Modellvergleich
GPT-3.5 Turbo (0613)
vs. Qwen3.7 Max
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
Op GPT-3.5 Turbo (0613) 4 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
GPT-3.5 Turbo (0613)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Coding
Qwen3.7 Max
50.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
GPT-3.5 Turbo (0613) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.7 Max.
Top-Wahl-Begruendung
GPT-3.5 Turbo (0613) gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-3.5 Turbo (0613)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.7 Max
Alibaba
TTFT
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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 Op GPT-3.5 Turbo (0613) | Al Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $2.50/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $7.50/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $3.75/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 13. Juni 2023 | 19. Mai 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 187.5 tok/s |
| TTFT | — | 1713ms |
| Latenz | — | 14561ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | — | 62.3 |
| Intelligenz | — | 56.6 |
| Coding | — | 50.1 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 92.3% |
| HLE | — | 38.1% |
| SciCode | — | 48.8% |
| LCR | — | 69.0% |
| IFBench | — | 80.5% |
| TAU-bench v2 | — | 94.7% |
| TerminalBench Hard | — | 50.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
GPT-3.5 Turbo (0613) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.7 Max erreicht einen 50.1 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
GPT-3.5 Turbo (0613)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3.7 Max
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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