Modellvergleich
o3-mini (high)
vs. Qwen3.6 27B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.6 27B (Reasoning)13 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.6 27B (Reasoning)
100.0 Wert-Score
47.6 Reasoning / $1.35/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.6 27B (Reasoning)
$0.60/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o3-mini (high)
57.9 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.6 27B (Reasoning)
53.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3.6 27B (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.6 27B (Reasoning) ist 1,8x guenstiger bei Eingabetokens als o3-mini (high).
Geschwindigkeitsunterschied
o3-mini (high) generiert etwa 3,9x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.6 27B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
o3-mini (high) liegt 10.3 Punkte vor Qwen3.6 27B (Reasoning) beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.6 27B (Reasoning) liegt 37.4 Punkte vor o3-mini (high) beim Coding.
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
—
Qwen3.6 27B (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 | Op o3-mini (high) | Top-Wahl Al Qwen3.6 27B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $3.60/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $1.35/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 31. Jan. 2025 | 22. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 236.2 tok/s | 61.3 tok/s |
| TTFT | 16663ms | 1508ms |
| Latenz | 16663ms | 94139ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 85.3 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 57.9 | 47.6 |
| Intelligenz | 15.6 | 37.1 |
| Coding | 16.3 | 53.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 77.3% | 84.2% |
| MMLU Pro | 80.2% | — |
| HLE | 12.3% | 21.6% |
| LiveCodeBench | 73.4% | — |
| MATH 500 | 98.5% | — |
| AIME (Original) | 86.0% | — |
| SciCode | 39.8% | 39.8% |
| LCR | 39.3% | 68.7% |
| IFBench | 67.1% | 67.6% |
| TAU-bench v2 | 31.3% | 94.2% |
| TerminalBench Hard | 6.1% | 34.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.6 27B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M,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.
Qwen3.6 27B (Reasoning) erreicht einen 53.7 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
Qwen3.6 27B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
