code81,4% des KI-Codes

Wikipedia · Wikidata

Geschichte

  • Claude Code startete im Februar 2025 als begrenzte Forschungsvorschau, zusammen mit dem Modell Claude 3.7 Sonnet.

    Quelle ↗
Gut zu wissen

  • Bei unklarer Absicht oder fehlendem Kontext kann der Automatikmodus trotzdem unsichere Aktionen genehmigen und harmlose blockieren. Jede Aktion bekommt einen zusätzlichen Prüfschritt, der Verzögerungen verursachen und mit der Zeit mehr Token kosten kann.

    Quelle ↗
Weiterlesen

  • Öffnen Sie die Seite mit den Berechtigungsmodi, um zu sehen, was Claude Code ohne Nachfrage tun darf. Lesen Sie zuerst den Teil zum Automatikmodus, denn er ist jetzt der Startmodus.

    Quelle ↗

Video: Every Claude Code Concept Explained for Normal People (auf Englisch) · Simon Scrapes

Die ersten drei vergleichen ↓

2OpenAI Codex

Nr. 2 — OpenAI Codex. In den Listen von 7 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 2. Ein klarer Zweiter: ein solider Anteil am geprüften Code, starke Terminal-Ergebnisse bei niedrigeren Kosten pro Aufgabe und ein quelloffenes Kommandozeilenprogramm.

Schon gewusst?

  • Die Standard-Sandbox von Codex schaltet das Netzwerk aus. Auf dem Mac nutzt sie Apples Seatbelt, unter Linux Landlock und seccomp. Das Netzwerk einzuschalten braucht eine Zeile in der Konfigurationsdatei: network_access = true.

    Quelle ↗ ✓ von mehreren KIs bestätigt
Was es ist
Der Coding-Agent von OpenAI, mit einem quelloffenen Kommandozeilenprogramm unter der Apache-2.0-Lizenz.
Seine Stärke
Löst Terminal-Aufgaben etwa so gut wie der Konkurrent, kostet pro Aufgabe aber weit weniger.
Für wen
Passt für kostenbewusste Nutzer, die offenen Code mögen; weniger für alle, die der Sandbox-Meldung misstrauen.
  • Anteil am geprüften KI-Code15,7% des KI-Codes

Wikipedia · Wikidata

Geschichte

  • Im März 2023 stellte OpenAI den ersten Codex ein, ein Modell von 2021 zum Schreiben von Code, mit nur wenigen Tagen Vorankündigung. Die Nutzer wurden aufgefordert, zu GPT-3.5 zu wechseln. Der Name kehrte 2025 für einen neuen Coding-Agenten zurück.

    Quelle ↗
Gut zu wissen

  • Ein Sicherheitsbericht zu einer gemeldeten Umgehung der Codex-Sandbox (ZDI-26-305) gibt ihr einen CVSS-Wert von 8,6. Darin heißt es, dass noch kein Patch und kein Termin für eine Korrektur veröffentlicht wurde. Prüfen Sie den aktuellen Stand.

    Quelle ↗
Was die Leute sagen

  • “an attacker can escape the sandbox and execute code under the current user’s privileges.” — Ikesan (lilting)

    Quelle ↗

Video: OpenAI Codex Explained for Normal People (“Claude Cowork Killer”) (auf Englisch) · Paul J Lipsky

Die ersten drei vergleichen ↓

3OpenCode

Nr. 3 — OpenCode. In den Listen von 6 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 3. Sein Anteil am Code ist winzig, aber es ist kostenlos und offen, arbeitet mit mehr als 75 Modellanbietern und speichert Ihren Code nicht.

Schon gewusst?

  • Es gibt zwei Projekte namens OpenCode. Das aktive stammt vom Team hinter dem Framework SST, das heute Anomaly heißt. Ein älteres Projekt auf Go-Basis, opencode-ai/opencode, wird seit September 2025 nicht mehr gepflegt. Prüfen Sie daher, welches Repository Sie vor sich haben.

    Quelle ↗
Was es ist
Ein quelloffener Coding-Agent, der mit Modellen vieler Anbieter arbeitet.
Seine Stärke
Am offensten und am flexibelsten einsetzbar: MIT-Lizenz, mehr als 75 Anbieter, Konfigurationen liegen im Repository.
Für wen
Passt für Menschen, die Modelle frei wechseln wollen; weniger für alle, die einen fertigen gehosteten Dienst suchen.
  • Anteil am geprüften KI-Code0,7% des KI-Codes (Woche vom 5. Oktober)

Wikipedia · Wikidata

Geschichte

  • OpenCode kam vom Team hinter SST, einem Projekt für Entwicklerwerkzeuge. 2025 brachte das Team diese auf das Terminal ausgerichtete Arbeitsweise ins KI-Programmieren und baute einen quelloffenen Agenten, der mit Modellen vieler Anbieter arbeitet.

