Modellvergleich
KAT-Coder-Pro V1
vs. K-EXAONE (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · KwaiKAT, LG AI Research
Chatten mit KAT-Coder-Pro & K-EXAONEGuenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
78.3% GPQA
Bestes Coding
27.0 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests
KAT-Coder-Pro V1
- HLE
- AIME 2025
K-EXAONE (Reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
| Metrik | Kw KAT-Coder-Pro V1 | LG K-EXAONE (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.30/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.52/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | KwaiKAT | LG AI Research |
| Veröffentlichung | 11. Nov. 2025 | 31. Dez. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 97.6 tok/s | — |
| TTFT | 1575ms | — |
| Latenz | 1575ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 36.0 | 32.1 |
| Coding | 18.3 | 27.0 |
| Mathe | 94.7 | 90.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 76.4% | 78.3% |
| MMLU Pro | 81.3% | 83.8% |
| HLE | 33.4% | 13.1% |
| LiveCodeBench | 74.7% | 76.8% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 94.7% | 90.3% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 36.6% | 35.6% |
| LCR | 74.0% | 55.7% |
| IFBench | 68.4% | 64.7% |
| TAU-bench v2 | 88.6% | 74.3% |
| TerminalBench Hard | 9.1% | 22.7% |
Wichtigste Erkenntnisse
K-EXAONE (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
K-EXAONE (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 78.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
K-EXAONE (Reasoning) erreicht einen 27.0 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
KAT-Coder-Pro V1
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
K-EXAONE (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
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
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