Modellvergleich

Gemma 3 1B Instruct
vs. Gemma 3 270M

Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Google

Chatten mit Gemma

Guenstigstes Modell

Google logo Gemma 3 1B Instruct

$0.00/1M

Hoechste Intelligenz

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23.7% GPQA

Bestes Coding

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0.2 Coding-Index

Preisunterschied

NaNx

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

6 Tests
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Gemma 3 1B Instruct

6
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • MATH 500
  • AIME 2025
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Gemma 3 270M

0

Kein eindeutiger Sieger

Metrik
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Google
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Google
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
Anbieter GoogleGoogle
Veröffentlichung 13. März 202514. Aug. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 53.7 tok/s
TTFT 567ms
Latenz 567ms
Composite-Indizes
Intelligenz 5.57.7
Coding 0.2
Mathe 3.32.3
Standard-Benchmarks
GPQA 23.7%22.4%
MMLU Pro 13.5%5.5%
HLE 5.2%4.2%
LiveCodeBench 1.7%0.3%
MATH 500 48.4%
AIME 2025 3.3%2.3%
AIME (Original) 0.0%
SciCode 0.7%0.0%
LCR 0.0%0.0%
IFBench 19.9%12.1%
TAU-bench v2 10.5%9.1%
TerminalBench Hard 0.0%0.0%

Wichtigste Erkenntnisse

Gemma 3 1B Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Gemma 3 1B Instruct fuehrt bei Reasoning mit 23.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

Gemma 3 1B Instruct erreicht einen 0.2 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

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Gemma 3 1B Instruct

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Gemma 3 270M

  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen
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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

Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen

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.