Modellvergleich
3.5 (1210)
vs. Qwen3 VL 8B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenChat, Alibaba
Empfehlung
Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
3.5 (1210)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 VL 8B (Reasoning)
26.6 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
Preisunterschied
3.5 (1210) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 VL 8B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3 VL 8B (Reasoning) liegt 14.3 Punkte vor 3.5 (1210) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 VL 8B (Reasoning) gewinnt 6 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
3.5 (1210)
OpenChat
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 VL 8B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
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Tokens
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Kosten
—
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 | Op 3.5 (1210) | Top-Wahl Al Qwen3 VL 8B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.18/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $2.10/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.66/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenChat | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. Dez. 2023 | 14. Okt. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 136.7 tok/s |
| TTFT | — | 1080ms |
| Latenz | — | 15708ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 12.3 | 26.6 |
| Intelligenz | 3.0 | 10.6 |
| Mathe | — | 30.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 23.0% | 57.9% |
| MMLU Pro | 31.0% | 74.9% |
| HLE | 4.8% | 3.3% |
| LiveCodeBench | 11.5% | 35.3% |
| MATH 500 | 30.7% | — |
| AIME 2025 | — | 30.7% |
| AIME (Original) | 0.0% | — |
| SciCode | — | 21.9% |
| LCR | — | 31.0% |
| IFBench | — | 39.9% |
| TAU-bench v2 | — | 22.5% |
| TerminalBench Hard | — | 3.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
3.5 (1210) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 VL 8B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 26.6 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
3.5 (1210)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3 VL 8B (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse