Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Qwen3.6 27B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.6 27B (Non-reasoning)9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis
Bester Wert
o4-mini (high)
100.0 Wert-Score
70.8 Reasoning / $1.93/1M
Niedrigster Preis
Qwen3.6 27B (Non-reasoning)
$0.60/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o4-mini (high)
70.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.6 27B (Non-reasoning)
46.6 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
o4-mini (high) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) ist 1,8x guenstiger bei Eingabetokens als o4-mini (high).
Geschwindigkeitsunterschied
o4-mini (high) generiert etwa 3,1x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.6 27B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
o4-mini (high) liegt 28.5 Punkte vor Qwen3.6 27B (Non-reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis, TTFT.
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
—
Qwen3.6 27B (Non-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.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op o4-mini (high) | Top-Wahl Al Qwen3.6 27B (Non-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 | 16. Apr. 2025 | 22. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 187.8 tok/s | 59.8 tok/s |
| TTFT | 20814ms | 1578ms |
| Latenz | 20814ms | 1578ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 85.2 |
| Reasoning-Score | 70.8 | 42.3 |
| Intelligenz | 25.6 | 30.5 |
| Coding | — | 46.6 |
| Mathe | 90.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 82.9% |
| MMLU Pro | 83.2% | — |
| HLE | 17.5% | 13.6% |
| LiveCodeBench | 85.9% | — |
| MATH 500 | 98.9% | — |
| AIME 2025 | 90.7% | — |
| AIME (Original) | 94.0% | — |
| SciCode | 46.5% | 37.3% |
| LCR | 55.0% | 55.0% |
| IFBench | 68.7% | 45.7% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 93.6% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 21.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M,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.
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) erreicht einen 46.6 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
Qwen3.6 27B (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
