Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · OpenAI, xAI
Chatten mit o4-mini & GrokGuenstigstes Modell
$1.10/1M
Hoechste Intelligenz
91.1% GPQA
Bestes Coding
40.5 Coding-Index
Preisunterschied
1.8x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests o4-mini (high)
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
- GPQA
- HLE
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Op o4-mini (high) | xA Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $6.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $3.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | xAI |
| Veröffentlichung | 16. Apr. 2025 | — |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 119.8 tok/s | 203.5 tok/s |
| TTFT | 24347ms | 11993ms |
| Latenz | 24347ms | 11993ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 33.1 | 49.3 |
| Coding | 25.6 | 40.5 |
| Mathe | 90.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 91.1% |
| MMLU Pro | 83.2% | — |
| HLE | 17.5% | 32.2% |
| LiveCodeBench | 85.9% | — |
| MATH 500 | 98.9% | — |
| AIME 2025 | 90.7% | — |
| AIME (Original) | 94.0% | — |
| SciCode | 46.5% | 45.6% |
| LCR | 55.0% | 58.0% |
| IFBench | 68.7% | 81.2% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 93.0% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 37.9% |
Wichtigste Erkenntnisse
o4-mini (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.10/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 91.1% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) erreicht einen 40.5 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
o4-mini (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
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.