Modellvergleich
Llama 3.1 Instruct 8B
vs. Qwen3 32B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3 32B (Non-reasoning) 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
Qwen3 32B (Non-reasoning)
32.7 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 Qwen3 32B (Non-reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B generiert etwa 2,9x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3 32B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3 32B (Non-reasoning) liegt 16.8 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 32B (Non-reasoning) 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.
Llama 3.1 Instruct 8B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 32B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.1 Instruct 8B | Top-Wahl Al Qwen3 32B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.10/1M | $0.15/1M |
| Output-Kosten | $0.10/1M | $0.59/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.10/1M | $0.26/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 23. Juli 2024 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 193.7 tok/s | 67.0 tok/s |
| TTFT | 545ms | 1235ms |
| Latenz | 545ms | 1235ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 79.3 |
| Reasoning-Score | 15.9 | 32.7 |
| Intelligenz | 11.8 | 14.5 |
| Coding | 4.9 | — |
| Mathe | 4.3 | 19.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 25.9% | 53.5% |
| MMLU Pro | 47.6% | 72.7% |
| HLE | 5.1% | 4.3% |
| LiveCodeBench | 11.6% | 28.8% |
| MATH 500 | 51.9% | 86.9% |
| AIME 2025 | 4.3% | 19.7% |
| AIME (Original) | 7.7% | 30.3% |
| SciCode | 13.2% | 28.0% |
| LCR | 15.7% | 0.0% |
| IFBench | 28.6% | 31.5% |
| 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.
Qwen3 32B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 32.7 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
Llama 3.1 Instruct 8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3 32B (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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