Modellvergleich
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
vs. DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek
Chatten mit DeepSeekGuenstigstes Modell
$0.27/1M
Hoechste Intelligenz
73.5% GPQA
Bestes Coding
28.4 Coding-Index
Preisunterschied
2.1x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
- MATH 500
- AIME 2025
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
| Metrik | De DeepSeek R1 Distill Qwen 32B | De DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.27/1M | $0.56/1M |
| Output-Kosten | $0.27/1M | $1.68/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.27/1M | $0.84/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | DeepSeek |
| Veröffentlichung | 20. Jan. 2025 | 21. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 45.3 tok/s | — |
| TTFT | 244ms | — |
| Latenz | 44439ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 17.2 | 28.1 |
| Coding | — | 28.4 |
| Mathe | 63.0 | 49.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 61.5% | 73.5% |
| MMLU Pro | 73.9% | 83.3% |
| HLE | 5.5% | 6.3% |
| LiveCodeBench | 27.0% | 57.7% |
| MATH 500 | 94.1% | — |
| AIME 2025 | 63.0% | 49.7% |
| AIME (Original) | 68.7% | — |
| SciCode | 37.6% | 36.7% |
| LCR | 9.7% | 45.0% |
| IFBench | 22.9% | 37.8% |
| TAU-bench v2 | — | 34.8% |
| TerminalBench Hard | — | 24.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.27/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 73.5% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) erreicht einen 28.4 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
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
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
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