Modellvergleich
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)
vs. o3
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek, OpenAI
Chatten mit DeepSeek & o3Guenstigstes Modell
$0.28/1M
Hoechste Intelligenz
82.7% GPQA
Bestes Coding
38.4 Coding-Index
Preisunterschied
7.1x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
o3
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
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| Metrik | De DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | Op o3 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.28/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $0.42/1M | $8.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.32/1M | $3.50/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | OpenAI |
| Veröffentlichung | 1. Dez. 2025 | 16. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 48.2 tok/s | 130.8 tok/s |
| TTFT | 1296ms | 6372ms |
| Latenz | 1296ms | 6372ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 32.1 | 38.4 |
| Coding | 34.6 | 38.4 |
| Mathe | 59.0 | 88.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 75.1% | 82.7% |
| MMLU Pro | 83.7% | 85.3% |
| HLE | 10.5% | 20.0% |
| LiveCodeBench | 59.3% | 80.8% |
| MATH 500 | — | 99.2% |
| AIME 2025 | 59.0% | 88.3% |
| AIME (Original) | — | 90.3% |
| SciCode | 38.7% | 41.0% |
| LCR | 39.0% | 69.3% |
| IFBench | 49.0% | 71.4% |
| TAU-bench v2 | 78.9% | 80.7% |
| TerminalBench Hard | 32.6% | 37.1% |
Wichtigste Erkenntnisse
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.28/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o3 fuehrt bei Reasoning mit 82.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
o3 erreicht einen 38.4 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 V3.2 (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
o3
- 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.