    Quelle ↗
Gut zu wissen

  • OpenCode ist kostenlos installierbar, braucht aber Ihre eigenen API-Schlüssel für KI-Modelle oder ein kostenpflichtiges Zen-Abo. Dieselbe Seite weist darauf hin, dass einige Funktionen ein modernes Terminal-Programm brauchen, und Updates verwalten Sie selbst.

    Quelle ↗
Was die Leute sagen

  • feels super clean and intuitive, no fussing around, just install, configure and start using it. — Aspireve

    Quelle ↗
Weiterlesen

  • Verbinden Sie ein Modell mit /connect und führen Sie dann /init in einem Projektordner aus. Öffnen Sie die dabei erstellte Datei AGENTS.md und lesen Sie sie zuerst, denn sie zeigt, was OpenCode über Ihren Code gelernt hat.

    Quelle ↗

Video: OpenCode Got Hacked BADLY ( Explained! ) (auf Englisch) · Code Bear

Die ersten drei vergleichen ↓

Die ersten drei nebeneinander

Claude CodeOpenAI CodexOpenCode
In den KI-Listen7 / 87 / 86 / 8
Anteil am geprüften KI-Code81,4% des KI-Codes15,7% des KI-Codes0,7% des KI-Codes (Woche vom 5. Oktober)
Auf Platz 1 beiChatGPT, Meta, Grok, Wenxin——

Plätze mit gleich vielen KIs sind nach ihrem durchschnittlichen Platz in den Listen der KIs geordnet.

Weitere Rankings

03Wissenswert

Was den KIs beim Erstellen der Liste aufgefallen ist.

Das Briefing bezeichnete den Meta-Deal als unbestätigt. Conductor selbst sagt nun, dass es in Meta aufgeht: Cloud schreibgeschützt am 13. Nov., Abschaltung und Beginn der Löschung am 20. Nov., lokale App bis Anfang 2027 gepflegt.

Bemerkt von:
Aufgenommen: ChatGPT, Grok, DeepSeek, MiMo. Nicht aufgenommen: Meta, Gemini, Nova, Wenxin.
Quelle ↗

Claude Code und Codex haben in der Woche vom 5. Okt. 96,9 % und in der Woche vom 26. Okt. 97,1 % des von cubic geprüften KI-Codes geschrieben. Das ist eine Stichprobe aus cubics Kundenkreis, keine weltweite Verbreitung.

Bemerkt von:
Aufgenommen: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, MiMo. Nicht aufgenommen: Nova, DeepSeek, Wenxin.
Quelle ↗

Die Chats sind die Schwachstelle: Ein Leitfaden behauptet, keine Alternative importiere Conductors lokale Chat-Datenbank. Amp hat aber am 4. Nov. einen einzeiligen Chat-Import aus Conductor veröffentlicht.

Bemerkt von:
Aufgenommen: Grok, DeepSeek. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, MiMo.
Quelle ↗

Ein Terminal-Ergebnis gehört zu einem Paar aus Modell und Laufumgebung: Opus 5.5 kommt in Claude Code auf der offiziellen Rangliste auf 64,8 %, bei Vals AI auf 65,2 % und im eigenen Lauf von Anthropic auf 66,4 %.

Bemerkt von:
Aufgenommen: Meta, Grok, DeepSeek. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, MiMo.
Quelle ↗

Die eigenen Momentaufnahmen von cubic weichen voneinander ab: Für die Woche vom 5. Okt. nennt der Artikel vom 16. Okt. für Codex 18,8 % und für Cursor 1,6 %, die aufgefrischten Daten dagegen 18,9 % und 1,5 %.

Bemerkt von:
Aufgenommen: ChatGPT, Grok. Nicht aufgenommen: Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.
Quelle ↗

04Was Leute fragen

Claude Code vs. Codex

In der Woche vom 26. Okt. hat Claude Code 81,4 % des von cubic geprüften KI-Codes geschrieben, Codex 15,7 %. Bei Terminal-Bench 4.0 löst Opus 5.5 in Claude Code 64,8 %, gegenüber 58,2 % für sowohl GPT-6 Astra als auch GPT-6.1 Sol in Codex.

