Modellvergleich
o3-mini
vs. QwQ 32B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
Staerkste Bereiche: Durchsatz, Latenz, Reasoning
Bester Wert
QwQ 32B
100.0 Wert-Score
44.7 Reasoning / $0.74/1M
Niedrigster Preis
QwQ 32B
$0.66/1M 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
QwQ 32B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
QwQ 32B ist 1,7x guenstiger bei Eingabetokens als o3-mini.
Geschwindigkeitsunterschied
o3-mini generiert etwa 6,4x so viele Tokens pro Sekunde wie QwQ 32B.
Reasoning-Unterschied
o3-mini liegt 10.7 Punkte vor QwQ 32B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
o3-mini gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Latenz, Reasoning, Intelligenz.
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
—
QwQ 32B
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
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Tokens
—
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 | Top-Wahl Op o3-mini | Al QwQ 32B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.66/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $1.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $0.74/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 31. Jan. 2025 | 5. März 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 211.6 tok/s | 32.9 tok/s |
| TTFT | 5552ms | 576ms |
| Latenz | 5552ms | 76220ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 48.0 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 55.4 | 44.7 |
| Intelligenz | 19.0 | 13.4 |
| Mathe | — | 29.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 74.8% | 59.3% |
| MMLU Pro | 79.1% | 76.4% |
| HLE | 8.7% | 8.2% |
| LiveCodeBench | 71.7% | 63.1% |
| MATH 500 | 97.3% | 95.7% |
| AIME 2025 | — | 29.0% |
| AIME (Original) | 77.0% | 78.0% |
| SciCode | 39.9% | 35.8% |
| LCR | — | 25.0% |
| IFBench | — | 38.8% |
| TAU-bench v2 | 28.7% | — |
| TerminalBench Hard | 6.8% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
QwQ 32B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.66/1M,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
QwQ 32B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast