Modellvergleich
Llama 3.3 Instruct 70B
vs. Qwen2.5 Max
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen2.5 Max 10 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: TTFT, Latenz, Reasoning
Bester Wert
Llama 3.3 Instruct 70B
100.0 Wert-Score
27.3 Reasoning / $0.61/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.3 Instruct 70B
$0.58/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen2.5 Max
37.3 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.3 Instruct 70B
10.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Llama 3.3 Instruct 70B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.3 Instruct 70B ist 2,8x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen2.5 Max.
Reasoning-Unterschied
Qwen2.5 Max liegt 10.0 Punkte vor Llama 3.3 Instruct 70B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen2.5 Max gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter TTFT, Latenz, Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.3 Instruct 70B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen2.5 Max
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
—
Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.3 Instruct 70B | Top-Wahl Al Qwen2.5 Max |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.58/1M | $1.60/1M |
| Output-Kosten | $0.71/1M | $6.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.61/1M | $2.80/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 6. Dez. 2024 | 28. Jan. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 90.5 tok/s | — |
| TTFT | 632ms | — |
| Latenz | 632ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 29.9 |
| Reasoning-Score | 27.3 | 37.3 |
| Intelligenz | 14.5 | 16.3 |
| Coding | 10.7 | — |
| Mathe | 7.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 49.8% | 58.7% |
| MMLU Pro | 71.3% | 76.2% |
| HLE | 4.0% | 4.5% |
| LiveCodeBench | 28.8% | 35.9% |
| MATH 500 | 77.3% | 83.5% |
| AIME 2025 | 7.7% | — |
| AIME (Original) | 30.0% | 23.3% |
| SciCode | 26.0% | 33.7% |
| LCR | 15.0% | — |
| IFBench | 47.1% | — |
| TAU-bench v2 | 26.6% | — |
| TerminalBench Hard | 3.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.3 Instruct 70B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.58/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen2.5 Max hat das staerkste Reasoning-Profil mit 37.3 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.3 Instruct 70B erreicht einen 10.7 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 3.3 Instruct 70B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen2.5 Max
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