Quelle ↗
Claude Code vs. Codex vs. Cursor

In derselben Woche hat Cursor 1,8 % geschrieben, nach 10,6 % Mitte August. Das bestplatzierte Modell in Cursor, Claude Opus 5, hat eine Fehlerquote von 1,22 — über dem Durchschnitt von 1,00.

Quelle ↗
Claude Code vs. Codex Preise

Beide kosten ab 20 $ im Monat (Claude Pro, ChatGPT Plus). Zum API-Listenpreis kostet die Ausgabe von GPT-6.1 Sol 10 $ je Million Token, die von Claude Opus 5.5 20 $.

Quelle ↗
Claude Code vs. Codex Reddit

In Foren wird ebenso über Nutzungsgrenzen gestritten wie über den Terminal-Abstand von 64,8 % zu 58,2 %. Ein Telemetrie-Beitrag aus dem Oktober ist anekdotisch und von der Arbeitslast abhängig, kein kontrollierter Test.

Quelle ↗

05So haben wir gezählt

In einfachen Worten, ohne Formeln.

1Die Frage

Die 10 besten Orte, um ein Team von Coding-Agenten weiterzuführen, wenn Conductor Cloud schließt

2Warum dieses Thema

Sie erhalten drei Tabellen, die drei verschiedene Spitzenreiter krönen, dazu die Frage der Übertragbarkeit, die keine Tabelle stellt.

3Wofür es gilt

weltweit, Softwareteams, die mehrere Coding-Agenten an einer Codebasis betreiben

4Worauf wir geachtet haben

  • Anteil des tatsächlich geprüften, von KI geschriebenen Codes je Agent (cubic Bug Bench)
  • Anteil gelöster Terminal-Aufgaben, mit genannter Testumgebung (Terminal-Bench 4.0)
  • Ergebnis bei tagesfüllenden Aufgaben, wobei alle Modelle in derselben Testumgebung laufen (FrontierSWE v2)
  • Ob Arbeitsbereich, Chats und Daten nach der Übernahme des Anbieters weiterhin dem Team gehören
  • cubic Bug Bench — Anteil der KI-zugeordneten Zeilen in zusammengeführten Pull Requests, die cubic geprüft hat, nach Coding-Agent, plus eine relative Fehlerquote (1,00 = Durchschnitt; niedriger ist sauberer). Dies ist die Kundenstichprobe von cubic, nicht die weltweite Verbreitung.
  • Terminal-Bench 4.0 (tbench.ai) — Anteil der 66 Kommandozeilen-Aufgaben, die gelöst wurden, je 5 Versuche, mit benanntem Modell und Laufumgebung.
  • Proximal FrontierSWE v2 — Durchschnittswert bei 34 offenen Aufgaben von bis zu 20 Stunden, wobei jedes Modell in derselben Proximal-Testumgebung läuft. Bewertet wird das Modell, nicht das Agenten-Produkt.
  • Conductor-Ankündigung — Conductors eigene Termine und Exportwege: schreibgeschützt, Abschaltung, Löschung, Übertragung auf den lokalen Rechner und wie lange die lokale App gepflegt wird.

5Wer gerankt hat

Die führenden KIs: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo. Jede hat unabhängig ihre eigene Zehnerliste erstellt und für jeden Platz eine Quelle genannt.

6Wie die Plätze festgelegt wurden

Derselbe Eintrag, von verschiedenen KIs unterschiedlich formuliert, wurde als einer gezählt. Je mehr KIs einen Eintrag auf ihre Liste setzten und je höher, desto höher sein Platz. „Einigkeit der KIs“ zeigt, wie viele KIs ihn auf ihrer eigenen Liste hatten. Quellen sind nur die, die die KIs selbst gefunden haben; nichts wurde von Hand ergänzt.

06Die Liste jeder KI

🇺🇸 ChatGPT10 Plätze · 4 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von ChatGPT beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Claude Code (2026)

    81,4% des von cubic geprüften, von KI geschriebenen Codes in der letzten vollständigen Woche, mit der stärksten veröffentlichten Terminal-Bench-4.0-Konfiguration.

    Quelle ↗
  2. 2
    OpenAI Codex (2026)

    GPT-6.1 Sol erreicht Astras Terminal-Ergebnis von 58,2% zu einem Bruchteil der gemessenen API-Kosten je Aufgabe.

    Quelle ↗
  3. 3
    OpenCode (2026)

    Die auf Übertragbarkeit ausgerichtete Alternative: spezialisierte Agenten können als Konfigurationsdateien im Projekt liegen.

