Modellvergleich
R1 Distill Qwen 32B
vs. GPT-4.5 (Preview)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · DeepSeek, OpenAI
Empfehlung
Op GPT-4.5 (Preview) 1 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Intelligenz
Niedrigster Preis
R1 Distill Qwen 32B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
R1 Distill Qwen 32B
53.3 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
R1 Distill Qwen 32B liegt 33.3 Punkte vor GPT-4.5 (Preview) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GPT-4.5 (Preview) gewinnt 1 messbare Kategorien, darunter Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
R1 Distill Qwen 32B
DeepSeek
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
GPT-4.5 (Preview)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | De R1 Distill Qwen 32B | Top-Wahl Op GPT-4.5 (Preview) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | OpenAI |
| Veröffentlichung | 20. Jan. 2025 | 27. Feb. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 53.3 | 20.0 |
| Intelligenz | 17.2 | 20.0 |
| Mathe | 63.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 61.5% | — |
| MMLU Pro | 73.9% | — |
| HLE | 5.5% | — |
| LiveCodeBench | 27.0% | — |
| MATH 500 | 94.1% | — |
| AIME 2025 | 63.0% | — |
| AIME (Original) | 68.7% | — |
| SciCode | 37.6% | — |
| LCR | 9.7% | — |
| IFBench | 22.9% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
R1 Distill Qwen 32B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
R1 Distill Qwen 32B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 53.3 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 32B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
GPT-4.5 (Preview)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen 
