Modellvergleich
DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning)
vs. Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · DeepSeek, Alibaba
Chatten mit DeepSeek & Qwen3.5Guenstigstes Modell
$0.25/1M
Hoechste Intelligenz
81.9% GPQA
Bestes Coding
31.9 Coding-Index
Preisunterschied
1.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning)
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- AIME 2025
Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)
- GPQA
- HLE
| Metrik | De DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) | Al Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.34/1M | $0.25/1M |
| Output-Kosten | $1.50/1M | $2.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.63/1M | $0.69/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | Alibaba |
| Veröffentlichung | 22. Sept. 2025 | 24. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 145.9 tok/s |
| TTFT | — | 1037ms |
| Latenz | — | 1037ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 28.5 | 30.7 |
| Coding | 31.9 | 16.8 |
| Mathe | 53.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 75.1% | 81.9% |
| MMLU Pro | 83.6% | — |
| HLE | 8.4% | 12.8% |
| LiveCodeBench | 52.9% | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 53.7% | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 32.1% | 29.3% |
| LCR | 43.3% | 55.3% |
| IFBench | 41.2% | 44.5% |
| TAU-bench v2 | 37.1% | 86.3% |
| TerminalBench Hard | 31.8% | 10.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.25/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 81.9% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) erreicht einen 31.9 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 V3.1 Terminus (Non-reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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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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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.