Modellvergleich
o3-mini
vs. Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)11 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
39.5 Reasoning / $0.84/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
$0.38/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o3-mini
55.4 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) ist 2,9x guenstiger bei Eingabetokens als o3-mini.
Geschwindigkeitsunterschied
o3-mini generiert etwa 1,6x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
o3-mini liegt 15.9 Punkte vor Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
o3-mini
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Kosten
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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 | Op o3-mini | Top-Wahl Al Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.38/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $2.25/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $0.84/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 31. Jan. 2025 | 16. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 235.3 tok/s | 144.3 tok/s |
| TTFT | 5826ms | 1411ms |
| Latenz | 5826ms | 1411ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 61.5 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 55.4 | 39.5 |
| Intelligenz | 19.0 | 24.2 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 74.8% | 81.7% |
| MMLU Pro | 79.1% | — |
| HLE | 8.7% | 12.5% |
| LiveCodeBench | 71.7% | — |
| MATH 500 | 97.3% | — |
| AIME (Original) | 77.0% | — |
| SciCode | 39.9% | 1.3% |
| LCR | — | 56.7% |
| IFBench | — | 36.2% |
| TAU-bench v2 | 28.7% | 85.1% |
| TerminalBench Hard | 6.8% | 25.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.38/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o3-mini hat das staerkste Reasoning-Profil mit 55.4 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
o3-mini
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
