Modellvergleich

OLMo 2 7B
vs. Olmo 3.1 32B Think

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

Empfehlung

Allen Institute for AI logoOlmo 3.1 32B Think10 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, Mathe

Niedrigster Preis

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OLMo 2 7B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Olmo 3.1 32B Think

45.6 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 Think liegt 37.7 Punkte vor OLMo 2 7B beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Olmo 3.1 32B Think gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, Mathe, GPQA.

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. 202412. Dez. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score7.945.6
Intelligenz3.98.1
Mathe0.777.3
Standard-Benchmarks
GPQA28.8%59.1%
MMLU Pro28.2%76.3%
HLE5.5%6.0%
LiveCodeBench4.1%69.5%
AIME 20250.7%77.3%
SciCode3.7%29.3%
LCR0.0%0.0%
IFBench24.4%66.0%
TAU-bench v20.0%0.0%
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 Think hat das staerkste Reasoning-Profil mit 45.6 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