Modellvergleich

OLMo 2 7B
vs. Olmo 3.1 32B Instruct

Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · Allen Institute for AI

Empfehlung

Allen Institute for AI logoOlmo 3.1 32B Instruct6 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA

Niedrigster Preis

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OLMo 2 7B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Olmo 3.1 32B Instruct

21.8 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

Reasoning-Unterschied

Olmo 3.1 32B Instruct liegt 13.9 Punkte vor OLMo 2 7B beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Olmo 3.1 32B Instruct gewinnt 6 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, SciCode.

Live compare

Response Face-Off

Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und 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

Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.

Vollständiger Vergleich

Metrik
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Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterAllen Institute for AIAllen Institute for AI
Veröffentlichung26. Nov. 202413. Jan. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score7.921.8
Intelligenz3.96.5
Mathe0.7
Standard-Benchmarks
GPQA28.8%53.9%
MMLU Pro28.2%
HLE5.5%4.9%
LiveCodeBench4.1%
AIME 20250.7%
SciCode3.7%16.7%
LCR0.0%0.0%
IFBench24.4%39.2%
TAU-bench v20.0%21.3%
TerminalBench Hard0.0%0.0%

Wichtigste Erkenntnisse

OLMo 2 7B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Olmo 3.1 32B Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 21.8 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

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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse