Modellvergleich
Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)
vs. NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Anthropic, NVIDIA
Chatten mit Claude & NVIDIAGuenstigstes Modell
$0.30/1M
Hoechste Intelligenz
83.4% GPQA
Bestes Coding
38.6 Coding-Index
Preisunterschied
10.0x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- AIME 2025
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning)
- HLE
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | An Claude 4.5 Sonnet (Reasoning) | NV NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $3.00/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $15.00/1M | $0.75/1M |
| Gemischt (3:1) | $6.00/1M | $0.41/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Anthropic | NVIDIA |
| Veröffentlichung | 29. Sept. 2025 | 11. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 60.2 tok/s | 159.7 tok/s |
| TTFT | 7591ms | 1005ms |
| Latenz | 7591ms | 13525ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 43.0 | 36.0 |
| Coding | 38.6 | 31.2 |
| Mathe | 88.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 83.4% | 80.0% |
| MMLU Pro | 87.5% | — |
| HLE | 17.3% | 19.2% |
| LiveCodeBench | 71.4% | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 88.0% | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 44.7% | 36.0% |
| LCR | 65.7% | 60.0% |
| IFBench | 57.3% | 71.5% |
| TAU-bench v2 | 78.1% | 67.8% |
| TerminalBench Hard | 35.6% | 28.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Claude 4.5 Sonnet (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 83.4% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Claude 4.5 Sonnet (Reasoning) erreicht einen 38.6 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
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Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.