    Quelle ↗
  4. 4
    GitHub-Copilot-Coding-Agenten (2026)

    Ein gemeinsamer Pull Request kann die Übergabe zwischen konkurrierenden Coding-Agenten sein, statt eines proprietären Chat-Verlaufs.

    Quelle ↗
  5. 5
    Cursor AI (2026)

    Entfernte Hintergrundagenten sind bequem, doch der Code läuft auf einer Infrastruktur, die Cursor kontrolliert.

    Quelle ↗
  6. 6
    Gemini CLI (2026)

    Ein quelloffener Terminal-Agent, dessen Erweiterungen mit der eigenen Konfiguration eines Entwicklungsteams mitwandern können.

    Quelle ↗
  7. 7
    OpenAI Agents SDK und Agents API (2026)

    Die Option, eine Steuerebene selbst zu bauen, mit standardmäßig bis zu sechs gleichzeitigen Unteragenten in der dokumentierten verwalteten Konfiguration.

    Quelle ↗
  8. 8
    GitHub Copilot in VS Code (2026)

    Der Editor wird zur Kommandozentrale: eigene Agenten, Unteragenten und Cloud-Sitzungen stehen neben der normalen Entwicklung.

    Quelle ↗
  9. 9
    Cursor-Hintergrundagenten (2026)

    Eine starke Option für unbeaufsichtigte Ausführung, doch ihre entfernten Sitzungen sind weniger übertragbar als die Git-Branches, die sie erzeugen.

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  10. 10
    Conductor lokal (2026, Übergang)

    Der kürzeste Wechsel ist in Conductor selbst eingebaut, doch der lokale Support soll Anfang 2027 auslaufen.

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Was ChatGPT aufgefallen ist

Conductors Meta-Deal ist nicht mehr nur eine unbestätigte Meldung: Conductor selbst sagt, dass das Unternehmen zu Meta wechselt. Die Cloud-Fristen sind der 13. November für den Schreibschutz und der 20. November für die Abschaltung und den Beginn der Löschung.

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Claude Code und Codex zusammen machten in der Woche vom 26. Oktober 97,1% des von cubic geprüften, KI zugeschriebenen Codes aus, doch das ist eine Stichprobe eines Prüfanbieters, keine weltweite Verbreitung.

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Ein Terminal-Ergebnis von 64,8% heißt nicht, dass Claude Code mit 64,8% Wahrscheinlichkeit das Softwareprojekt eines beliebigen Unternehmens abschließt. Es beschreibt einen bestimmten Benchmark, ein Modell, eine Testumgebung und eine Aufwandseinstellung.

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Der praktische Test der Kontinuität ist, ob Quellcode, Agenten-Anweisungen, Arbeitsbereiche und Gesprächsverlauf jeweils einzeln exportiert werden können. Conductors Abschaltung zeigt, warum die Übertragbarkeit des Codes allein nicht reicht.

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🇺🇸 Meta10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Meta beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Claude Code 2026

    78,1% des von cubic geprüften KI-Codes in der Woche vom 5. Oktober und 64,8% bei Terminal-Bench; lokale Sitzungen bleiben auf Ihrem Mac, wenn die Cloud am 13. November schreibgeschützt wird

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  2. 2
    OpenAI Codex 2026

    18,8% Anteil, Open-Source-CLI unter Apache 2.0, 58,2% bei Terminal-Bench für 1,92 $ je Aufgabe gegen 14,30 $ für Opus 5.5

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  3. 3
    OpenCode 2026

    0,7% Anteil am 5. Oktober, aber über 75 Anbieter, kostenlose Modelle, MIT-Lizenz — der Arbeitsbereich verlässt Ihren Rechner nie

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  4. 4
    Cursor 2026

    1,6% Anteil am 5. Oktober, gesunken vom Höchststand von 10,4%, dazu Editor, Cloud-Agenten und die Übernahme des Herstellers durch SpaceX für 60 Mrd. $

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  5. 5
    Coder 2026

    Selbst gehostete entfernte Entwicklungsumgebungen — Sie behalten Festplatten und Chats nach jedem Anbieter-Deal

    Quelle ↗
  6. 6
    Daytona 2026

    Quelloffene Verwaltung von Entwicklungsumgebungen, ersetzt die Vercel-Sandboxes, die Conductor Cloud nutzte

    Quelle ↗
  7. 7
    Traycer 2026

    Kostenloser MIT-Orchestrator für mehrere Agenten, für Mac, Windows und Linux, mit über 19 Agenten, direkter Ersatz für Conductor

