Modellvergleich
OLMo 2 7B
vs. Olmo 3 7B Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Allen Institute for AI
Chatten mit OLMo & OlmoGuenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
40.0% GPQA
Bestes Coding
3.4 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests OLMo 2 7B
Kein eindeutiger Sieger
Olmo 3 7B Instruct
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Al OLMo 2 7B | Al Olmo 3 7B Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.10/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.20/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.13/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Allen Institute for AI | Allen Institute for AI |
| Veröffentlichung | 26. Nov. 2024 | 20. Nov. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 9.3 | 8.2 |
| Coding | 1.2 | 3.4 |
| Mathe | 0.7 | 41.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 28.8% | 40.0% |
| MMLU Pro | 28.2% | 52.2% |
| HLE | 5.5% | 5.8% |
| LiveCodeBench | 4.1% | 26.6% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 0.7% | 41.3% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 3.7% | 10.3% |
| LCR | 0.0% | 0.0% |
| IFBench | 24.4% | 32.8% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 12.6% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 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 7B Instruct fuehrt bei Reasoning mit 40.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Olmo 3 7B Instruct erreicht einen 3.4 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
OLMo 2 7B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Olmo 3 7B Instruct
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.