Modellvergleich
DeepSeek V3 (Dec '24)
vs. DeepSeek V3.2 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek
Chatten mit DeepSeekGuenstigstes Modell
$0.28/1M
Hoechste Intelligenz
84.0% GPQA
Bestes Coding
36.7 Coding-Index
Preisunterschied
1.4x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests DeepSeek V3 (Dec '24)
- MATH 500
DeepSeek V3.2 (Reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
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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 DeepSeek V3 (Dec '24) | De DeepSeek V3.2 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.40/1M | $0.28/1M |
| Output-Kosten | $0.89/1M | $0.42/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.52/1M | $0.32/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | DeepSeek |
| Veröffentlichung | 26. Dez. 2024 | 1. Dez. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 47.4 tok/s |
| TTFT | — | 1345ms |
| Latenz | — | 43537ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 16.5 | 41.7 |
| Coding | 16.4 | 36.7 |
| Mathe | 26.0 | 92.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 55.7% | 84.0% |
| MMLU Pro | 75.2% | 86.2% |
| HLE | 3.6% | 22.2% |
| LiveCodeBench | 35.9% | 86.2% |
| MATH 500 | 88.7% | — |
| AIME 2025 | 26.0% | 92.0% |
| AIME (Original) | 25.3% | — |
| SciCode | 35.4% | 38.9% |
| LCR | 29.0% | 65.0% |
| IFBench | 34.8% | 60.7% |
| TAU-bench v2 | 22.8% | 90.6% |
| TerminalBench Hard | 6.8% | 35.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
DeepSeek V3.2 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.28/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
DeepSeek V3.2 (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 84.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
DeepSeek V3.2 (Reasoning) erreicht einen 36.7 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 V3 (Dec '24)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
DeepSeek V3.2 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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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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.