  8. 8
    GitHub Copilot Workspace 2026

    Nicht im Agenten-Anteil von Bug Bench, doch die bezahlten Tarife führen GPT-5.6 Sol mit einer Fehlerquote von 0,65 — insgesamt das sauberste Modell

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  9. 9
    Devin von Cognition 2026

    Gehostetes Delegationsprodukt, die sauberste gehostete Oberfläche, doch der Arbeitsbereich liegt beim Anbieter — Muster: vor dem 20. November exportieren

  10. 10
    Superset / Paradev 2026

    Quelloffener Arbeitsbereich, entfernte Hosts und Automatisierungen, Team für 60 $ im Monat als Alternative zu Conductor Pro mit 50 $

Was Meta aufgefallen ist

Claude Code schrieb in der Woche vom 5. Oktober 78,1% des von cubic geprüften KI-Codes, doch das Standardmodell Opus 5.5 hat innerhalb von Claude Code mit 1,49 die schlechteste Fehlerquote — Fable 5.1 mit 1,09 ist sauberer

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Die Spitze bei Terminal-Bench 4.0 ist 64,8% ±3,1 für Opus 5.5 in Claude Code, doch dasselbe Modell erreicht 59,6% in der Testumgebung von Artificial Analysis — die Testumgebung zählt ebenso sehr wie das Modell

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Conductor-Cloud-Arbeitsbereiche werden am 13. November schreibgeschützt, und die Löschung beginnt am 20. November 2026, nach der Übernahme durch Meta, die am 4. November angekündigt wurde — der einzige Weg, das Eigentum zu behalten, ist die Übertragung über „Transfer to local“

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🇺🇸 Grok10 Plätze · 4 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Grok beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Claude Code

    Er schrieb in der Woche vom 26. Oktober 81,4% des von cubic geprüften KI-Codes, und Opus 5.5 in Claude Code führt die Terminal-Tabelle mit genannter Testumgebung mit 64,8% an.

    Quelle ↗
  2. 2
    Codex

    GPT-6.1 Sol innerhalb von Codex ist das sauberste eingestufte Paar mit 0,76 und erreicht bei Terminal-Aufgaben gleichauf mit Astra 58,2% — für etwa 634 $ gegenüber Astras Laufkosten von 3.300 $.

    Quelle ↗
  3. 3
    OpenCode

    Er machte am 5. Oktober 0,7% des von cubic geprüften KI-Codes aus, und OpenCode sagt, es speichere Ihren Code oder Kontext nicht.

    Quelle ↗
  4. 4
    Grok Build

    Grok 4.7 in Grok Build löst 37,6% von Terminal-Bench 4.0, und dasselbe Modell erreicht 29,5% bei tagesfüllenden Aufgaben in einer anderen Testumgebung.

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  5. 5
    Amp

    Am 4. November veröffentlichte Amp einen einzeiligen Import für Conductor-Chats und forderte Cloud-Nutzer auf, einen Arbeitsbereich vor dem 20. November auf den Mac zu übertragen.

    Quelle ↗
  6. 6
    Pi

    Pi schrieb in der Woche vom 26. Oktober 0,6% des von cubic geprüften KI-Codes, und cubic ordnet darin weiterhin kein Modell ein.

    Quelle ↗
  7. 7
    Coincide

    Eine kostenlose Mac-App unter MIT-Lizenz steuert Claude Code, Codex, Cursor, Grok Build, OpenCode und Antigravity mit Ihren eigenen Anmeldungen und leitet sie nicht weiter.

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  8. 8
    GitHub Copilot

    cubic sagt, Copilot stehe nicht auf seiner Seite der Coding-Agenten, daher hat der Assistent, für den viele Teams ohnehin bezahlen, auf dieser Tabelle keinen Anteil.

    Quelle ↗
  9. 9
    Antigravity CLI

    Google hat persönliche Gemini-CLI-Nutzer bereits am 18. Juni 2026 zur Antigravity CLI verschoben — genau die Art von Schritt, um die es in dieser Rangliste geht.

    Quelle ↗
  10. 10
    Cursor

    SpaceX schloss die Übernahme am 14. August 2026 ab, und Cursors Anteil am geprüften KI-Code fiel von 10,6% in der Woche vom 17. August auf 1,8% in der Woche vom 26. Oktober.

    Quelle ↗

Was Grok aufgefallen ist

Conductor bestätigte den Wechsel zu Meta am 4. November 2026. Conductor Cloud wird am 13. November schreibgeschützt und am 20. November abgeschaltet; laut TechCrunch beginnt danach die Löschung der Cloud-Daten. Die lokale Mac-App erhält bis Anfang 2027 weiter Modelle und wichtige Korrekturen.

