Modellvergleich
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
vs. Qwen3.7 Max
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · DeepSeek, Alibaba
Empfehlung
DeV4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)10 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
100.0 Wert-Score
59.2 Reasoning / $0.18/1M
Niedrigster Preis
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
$0.14/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
59.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
69.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) ist 17,9x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.7 Max.
Reasoning-Unterschied
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) liegt 0.4 Punkte vor Qwen3.7 Max beim Reasoning.
Coding-Unterschied
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) liegt 3.1 Punkte vor Qwen3.7 Max beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
DeepSeek
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.7 Max
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
EU-gehostete Inferenz
Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl De V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) | Al Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.14/1M | $2.50/1M |
| Output-Kosten | $0.28/1M | $7.50/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.18/1M | $3.75/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | Alibaba |
| Veröffentlichung | 31. Juli 2026 | 19. Mai 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 201.6 tok/s |
| TTFT | — | 1593ms |
| Latenz | — | 13540ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 4.6 |
| Reasoning-Score | 59.2 | 58.8 |
| Intelligenz | 49.9 | 46.0 |
| Coding | 69.1 | 66.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 90.8% | 92.3% |
| HLE | 36.8% | 38.1% |
| SciCode | 49.9% | 48.8% |
| LCR | 65.7% | 69.0% |
| IFBench | — | 80.5% |
| TAU-bench v2 | — | 94.7% |
| TerminalBench Hard | — | 50.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.14/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 59.2 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) erreicht einen 69.1 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
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3.7 Max
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
