Modellvergleich
GPT-4o mini
vs. Llama 3.1 Instruct 8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Meta
Empfehlung
Op GPT-4o mini 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, Mathe
Bester Wert
Llama 3.1 Instruct 8B
100.0 Wert-Score
15.9 Reasoning / $0.10/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.1 Instruct 8B
$0.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GPT-4o mini
25.6 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.1 Instruct 8B
4.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Llama 3.1 Instruct 8B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B ist 1,5x guenstiger bei Eingabetokens als GPT-4o mini.
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B generiert etwa 2,9x so viele Tokens pro Sekunde wie GPT-4o mini.
Reasoning-Unterschied
GPT-4o mini liegt 9.7 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GPT-4o mini gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, Mathe, GPQA.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-4o mini
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Llama 3.1 Instruct 8B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Op GPT-4o mini | Me Llama 3.1 Instruct 8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.15/1M | $0.10/1M |
| Output-Kosten | $0.60/1M | $0.10/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.26/1M | $0.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Meta |
| Veröffentlichung | 18. Juli 2024 | 23. Juli 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 71.7 tok/s | 205.1 tok/s |
| TTFT | 587ms | 564ms |
| Latenz | 587ms | 564ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 61.4 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 25.6 | 15.9 |
| Intelligenz | 12.6 | 11.8 |
| Coding | — | 4.9 |
| Mathe | 14.7 | 4.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 42.6% | 25.9% |
| MMLU Pro | 64.8% | 47.6% |
| HLE | 4.0% | 5.1% |
| LiveCodeBench | 23.4% | 11.6% |
| MATH 500 | 78.9% | 51.9% |
| AIME 2025 | 14.7% | 4.3% |
| AIME (Original) | 11.7% | 7.7% |
| SciCode | 22.9% | 13.2% |
| LCR | — | 15.7% |
| IFBench | 31.0% | 28.6% |
| TAU-bench v2 | — | 16.4% |
| TerminalBench Hard | — | 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.
GPT-4o mini hat das staerkste Reasoning-Profil mit 25.6 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.1 Instruct 8B erreicht einen 4.9 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-4o mini
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Llama 3.1 Instruct 8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