Quelle ↗

In der Woche vom 5. Oktober schrieben Claude Code und Codex zusammen 96,9% des von cubic geprüften KI-Codes. Cursor hatte in der Woche vom 17. August seinen Höchststand von 10,6% und lag im Artikel von cubic vom 16. Oktober bei 1,6%.

Quelle ↗

Bei FrontierSWE v2 führt GPT-6 Astra mit 65,5% und kostet etwa 1.029,65 $ je Durchlauf. Claude Opus 5.5 liegt in derselben Testumgebung bei 62,3% und etwa 98,87 $ je Durchlauf. Das Ergebnis sagt nicht, dass der Arbeitsbereich Ihnen gehört.

Quelle ↗

Eine Übertragung per Rechtsklick auf den Mac oder über Einstellungen, Konto, Daten exportieren ist der Weg, den Conductor nennt, damit ein Cloud-Arbeitsbereich und seine Chats den Anbieter vor dem 20. November verlassen.

Quelle ↗
🇺🇸 Gemini10 Plätze

Dieselbe Frage, allein von Gemini beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Conductor lokal (selbst gehostet, Mac und eigene Hardware)

    Conductor Cloud wird am 20. November 2026 abgeschaltet, doch die lokale Engine erlaubt Teams, Multi-Agenten-Worktrees bis 2027 direkt auf eigenen Rechnern zu bewahren.

  2. 2
    Claude Code CLI

    Kontrolliert 78,1% aller von KI geprüften Produktions-Pull-Requests und führt die Terminal-Erfolgsquote mit 64,8% an, ohne auf einen externen Cloud-Host angewiesen zu sein.

  3. 3
    OpenAI Codex CLI und Workspaces

    Hält 18,8% des ausgelieferten Codes und erreicht 58,2% bei Terminal-Aufgaben, gestützt auf das Ergebnis von GPT-6 Astra von 65,5% bei 20-stündigen Aufgaben.

  4. 4
    Daytona

    Eine quelloffene, selbst gehostete Verwaltungsebene für Entwicklungsumgebungen, die standardisierte parallele Sandboxes auf privaten Cloud- oder Vor-Ort-Instanzen bereitstellt.

  5. 5
    DevPod / Devcontainers

    Ein Desktop-Orchestrator ohne eigenes Backend, der über AWS, GCP, Azure oder lokales Docker agentenbereite Container-Arbeitsbereiche startet, ohne vermittelnden SaaS-Dienst.

  6. 6
    Gitpod Dedicated

    Automatisiert isolierte, kurzlebige Entwicklungsumgebungen, die streng innerhalb der eigenen Cloud-VPC des Kunden bereitgestellt werden, mit Datengrenzen für einen einzelnen Mandanten.

  7. 7
    Cursor Multi-Agent-Hintergrund-Arbeitsbereich

    Hält 1,6% des in Unternehmen geprüften KI-Codes und bietet lokale Desktop-Steuerung zusammen mit Cloud-Rechenarbeitern im Hintergrund.

  8. 8
    GitHub Codespaces und Copilot Workspace

    Direkt in GitHub-Repositorys integriert, mit zentralen Sicherheitsrichtlinien, doch an die von Microsoft verwaltete Infrastruktur gebunden.

    Quelle ↗
  9. 9
    OpenCode-Engine

    Ein vollständig quelloffenes lokales Gerüst für Coding-Agenten mit 0,7% der von cubic geprüften Commits und uneingeschränkter Modellwahl.

  10. 10
    Modal / E2B Agent-Sandboxes

    Spezialisierte, schnelle Mikro-VM-Sandboxes, die agentische Python- und Bash-Umgebungen in unter 200 ms starten, für eigene Orchestrierungsschwärme im Team.

🇨🇳 DeepSeek10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von DeepSeek beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Orca

    94.800 GitHub-Sterne und MIT-Lizenz: der nächste direkte Ersatz für Conductors lokales Worktree-Modell, mit einem Migrationsleitfaden, der bestehende Arbeitsbereiche an Ort und Stelle öffnet.

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  2. 2
    Paradev

    Kostenlos/Pro 20 $ pro Nutzer, Team-Tarif für 60 $; läuft mit jedem CLI-Agenten auf Rechnern, die Ihnen gehören, mit Überprüfung auf dem iPhone und geplanten Automatisierungen.

    Quelle ↗
  3. 3
    Ref

    Ein gemeinsames Dokument pro Projekt statt eines Arbeitsbereichs je Agent: Ref trägt den Kontext über Agenten und Personen hinweg und kann Claude Code unter Ihrer eigenen Anmeldung in der Cloud oder auf einem gekoppelten Laptop laufen lassen.

    Quelle ↗
  4. 4
    boxes.dev

    Jeder Agent bekommt eine eigene Cloud-VM und Ihr eigenes Abo für Codex oder Claude; am nächsten an Conductor Clouds immer aktivem Sandbox, mit einer Warnung vor Anbieterbindung.

  5. 5
    Paseo

    Kostenlos, Apache-2.0 und gebaut, um Agenten auf Rechnern laufen zu lassen, die Sie kontrollieren — Desktop, Mobilgerät und CLI — ohne gehosteten Dienst.

  6. 6
    T3 Code

    45.000 Sterne und eine minimale grafische Oberfläche, die Claude Code, Codex und Cursor über Ihr eigenes Abo einbindet — der schnellste Ersatz für „npx t3code“, wenn Sie es einfach mögen.

  7. 7
    Emdash

    MIT, über 23 Agenten-CLIs und mehr als 2.900 Sterne: die breiteste Agentenauswahl in einer kostenlosen Desktop-App, obwohl ihre Prüfebene dünner ist als die von Paradev.

    Quelle ↗
  8. 8
    Crystal / Nimbalyst

    3.131 Sterne, MIT, und nur auf Claude Code und Codex ausgerichtet; jetzt als Nimbalyst weitergeführt — eine schmale, aber ehrliche quelloffene Ausweichlösung.

    Quelle ↗
  9. 9
    Claude Squad

    Eine Terminal-App, keine grafische Oberfläche: verwaltet Claude Code, Codex, Gemini, Aider, OpenCode und Amp in getrennten Arbeitsbereichen, mit der wenigsten Oberfläche, an der etwas kaputtgehen kann.

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  10. 10
    Conductor-App (lokal)

    Die Mac-App läuft bis Anfang 2027, und die lokalen Git-Worktrees gehören Ihnen — doch danach gibt es keine neuen Modelle oder Korrekturen mehr, daher ist es eine Brücke, kein Zuhause.

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Was DeepSeek aufgefallen ist

Conductor Cloud gibt Teams 16 Tage von der Übernahme am 4. November bis zur ersten Datenlöschung am 20. November; der Schreibschutz beginnt am 13. November, daher ist die praktische Frist ab heute neun Tage entfernt.

Quelle ↗

Ihre Git-Worktrees überstehen die Abschaltung, die Chats aber nicht: Conductor speichert Sitzungen in einer lokalen SQLite-Datenbank, die keine Alternative importiert. Teams können die Agentensitzung fortsetzen, aber nicht den Gesprächsverlauf.

Quelle ↗

Quelloffene Lizenzen sind die echte Eigentumsgarantie: Orca, Paseo, Emdash, T3 Code und Claude Squad legen den Arbeitsbereich auf Ihren Rechner; Ref und boxes.dev lassen den Agenten weiterhin in der Cloud eines anderen laufen.

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🇨🇳 Wenxin10 Plätze

Dieselbe Frage, allein von Wenxin beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Claude Code (Anthropic) 2026

    78% des von cubic geprüften KI-Codes, 64,8% bei Terminal-Bench — Ihr Repository bleibt auf Ihrer Festplatte in Ihrem Besitz.

    Quelle ↗
  2. 2
    Codex (OpenAI) 2026

    GPT-6 Astra erreicht 58,2% bei Terminal-Aufgaben, aber 1,13 Fehler pro Zeile innerhalb des Agenten.

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  3. 3
    Cursor (Anysphere) 2026

    1,6% Anteil bei cubic und 66% benutzereigene Repositorys — kleiner KI-Anteil, großes Vertrauen.

  4. 4
    OpenCode (Open Source) 2026

    0,7% Anteil bei cubic, aber vollständig selbst gehostet — niemand kann Ihre Festplatte löschen.

  5. 5
    Grok Build (xAI) 2026

    37,6% bei Terminal-Bench — ein starker Terminal-Läufer, schwach bei der Zahl der Fehler im ausgelieferten Code.

    Quelle ↗
  6. 6
    Windsurf (Codeium) 2026

    Agentische IDE mit lokaler Installationsoption; hält 1,6–3% des von cubic geprüften KI-Codes.

    Quelle ↗
  7. 7
    Aider (Open Source) 2026

    GitHub-Copilot-Alternative mit eigenem Schlüssel; 100% lokal, 0% Anbieterbindung.

