Modellvergleich
R1 Distill Qwen 1.5B
vs. Gemini 1.5 Flash-8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · DeepSeek, Google
Empfehlung
Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA
Niedrigster Preis
R1 Distill Qwen 1.5B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Gemini 1.5 Flash-8B
24.8 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
Reasoning-Unterschied
Gemini 1.5 Flash-8B liegt 3.0 Punkte vor R1 Distill Qwen 1.5B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Gemini 1.5 Flash-8B gewinnt 8 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, MMLU Pro.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
R1 Distill Qwen 1.5B
DeepSeek
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Gemini 1.5 Flash-8B
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | De R1 Distill Qwen 1.5B | Top-Wahl Go Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | |
| Veröffentlichung | 20. Jan. 2025 | 3. Okt. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 21.8 | 24.8 |
| Intelligenz | 9.1 | 11.1 |
| Mathe | 22.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 9.8% | 35.9% |
| MMLU Pro | 26.9% | 56.9% |
| HLE | 3.3% | 4.5% |
| LiveCodeBench | 7.0% | 21.7% |
| MATH 500 | 68.7% | 68.9% |
| AIME 2025 | 22.0% | — |
| AIME (Original) | 17.7% | 3.3% |
| SciCode | 6.6% | 22.9% |
| LCR | 0.3% | — |
| IFBench | 13.2% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
R1 Distill Qwen 1.5B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Gemini 1.5 Flash-8B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 24.8 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
R1 Distill Qwen 1.5B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Gemini 1.5 Flash-8B
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse