Modellvergleich

R1 Distill Llama 8B
vs. Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)

Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · DeepSeek, Meta

Empfehlung

DeepSeek logo R1 Distill Llama 8B 9 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT

Niedrigster Preis

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R1 Distill Llama 8B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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R1 Distill Llama 8B

35.4 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Preisunterschied

R1 Distill Llama 8B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.2 Instruct 90B (Vision).

Reasoning-Unterschied

R1 Distill Llama 8B liegt 9.8 Punkte vor Llama 3.2 Instruct 90B (Vision) beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

R1 Distill Llama 8B gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.

Live compare

Response Face-Off

Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.

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tok/s

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Welche Antwort war nuetzlicher?

KI-Chat

Mit 80+ Modellen chatten

Inference-API

EU-gehostete Inferenz

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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DeepSeek
Meta logo Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)
Meta
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$1.38/1M
Output-Kosten $0.00/1M$1.38/1M
Gemischt (3:1) $1.38/1M
Spezifikationen
Anbieter DeepSeekMeta
Veröffentlichung 20. Jan. 202525. Sept. 2024
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 46.1 tok/s
TTFT 549ms
Latenz 549ms
Composite-Indizes
Wert-Score 100.0
Reasoning-Score 35.425.6
Intelligenz 12.111.9
Mathe 41.3
Standard-Benchmarks
GPQA 30.2%43.2%
MMLU Pro 54.3%67.1%
HLE 4.2%4.9%
LiveCodeBench 23.3%21.4%
MATH 500 85.3%62.9%
AIME 2025 41.3%
AIME (Original) 33.3%5.0%
SciCode 11.9%24.0%
LCR 0.0%
IFBench 17.6%

Wichtigste Erkenntnisse

R1 Distill Llama 8B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

R1 Distill Llama 8B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 35.4 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.

Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.

Wann welches Modell sinnvoll ist

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R1 Distill Llama 8B

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)

  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen