Modellvergleich
R1 0528 Qwen3 8B
vs. GPT-4.1
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek, OpenAI
Chatten mit R1 & GPT-4.1Guenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
66.6% GPQA
Bestes Coding
21.8 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests R1 0528 Qwen3 8B
- HLE
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
GPT-4.1
- GPQA
- MMLU Pro
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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 | De R1 0528 Qwen3 8B | Op GPT-4.1 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $8.00/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $3.50/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | OpenAI |
| Veröffentlichung | 29. Mai 2025 | 14. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 82.5 tok/s |
| TTFT | — | 666ms |
| Latenz | — | 666ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 16.4 | 26.3 |
| Coding | 7.8 | 21.8 |
| Mathe | 63.7 | 34.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 61.2% | 66.6% |
| MMLU Pro | 73.9% | 80.6% |
| HLE | 5.6% | 4.6% |
| LiveCodeBench | 51.3% | 45.7% |
| MATH 500 | 93.2% | 91.3% |
| AIME 2025 | 63.7% | 34.7% |
| AIME (Original) | 65.0% | 43.7% |
| SciCode | 20.4% | 38.1% |
| LCR | 13.0% | 61.0% |
| IFBench | 19.9% | 43.0% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 47.1% |
| TerminalBench Hard | 1.5% | 13.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
R1 0528 Qwen3 8B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GPT-4.1 fuehrt bei Reasoning mit 66.6% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GPT-4.1 erreicht einen 21.8 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
R1 0528 Qwen3 8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
GPT-4.1
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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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