Modellvergleich

Nova Pro
vs. Nova Premier

Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Amazon

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Guenstigstes Modell

Amazon logo Nova Pro

$0.80/1M

Hoechste Intelligenz

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56.9% GPQA

Bestes Coding

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13.8 Coding-Index

Preisunterschied

3.1x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

6 Tests
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Nova Pro

0

Kein eindeutiger Sieger

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Nova Premier

6
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • MATH 500
  • AIME 2025
Metrik
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.80/1M$2.50/1M
Output-Kosten $3.20/1M$12.50/1M
Gemischt (3:1) $1.40/1M $5.00/1M
Spezifikationen
Anbieter AmazonAmazon
Veröffentlichung 3. Dez. 202430. Apr. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 66.3 tok/s
TTFT 892ms
Latenz 892ms
Composite-Indizes
Intelligenz 13.519.0
Coding 11.013.8
Mathe 7.017.3
Standard-Benchmarks
GPQA 49.9%56.9%
MMLU Pro 69.1%73.3%
HLE 3.4%4.7%
LiveCodeBench 23.3%31.7%
MATH 500 78.6%83.9%
AIME 2025 7.0%17.3%
AIME (Original) 10.7%17.0%
SciCode 20.8%27.9%
LCR 19.0%30.0%
IFBench 38.1%36.2%
TAU-bench v2 14.0%38.3%
TerminalBench Hard 6.1%6.8%

Wichtigste Erkenntnisse

Nova Pro bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.80/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Nova Premier fuehrt bei Reasoning mit 56.9% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

Nova Premier erreicht einen 13.8 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

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Nova Pro

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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Nova Premier

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.

Leitfaden zum KI-Modellvergleich

Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.

Composite-Indizes verstehen

  • Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
  • Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
  • Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau

Wichtige Vergleichsmetriken

  • Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
  • Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
  • Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
  • Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf

So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv

Leistung vs. Kosten

Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen

Aufgabenspezifische Auswahl

Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning

Praxistest

Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen

Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.