Modellvergleich
Devstral Small (May '25)
vs. Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Mistral, Alibaba
Chatten mit Devstral & Qwen3Guenstigstes Modell
$0.06/1M
Hoechste Intelligenz
51.6% GPQA
Bestes Coding
19.4 Coding-Index
Preisunterschied
7.5x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests Devstral Small (May '25)
Kein eindeutiger Sieger
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
- GPQA
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
- 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 | Mi Devstral Small (May '25) | Al Qwen3 Coder 30B A3B Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.06/1M | $0.45/1M |
| Output-Kosten | $0.12/1M | $2.25/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.07/1M | $0.90/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Mistral | Alibaba |
| Veröffentlichung | 21. Mai 2025 | 31. Juli 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 28.1 tok/s |
| TTFT | — | 1482ms |
| Latenz | — | 1482ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 18.0 | 20.0 |
| Coding | 12.2 | 19.4 |
| Mathe | — | 29.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 43.4% | 51.6% |
| MMLU Pro | 63.2% | 70.6% |
| HLE | 4.0% | 4.0% |
| LiveCodeBench | 25.8% | 40.3% |
| MATH 500 | 68.4% | 89.3% |
| AIME 2025 | — | 29.0% |
| AIME (Original) | 6.7% | 29.7% |
| SciCode | 24.5% | 27.8% |
| LCR | 26.7% | 29.0% |
| IFBench | 31.6% | 32.7% |
| TAU-bench v2 | 38.0% | 34.5% |
| TerminalBench Hard | 6.1% | 15.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
Devstral Small (May '25) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.06/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct fuehrt bei Reasoning mit 51.6% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct erreicht einen 19.4 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
Devstral Small (May '25)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
- 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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