Modellvergleich
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning)
vs. Qwen3.6 27B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Alibaba
Empfehlung
Al Qwen3.6 27B (Reasoning) 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.6 27B (Reasoning)
50.5 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.6 27B (Reasoning)
36.5 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.6 27B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3.6 27B (Reasoning) liegt 0.1 Punkte vor Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning) beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.6 27B (Reasoning) liegt 27.1 Punkte vor Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning) beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.6 27B (Reasoning) gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning)
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
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tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.6 27B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning) | Top-Wahl Al Qwen3.6 27B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $3.60/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $1.35/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. März 2025 | 22. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 58.8 tok/s |
| TTFT | — | 1493ms |
| Latenz | — | 98032ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 50.4 | 50.5 |
| Intelligenz | 18.5 | 45.8 |
| Coding | 9.4 | 36.5 |
| Mathe | 54.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 64.3% | 84.2% |
| MMLU Pro | 78.5% | — |
| HLE | 6.5% | 21.6% |
| LiveCodeBench | 27.7% | — |
| MATH 500 | 95.9% | — |
| AIME 2025 | 54.7% | — |
| AIME (Original) | 58.3% | — |
| SciCode | 28.2% | 39.8% |
| LCR | 17.0% | 68.7% |
| IFBench | 38.1% | 67.6% |
| TAU-bench v2 | 26.9% | 94.2% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 34.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.6 27B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 50.5 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.6 27B (Reasoning) erreicht einen 36.5 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 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3.6 27B (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
