Modellvergleich
Llama 3 Instruct 8B
vs. Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Meta, Alibaba
Empfehlung
Me Llama 3 Instruct 8B 8 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, TTFT, Latenz
Bester Wert
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
100.0 Wert-Score
5.8 Reasoning / $0.02/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
$0.01/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Llama 3 Instruct 8B
17.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
15.0 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) ist 4,5x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3 Instruct 8B.
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3 Instruct 8B generiert etwa 1,7x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.5 0.8B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Llama 3 Instruct 8B liegt 11.4 Punkte vor Qwen3.5 0.8B (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Llama 3 Instruct 8B gewinnt 8 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, TTFT, Latenz, Reasoning.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3 Instruct 8B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
EU-gehostete Inferenz
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Me Llama 3 Instruct 8B | Al Qwen3.5 0.8B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.04/1M | $0.01/1M |
| Output-Kosten | $0.14/1M | $0.05/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.07/1M | $0.02/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. Apr. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 84.3 tok/s | 48.5 tok/s |
| TTFT | 474ms | 525ms |
| Latenz | 474ms | 41727ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 85.1 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 17.2 | 5.8 |
| Intelligenz | 1.2 | 5.0 |
| Coding | — | 15.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 29.6% | 11.1% |
| MMLU Pro | 40.5% | — |
| HLE | 5.1% | 1.2% |
| LiveCodeBench | 9.6% | — |
| MATH 500 | 49.9% | — |
| AIME (Original) | 0.0% | — |
| SciCode | 11.9% | 0.0% |
| LCR | 0.0% | 5.3% |
| IFBench | 24.6% | 21.5% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 47.7% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 0.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.01/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Llama 3 Instruct 8B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 17.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) erreicht einen 15.0 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 Instruct 8B
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
