Modellvergleich
Llama 3.1 Instruct 70B
vs. Qwen3 32B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3 32B (Non-reasoning) 14 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Gemischter Preis
Bester Wert
Qwen3 32B (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
32.7 Reasoning / $0.26/1M
Niedrigster Preis
Qwen3 32B (Non-reasoning)
$0.15/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 32B (Non-reasoning)
32.7 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.1 Instruct 70B
10.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3 32B (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3 32B (Non-reasoning) ist 3,7x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.1 Instruct 70B.
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3 32B (Non-reasoning) generiert etwa 1,7x so viele Tokens pro Sekunde wie Llama 3.1 Instruct 70B.
Reasoning-Unterschied
Qwen3 32B (Non-reasoning) liegt 11.5 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 70B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 32B (Non-reasoning) gewinnt 14 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Gemischter Preis, Durchsatz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Instruct 70B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 32B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.1 Instruct 70B | Top-Wahl Al Qwen3 32B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.56/1M | $0.15/1M |
| Output-Kosten | $0.56/1M | $0.59/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.56/1M | $0.26/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 23. Juli 2024 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 40.3 tok/s | 67.0 tok/s |
| TTFT | 546ms | 1235ms |
| Latenz | 546ms | 1235ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 30.1 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 21.2 | 32.7 |
| Intelligenz | 12.5 | 14.5 |
| Coding | 10.9 | — |
| Mathe | 4.0 | 19.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 40.9% | 53.5% |
| MMLU Pro | 67.6% | 72.7% |
| HLE | 4.6% | 4.3% |
| LiveCodeBench | 23.2% | 28.8% |
| MATH 500 | 64.9% | 86.9% |
| AIME 2025 | 4.0% | 19.7% |
| AIME (Original) | 17.3% | 30.3% |
| SciCode | 26.7% | 28.0% |
| LCR | 6.3% | 0.0% |
| IFBench | 34.4% | 31.5% |
| TAU-bench v2 | 15.2% | — |
| TerminalBench Hard | 3.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3 32B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.15/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 32B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 32.7 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.1 Instruct 70B erreicht einen 10.9 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
Llama 3.1 Instruct 70B
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3 32B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
