Modellvergleich
Llama 3.3 Instruct 70B
vs. Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3.5 9B (Non-reasoning) 13 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
38.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
21.3 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.3 Instruct 70B.
Reasoning-Unterschied
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) liegt 10.9 Punkte vor Llama 3.3 Instruct 70B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) liegt 10.6 Punkte vor Llama 3.3 Instruct 70B beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) gewinnt 13 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
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
—
Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.3 Instruct 70B | Top-Wahl Al Qwen3.5 9B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.58/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.71/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.61/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 6. Dez. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 95.0 tok/s | — |
| TTFT | 628ms | — |
| Latenz | 628ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 27.3 | 38.2 |
| Intelligenz | 14.5 | 27.3 |
| Coding | 10.7 | 21.3 |
| Mathe | 7.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 49.8% | 78.6% |
| MMLU Pro | 71.3% | — |
| HLE | 4.0% | 8.6% |
| LiveCodeBench | 28.8% | — |
| MATH 500 | 77.3% | — |
| AIME 2025 | 7.7% | — |
| AIME (Original) | 30.0% | — |
| SciCode | 26.0% | 27.7% |
| LCR | 15.0% | 38.0% |
| IFBench | 47.1% | 37.8% |
| TAU-bench v2 | 26.6% | 85.1% |
| TerminalBench Hard | 3.0% | 18.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 38.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 9B (Non-reasoning) erreicht einen 21.3 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
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Qwen3.5 9B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
