Modellvergleich

Olmo 3 32B Think
vs. Qwen2.5 Max

Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Allen Institute for AI, Alibaba

Empfehlung

Allen Institute for AI logoOlmo 3 32B Think4 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, HLE

Niedrigster Preis

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Olmo 3 32B Think

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Olmo 3 32B Think

44.1 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 32B Think liegt 8.1 Punkte vor Qwen2.5 Max beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Olmo 3 32B Think gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, HLE, LiveCodeBench.

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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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
Top-Wahl
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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
Veröffentlichung20. Nov. 202528. Jan. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score44.136.0
Intelligenz6.410.2
Mathe73.7
Standard-Benchmarks
GPQA61.0%58.7%
MMLU Pro75.9%76.2%
HLE5.9%4.5%
LiveCodeBench67.2%35.9%
MATH 50083.5%
AIME 202573.7%
AIME (Original)23.3%
SciCode28.6%33.7%
LCR0.0%
IFBench49.1%
TAU-bench v20.0%
TerminalBench Hard1.5%

Wichtigste Erkenntnisse

Olmo 3 32B Think bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Olmo 3 32B Think hat das staerkste Reasoning-Profil mit 44.1 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
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen