Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Alibaba
Empfehlung
Opo4-mini (high)14 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Bester Wert
Qwen3 VL 235B A22B Instruct
100.0 Wert-Score
46.6 Reasoning / $1.22/1M
Niedrigster Preis
Qwen3 VL 235B A22B Instruct
$0.70/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o4-mini (high)
70.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Qwen3 VL 235B A22B Instruct bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3 VL 235B A22B Instruct ist 1,6x guenstiger bei Eingabetokens als o4-mini (high).
Geschwindigkeitsunterschied
o4-mini (high) generiert etwa 3,3x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3 VL 235B A22B Instruct.
Reasoning-Unterschied
o4-mini (high) liegt 24.2 Punkte vor Qwen3 VL 235B A22B Instruct beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
o4-mini (high) gewinnt 14 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Mathe.
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 VL 235B A22B Instruct
Alibaba
TTFT
—
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.
EU-gehostete Inferenz
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Op o4-mini (high) | Al Qwen3 VL 235B A22B Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.70/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $2.80/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $1.22/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 16. Apr. 2025 | 23. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 187.3 tok/s | 56.6 tok/s |
| TTFT | 18672ms | 1100ms |
| Latenz | 18672ms | 1100ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 96.6 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 70.8 | 46.6 |
| Intelligenz | 25.6 | 14.3 |
| Mathe | 90.7 | 70.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 71.2% |
| MMLU Pro | 83.2% | 82.3% |
| HLE | 17.5% | 6.3% |
| LiveCodeBench | 85.9% | 59.4% |
| MATH 500 | 98.9% | — |
| AIME 2025 | 90.7% | 70.7% |
| AIME (Original) | 94.0% | — |
| SciCode | 46.5% | 35.9% |
| LCR | 55.0% | 31.7% |
| IFBench | 68.7% | 42.7% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 35.1% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 6.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3 VL 235B A22B Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.70/1M,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.
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 VL 235B A22B Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