  8. 8
    GitHub Copilot Workspace (Microsoft) 2026

    Der agentische PR-Modus liefert schnell aus; Arbeitsbereiche werden in der Cloud verwaltet, mit Export für Unternehmen.

  9. 9
    JetBrains AI Assistant (JetBrains) 2026

    IDEs, die Sie bereits besitzen; Plug-in-Agenten, lokale Projektdateien, keine Gefahr einer Löschung in der Cloud.

    Quelle ↗
  10. 10
    Devin (Cognition) 2026

    Vollständig autonomer Agent; in der Cloud gehostet, mit der Gefahr einer gestuften Abschaltung nach Übernahmen.

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🇨🇳 MiMo10 Plätze · 4 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von MiMo beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Conductor (lokale Mac-App, 2026)

    Das Startup wurde gekauft — doch nur seine gemietete Cloud stirbt; die lokale Mac-App hält jeden Arbeitsbereich auf Ihrer eigenen Festplatte.

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  2. 2
    Superset (lokal zuerst, Agenten-Arbeitsbereich, 2026)

    Betreibt den Agenten, der 78% des von cubic geprüften KI-Codes geschrieben hat, plus fünf Rivalen — von Ihrer eigenen Festplatte aus, daher kann kein Käufer es abschalten.

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  3. 3
    Nimbalyst (Arbeitsbereich für mehrere Agenten, 2026)

    Der Conductor-Ablauf, bei dem Conductor nie lief — Windows- und Linux-Teams erhalten isolierte Git-Arbeitsbereiche und Diff-Prüfung.

    Quelle ↗
  4. 4
    Campfire (Agenten-Arbeitsbereich, 2026)

    Gebaut für genau den Moment, den sein Hersteller beschrieb: „Ein Abschaltungshinweis ist ein schlechter Moment, um festzustellen, dass Ihr Arbeitsablauf in der Hand eines anderen lag.“

  5. 5
    Die Codex-App (OpenAI, 2026)

    Ein Anbieter, eine Cloud — doch sie stellt das Modell, das den Rekord für lange Aufgaben hält (65,5%), und schreibt 18,8% des gesamten von cubic geprüften KI-Codes.

    Quelle ↗
  6. 6
    Claude Code (Anthropic-CLI und Desktop, 2026)

    Die Standardwahl der Branche — 78,1% des geprüften KI-Codes — doch es ist immer nur ein Agent auf einmal, daher wachsen Teams um ihn herum.

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  7. 7
    CodeAgentSwarm (Runner für mehrere Agenten, 2026)

    Betreibt den Schwarm dort, wo die Arbeit geschieht, während Conductors Beschreibung noch von „lokalen Mac-Arbeitsbereichen oder verwalteten Cloud-Sandboxes“ spricht.

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  8. 8
    Alethe (lokal zuerst, Desktop-Arbeitsbereich, 2026)

    Agenten und Shells laufen als echte Prozesse auf Ihrem Rechner — die reinste Antwort der Liste auf die Frage: „Wem gehört der Arbeitsbereich, wenn der Host gekauft wird?“

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  9. 9
    Orca (Agenten-Arbeitsbereich, 2026)

    Einer von vier Namen, die ein Anbieter von Arbeitsbereichen als das eigentliche Feld nach Conductor nennt — nach Superset, der Codex-App und Nimbalyst.

    Quelle ↗
  10. 10
    Schlichte Git-Worktrees und Terminals (ohne Host, 2026)

    Der einzige „Ort“ ohne Abschaltungshinweis: keine Miete, kein Käufer, kein Löschdatum — und jede Testumgebung setzt ihn bereits voraus.

    Quelle ↗

Was MiMo aufgefallen ist

Conductor Cloud war kaum drei Monate live (gestartet am 30. Juli), bevor am 13. November der Schreibschutz und am 20. November die Löschung kamen — der schnellste Beweis, dass gemietete Arbeitsbereiche mitten im Projekt verschwinden können.

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Ein einziges Gerüst, Claude Code, erzeugte 78,1% des gesamten von cubic geprüften KI-Codes — der Markt ist konzentrierter, als es jeder Benchmark-Wettlauf vermuten lässt.

Quelle ↗

Das beste Terminal-Paar (Opus 5.5 in Claude Code, 64,8%) und das beste Modell für lange Aufgaben (GPT-6 Astra, 65,5%) sind verschiedene Plätze bei verschiedenen Anbietern.

Quelle ↗

Keine Rangliste misst das Eigentum überhaupt — das Kriterium, das über die Woche der Conductor-Nutzer entschied, taucht in keiner veröffentlichten Tabelle auf.

Quelle ↗