Modellvergleich
Llama 3.3 Instruct 70B
vs. Qwen3.7 Max
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3.7 Max 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
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
Qwen3.7 Max
62.3 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.7 Max
50.1 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 4,3x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.7 Max.
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3.7 Max generiert etwa 1,9x so viele Tokens pro Sekunde wie Llama 3.3 Instruct 70B.
Reasoning-Unterschied
Qwen3.7 Max liegt 35.1 Punkte vor Llama 3.3 Instruct 70B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.7 Max liegt 39.4 Punkte vor Llama 3.3 Instruct 70B beim Coding.
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
—
Qwen3.7 Max
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
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Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.3 Instruct 70B | Top-Wahl Al Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.58/1M | $2.50/1M |
| Output-Kosten | $0.71/1M | $7.50/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.61/1M | $3.75/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 6. Dez. 2024 | 19. Mai 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 96.9 tok/s | 187.3 tok/s |
| TTFT | 627ms | 1670ms |
| Latenz | 627ms | 14532ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 37.3 |
| Reasoning-Score | 27.3 | 62.3 |
| Intelligenz | 14.5 | 56.6 |
| Coding | 10.7 | 50.1 |
| Mathe | 7.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 49.8% | 92.3% |
| MMLU Pro | 71.3% | — |
| HLE | 4.0% | 38.1% |
| LiveCodeBench | 28.8% | — |
| MATH 500 | 77.3% | — |
| AIME 2025 | 7.7% | — |
| AIME (Original) | 30.0% | — |
| SciCode | 26.0% | 48.8% |
| LCR | 15.0% | 69.0% |
| IFBench | 47.1% | 80.5% |
| TAU-bench v2 | 26.6% | 94.7% |
| TerminalBench Hard | 3.0% | 50.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.3 Instruct 70B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.58/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.7 Max hat das staerkste Reasoning-Profil mit 62.3 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.7 Max erreicht einen 50.1 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
Qwen3.7 Max
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
