Modellvergleich
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
vs. Llama 3.1 Instruct 8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Google, Meta
Empfehlung
Go Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Reasoning, Intelligenz
Bester Wert
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
36.4 Reasoning / $0.20/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.1 Instruct 8B
$0.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
36.4 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
29.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B ist 1,3x guenstiger bei Eingabetokens als Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B generiert etwa 2,4x so viele Tokens pro Sekunde wie Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) liegt 20.5 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) liegt 24.2 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
—
Kosten
—
Llama 3.1 Instruct 8B
Meta
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Go Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) | Me Llama 3.1 Instruct 8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.13/1M | $0.10/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $0.10/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.20/1M | $0.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | |
| Veröffentlichung | 2. Apr. 2026 | 23. Juli 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 82.3 tok/s | 200.7 tok/s |
| TTFT | 891ms | 521ms |
| Latenz | 891ms | 521ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 86.1 |
| Reasoning-Score | 36.4 | 15.9 |
| Intelligenz | 27.1 | 11.8 |
| Coding | 29.1 | 4.9 |
| Mathe | — | 4.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 71.4% | 25.9% |
| MMLU Pro | — | 47.6% |
| HLE | 10.7% | 5.1% |
| LiveCodeBench | — | 11.6% |
| MATH 500 | — | 51.9% |
| AIME 2025 | — | 4.3% |
| AIME (Original) | — | 7.7% |
| SciCode | 37.3% | 13.2% |
| LCR | 39.7% | 15.7% |
| IFBench | 45.4% | 28.6% |
| TAU-bench v2 | 40.4% | 16.4% |
| TerminalBench Hard | 25.0% | 0.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.1 Instruct 8B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.10/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 36.4 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) erreicht einen 29.1 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
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Llama 3.1 Instruct 8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
