Modellvergleich
Llama 3.2 Instruct 1B
vs. Gemini 3.1 Pro Preview
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Google
Empfehlung
Go Gemini 3.1 Pro Preview 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Bester Wert
Llama 3.2 Instruct 1B
100.0 Wert-Score
6.5 Reasoning / $0.05/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.2 Instruct 1B
$0.05/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Gemini 3.1 Pro Preview
65.3 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Gemini 3.1 Pro Preview
55.5 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 3.2 Instruct 1B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.2 Instruct 1B ist 40x guenstiger bei Eingabetokens als Gemini 3.1 Pro Preview.
Geschwindigkeitsunterschied
Gemini 3.1 Pro Preview generiert etwa 1,3x so viele Tokens pro Sekunde wie Llama 3.2 Instruct 1B.
Reasoning-Unterschied
Gemini 3.1 Pro Preview liegt 58.9 Punkte vor Llama 3.2 Instruct 1B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Gemini 3.1 Pro Preview liegt 54.9 Punkte vor Llama 3.2 Instruct 1B 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 1B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Gemini 3.1 Pro Preview
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.2 Instruct 1B | Top-Wahl Go Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.05/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $0.05/1M | $12.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.05/1M | $4.50/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | |
| Veröffentlichung | 25. Sept. 2024 | 19. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 92.9 tok/s | 116.3 tok/s |
| TTFT | 574ms | 20054ms |
| Latenz | 574ms | 20054ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 11.2 |
| Reasoning-Score | 6.5 | 65.3 |
| Intelligenz | 6.3 | 57.2 |
| Coding | 0.6 | 55.5 |
| Mathe | 0.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 19.6% | 94.1% |
| MMLU Pro | 20.0% | — |
| HLE | 5.3% | 44.7% |
| LiveCodeBench | 1.9% | — |
| MATH 500 | 14.0% | — |
| AIME 2025 | 0.0% | — |
| AIME (Original) | 0.0% | — |
| SciCode | 1.7% | 58.9% |
| LCR | 5.0% | 72.7% |
| IFBench | 22.8% | 77.1% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 95.6% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 53.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.2 Instruct 1B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.05/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Gemini 3.1 Pro Preview hat das staerkste Reasoning-Profil mit 65.3 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Gemini 3.1 Pro Preview erreicht einen 55.5 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 1B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Gemini 3.1 Pro Preview
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
