Modellvergleich
GPT-4.5 (Preview)
vs. Qwen2.5 Coder Instruct 32B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
Op GPT-4.5 (Preview) 1 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Intelligenz
Niedrigster Preis
GPT-4.5 (Preview)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
28.3 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Reasoning-Unterschied
Qwen2.5 Coder Instruct 32B liegt 14.7 Punkte vor GPT-4.5 (Preview) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GPT-4.5 (Preview) gewinnt 1 messbare Kategorien, darunter Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-4.5 (Preview)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Op GPT-4.5 (Preview) | Al Qwen2.5 Coder Instruct 32B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 27. Feb. 2025 | 11. Nov. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 13.6 | 28.3 |
| Intelligenz | 13.6 | 7.1 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 41.7% |
| MMLU Pro | — | 63.5% |
| HLE | — | 3.8% |
| LiveCodeBench | — | 29.5% |
| MATH 500 | — | 76.7% |
| AIME (Original) | — | 12.0% |
| SciCode | — | 27.1% |
Wichtigste Erkenntnisse
GPT-4.5 (Preview) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen2.5 Coder Instruct 32B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 28.3 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
GPT-4.5 (Preview)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
