Modellvergleich
R1 (Jan '25)
vs. gpt-oss-20B (low)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek, OpenAI
Chatten mit R1 & gpt-oss-20BGuenstigstes Modell
$0.06/1M
Hoechste Intelligenz
70.8% GPQA
Bestes Coding
15.9 Coding-Index
Preisunterschied
27.9x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests R1 (Jan '25)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- MATH 500
- AIME 2025
gpt-oss-20B (low)
- LiveCodeBench
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GLM 5
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$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | De R1 (Jan '25) | Op gpt-oss-20B (low) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.68/1M | $0.06/1M |
| Output-Kosten | $4.70/1M | $0.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.43/1M | $0.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | OpenAI |
| Veröffentlichung | 20. Jan. 2025 | 5. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 241.4 tok/s |
| TTFT | — | 355ms |
| Latenz | — | 8639ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 18.8 | 20.8 |
| Coding | 15.9 | 14.4 |
| Mathe | 68.0 | 62.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 70.8% | 61.1% |
| MMLU Pro | 84.4% | 71.8% |
| HLE | 9.3% | 5.1% |
| LiveCodeBench | 61.7% | 65.2% |
| MATH 500 | 96.6% | — |
| AIME 2025 | 68.0% | 62.3% |
| AIME (Original) | 68.3% | — |
| SciCode | 35.7% | 34.0% |
| LCR | 52.3% | 31.0% |
| IFBench | 39.0% | 57.8% |
| TAU-bench v2 | 11.4% | 50.3% |
| TerminalBench Hard | 6.1% | 4.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
gpt-oss-20B (low) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.06/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
R1 (Jan '25) fuehrt bei Reasoning mit 70.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
R1 (Jan '25) erreicht einen 15.9 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
R1 (Jan '25)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
gpt-oss-20B (low)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
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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
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