Modellvergleich

Olmo 3.1 32B Instruct
vs. Qwen3 VL 4B (Reasoning)

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

Empfehlung

Alibaba logoQwen3 VL 4B (Reasoning)5 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, SciCode

Niedrigster Preis

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Olmo 3.1 32B Instruct

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen3 VL 4B (Reasoning)

22.6 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

Qwen3 VL 4B (Reasoning) liegt 0.8 Punkte vor Olmo 3.1 32B Instruct beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen3 VL 4B (Reasoning) gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, SciCode, LCR.

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?

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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
Alibaba logoQwen3 VL 4B (Reasoning)
Alibaba
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 AIAlibaba
Veröffentlichung13. Jan. 202614. Okt. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score21.822.6
Intelligenz6.57.9
Mathe25.7
Standard-Benchmarks
GPQA53.9%49.4%
MMLU Pro70.0%
HLE4.9%4.4%
LiveCodeBench32.0%
AIME 202525.7%
SciCode16.7%17.1%
LCR0.0%21.3%
IFBench39.2%36.6%
TAU-bench v221.3%15.5%
TerminalBench Hard0.0%1.5%

Wichtigste Erkenntnisse

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

Qwen3 VL 4B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 22.6 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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Qwen3 VL 4B (Reasoning)

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse