Modellvergleich

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
vs. Qwen2.5 Max

Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek, Alibaba

Chatten mit DeepSeek & Qwen2.5

Guenstigstes Modell

DeepSeek logo DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

$0.00/1M

Hoechste Intelligenz

Alibaba logo Qwen2.5 Max

58.7% GPQA

Preisunterschied

Infinityx

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

6 Tests
DeepSeek logo

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

3
  • LiveCodeBench
  • MATH 500
  • AIME 2025
Alibaba logo

Qwen2.5 Max

3
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
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GLM

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
DeepSeek logo DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
DeepSeek
Alibaba logo Qwen2.5 Max
Alibaba
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$1.60/1M
Output-Kosten $0.00/1M$6.40/1M
Gemischt (3:1) $2.80/1M
Spezifikationen
Anbieter DeepSeekAlibaba
Veröffentlichung 20. Jan. 202528. Jan. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 47.2 tok/s
TTFT 1085ms
Latenz 1085ms
Composite-Indizes
Intelligenz 15.816.3
Coding
Mathe 55.7
Standard-Benchmarks
GPQA 48.4%58.7%
MMLU Pro 74.0%76.2%
HLE 4.4%4.5%
LiveCodeBench 37.6%35.9%
MATH 500 94.9%83.5%
AIME 2025 55.7%
AIME (Original) 66.7%23.3%
SciCode 23.9%33.7%
LCR 7.0%
IFBench 22.1%
TAU-bench v2
TerminalBench Hard

Wichtigste Erkenntnisse

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen2.5 Max fuehrt bei Reasoning mit 58.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

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

Wann welches Modell sinnvoll ist

DeepSeek logo

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
Alibaba logo

Qwen2.5 Max

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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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.

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