Modellvergleich

3.5 (1210)
vs. Qwen3 1.7B (Non-reasoning)

Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenChat, Alibaba

Empfehlung

Alibaba logoQwen3 1.7B (Non-reasoning)7 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, MMLU Pro

Niedrigster Preis

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3.5 (1210)

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen3 1.7B (Non-reasoning)

18.7 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 1.7B (Non-reasoning) liegt 6.4 Punkte vor 3.5 (1210) beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen3 1.7B (Non-reasoning) gewinnt 7 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, MMLU Pro, HLE.

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?

Mit führenden KI-Modellen chatten

Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.

EU-gehostete Inferenz

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Vollständiger Vergleich

Metrik
OpenChat logo3.5 (1210)
OpenChat
Top-Wahl
Alibaba logoQwen3 1.7B (Non-reasoning)
Alibaba
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterOpenChatAlibaba
Veröffentlichung18. Dez. 202328. Apr. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score12.318.7
Intelligenz3.01.5
Mathe7.3
Standard-Benchmarks
GPQA23.0%28.3%
MMLU Pro31.0%41.1%
HLE4.8%5.2%
LiveCodeBench11.5%12.6%
MATH 50030.7%71.7%
AIME 20257.3%
AIME (Original)0.0%9.7%
SciCode6.9%
LCR0.0%
IFBench21.1%
TAU-bench v221.6%
TerminalBench Hard0.0%

Wichtigste Erkenntnisse

3.5 (1210) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen3 1.7B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 18.7 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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3.5 (1210)

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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Qwen3 1.7B (Non-reasoning)

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse