Modellvergleich

Olmo 3.1 32B Instruct
vs. Olmo 3 7B Think

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

Empfehlung

Allen Institute for AI logoOlmo 3 7B Think5 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, HLE, SciCode

Niedrigster Preis

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Olmo 3.1 32B Instruct

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Olmo 3 7B Think

40.5 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 7B Think liegt 18.8 Punkte vor Olmo 3.1 32B Instruct beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Olmo 3 7B Think gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Reasoning, HLE, SciCode, IFBench.

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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Olmo 3.1 32B Instruct

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Bereit

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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
Veröffentlichung13. Jan. 202620. Nov. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score21.840.5
Intelligenz6.54.0
Mathe70.7
Standard-Benchmarks
GPQA53.9%51.6%
MMLU Pro65.5%
HLE4.9%5.7%
LiveCodeBench61.7%
AIME 202570.7%
SciCode16.7%21.2%
LCR0.0%0.0%
IFBench39.2%41.5%
TAU-bench v221.3%0.0%
TerminalBench Hard0.0%0.8%

Wichtigste Erkenntnisse

Olmo 3.1 32B Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Olmo 3 7B Think hat das staerkste Reasoning-Profil mit 40.5 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