Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)11 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
41.7 Reasoning / $1.10/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
$0.40/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o4-mini (high)
70.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
43.3 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 122B A10B (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) ist 2,8x guenstiger bei Eingabetokens als o4-mini (high).
Geschwindigkeitsunterschied
o4-mini (high) generiert etwa 1,1x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
o4-mini (high) liegt 29.1 Punkte vor Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 122B A10B (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.
o4-mini (high)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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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.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op o4-mini (high) | Top-Wahl Al Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.40/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $3.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $1.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 16. Apr. 2025 | 24. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 187.3 tok/s | 165.8 tok/s |
| TTFT | 18672ms | 1024ms |
| Latenz | 18672ms | 1024ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 97.0 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 70.8 | 41.7 |
| Intelligenz | 25.6 | 27.6 |
| Coding | — | 43.3 |
| Mathe | 90.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 82.7% |
| MMLU Pro | 83.2% | — |
| HLE | 17.5% | 14.8% |
| LiveCodeBench | 85.9% | — |
| MATH 500 | 98.9% | — |
| AIME 2025 | 90.7% | — |
| AIME (Original) | 94.0% | — |
| SciCode | 46.5% | 35.6% |
| LCR | 55.0% | 56.0% |
| IFBench | 68.7% | 50.8% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 84.5% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 29.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.40/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o4-mini (high) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 70.8 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) erreicht einen 43.3 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
o4-mini (high)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
