Modellvergleich
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
vs. Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3.5 4B (Non-reasoning) 17 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
33.8 Reasoning / $0.06/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
$0.03/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
33.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
13.7 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 4B (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) ist 8,2x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.2 Instruct 11B (Vision).
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) generiert etwa 2,4x so viele Tokens pro Sekunde wie Llama 3.2 Instruct 11B (Vision).
Reasoning-Unterschied
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) liegt 19.4 Punkte vor Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) liegt 9.5 Punkte vor Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) | Top-Wahl Al Qwen3.5 4B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.24/1M | $0.03/1M |
| Output-Kosten | $0.24/1M | $0.15/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.24/1M | $0.06/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 25. Sept. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 86.2 tok/s | 207.1 tok/s |
| TTFT | 462ms | 229ms |
| Latenz | 462ms | 229ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 10.4 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 14.3 | 33.8 |
| Intelligenz | 8.7 | 22.6 |
| Coding | 4.2 | 13.7 |
| Mathe | 1.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 22.1% | 71.2% |
| MMLU Pro | 46.4% | — |
| HLE | 5.2% | 7.5% |
| LiveCodeBench | 11.0% | — |
| MATH 500 | 51.6% | — |
| AIME 2025 | 1.7% | — |
| AIME (Original) | 9.3% | — |
| SciCode | 11.2% | 18.3% |
| LCR | 11.7% | 28.3% |
| IFBench | 30.4% | 33.3% |
| TAU-bench v2 | 14.6% | 87.7% |
| TerminalBench Hard | 0.8% | 11.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.03/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 33.8 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 4B (Non-reasoning) erreicht einen 13.7 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 3.2 Instruct 11B (Vision)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Qwen3.5 4B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
