Modellvergleich
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
vs. Qwen3.5 9B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3.5 9B (Reasoning) 14 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.5 9B (Reasoning)
100.0 Wert-Score
39.6 Reasoning / $0.11/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.5 9B (Reasoning)
$0.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.5 9B (Reasoning)
39.6 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 9B (Reasoning)
28.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3.5 9B (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.5 9B (Reasoning) ist 12x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B.
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B generiert etwa 4,4x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.5 9B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3.5 9B (Reasoning) liegt 14.1 Punkte vor Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 9B (Reasoning) gewinnt 14 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 9B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B | Top-Wahl Al Qwen3.5 9B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.20/1M | $0.10/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $0.15/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.20/1M | $0.11/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Alibaba |
| Veröffentlichung | 15. Okt. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 297.6 tok/s | 67.3 tok/s |
| TTFT | 3590ms | 774ms |
| Latenz | 3590ms | 30488ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 6.0 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 25.5 | 39.6 |
| Intelligenz | 7.6 | 25.0 |
| Coding | — | 28.7 |
| Mathe | 11.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 46.5% | 80.6% |
| MMLU Pro | 69.0% | — |
| HLE | 4.6% | 13.3% |
| LiveCodeBench | 16.9% | — |
| MATH 500 | 73.3% | — |
| AIME 2025 | 11.0% | — |
| AIME (Original) | 24.7% | — |
| SciCode | 23.3% | 27.5% |
| LCR | 7.0% | 59.0% |
| IFBench | 30.7% | 66.7% |
| TAU-bench v2 | 23.1% | 86.8% |
| TerminalBench Hard | 4.5% | 24.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 9B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.10/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 9B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 39.6 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 9B (Reasoning) erreicht einen 28.7 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 Nemotron Instruct 70B
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Qwen3.5 9B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
