Modellvergleich
Olmo 3.1 32B Think
vs. Qwen3 4B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Allen Institute for AI, Alibaba
Chatten mit Olmo & Qwen3Guenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
59.1% GPQA
Bestes Coding
9.8 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests Olmo 3.1 32B Think
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
Qwen3 4B (Non-reasoning)
- MATH 500
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Explore Inference APIGLM
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 3.1 32B Think | Al Qwen3 4B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.11/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.42/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.19/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Allen Institute for AI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 12. Dez. 2025 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 105.7 tok/s |
| TTFT | — | 1111ms |
| Latenz | — | 1111ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 13.9 | 12.5 |
| Coding | 9.8 | — |
| Mathe | 77.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 59.1% | 39.8% |
| MMLU Pro | 76.3% | 58.6% |
| HLE | 6.0% | 3.7% |
| LiveCodeBench | 69.5% | 23.3% |
| MATH 500 | — | 84.3% |
| AIME 2025 | 77.3% | — |
| AIME (Original) | — | 21.3% |
| SciCode | 29.3% | 16.7% |
| LCR | 0.0% | — |
| IFBench | 66.0% | — |
| TAU-bench v2 | 0.0% | — |
| TerminalBench Hard | 0.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Olmo 3.1 32B Think bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Olmo 3.1 32B Think fuehrt bei Reasoning mit 59.1% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Olmo 3.1 32B Think erreicht einen 9.8 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 3.1 32B Think
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3 4B (Non-reasoning)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
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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
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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.