Modellvergleich
DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning)
vs. o3-mini
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · DeepSeek, OpenAI
Chatten mit DeepSeek & o3-miniGuenstigstes Modell
$0.28/1M
Hoechste Intelligenz
74.8% GPQA
Bestes Coding
30.0 Coding-Index
Preisunterschied
3.9x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning)
- MMLU Pro
- AIME 2025
o3-mini
- GPQA
- HLE
- LiveCodeBench
- MATH 500
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| Metrik | De DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) | Op o3-mini |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.28/1M | $1.10/1M |
| Output-Kosten | $0.42/1M | $4.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.32/1M | $1.93/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | OpenAI |
| Veröffentlichung | 29. Sept. 2025 | 31. Jan. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 47.4 tok/s | 152.0 tok/s |
| TTFT | 1339ms | 8858ms |
| Latenz | 1339ms | 8858ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 28.4 | 25.9 |
| Coding | 30.0 | 17.9 |
| Mathe | 57.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 73.8% | 74.8% |
| MMLU Pro | 83.6% | 79.1% |
| HLE | 8.6% | 8.7% |
| LiveCodeBench | 55.4% | 71.7% |
| MATH 500 | — | 97.3% |
| AIME 2025 | 57.7% | — |
| AIME (Original) | — | 77.0% |
| SciCode | 39.9% | 39.9% |
| LCR | 43.0% | — |
| IFBench | 43.1% | — |
| TAU-bench v2 | 33.9% | 28.7% |
| TerminalBench Hard | 25.0% | 6.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.28/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o3-mini fuehrt bei Reasoning mit 74.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) erreicht einen 30.0 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 Exp (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
o3-mini
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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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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