Modellvergleich
o3-mini (high)
vs. Qwen3.5 27B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.5 27B (Reasoning)12 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.5 27B (Reasoning)
100.0 Wert-Score
47.3 Reasoning / $0.82/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.5 27B (Reasoning)
$0.30/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o3-mini (high)
57.9 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
o3-mini (high)
16.3 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 27B (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.5 27B (Reasoning) ist 3,7x guenstiger bei Eingabetokens als o3-mini (high).
Geschwindigkeitsunterschied
o3-mini (high) generiert etwa 2,8x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.5 27B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
o3-mini (high) liegt 10.7 Punkte vor Qwen3.5 27B (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 27B (Reasoning) gewinnt 12 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 (high)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 27B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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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.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op o3-mini (high) | Top-Wahl Al Qwen3.5 27B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $2.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $0.82/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 31. Jan. 2025 | 24. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 237.4 tok/s | 84.8 tok/s |
| TTFT | 16665ms | 1409ms |
| Latenz | 16665ms | 24996ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 52.5 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 57.9 | 47.3 |
| Intelligenz | 15.6 | 33.8 |
| Coding | 16.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 77.3% | 85.8% |
| MMLU Pro | 80.2% | — |
| HLE | 12.3% | 22.2% |
| LiveCodeBench | 73.4% | — |
| MATH 500 | 98.5% | — |
| AIME (Original) | 86.0% | — |
| SciCode | 39.8% | 39.5% |
| LCR | 39.3% | 67.3% |
| IFBench | 67.1% | 75.6% |
| TAU-bench v2 | 31.3% | 93.9% |
| TerminalBench Hard | 6.1% | 32.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 27B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o3-mini (high) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 57.9 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
o3-mini (high) erreicht einen 16.3 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
o3-mini (high)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3.5 27B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
