Modellvergleich
Pixtral Large
vs. Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Mistral, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3 235B A22B 2507 Instruct18 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
100.0 Wert-Score
59.6 Reasoning / $1.22/1M
Niedrigster Preis
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
$0.70/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
59.6 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
Bester Wert
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct ist 2,9x guenstiger bei Eingabetokens als Pixtral Large.
Reasoning-Unterschied
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct liegt 38.8 Punkte vor Pixtral Large beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct gewinnt 18 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Pixtral Large
Mistral
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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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
Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Mi Pixtral Large | Top-Wahl Al Qwen3 235B A22B 2507 Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $2.00/1M | $0.70/1M |
| Output-Kosten | $6.00/1M | $2.80/1M |
| Gemischt (3:1) | $3.00/1M | $1.22/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Mistral | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. Nov. 2024 | 21. Juli 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 65.2 tok/s |
| TTFT | — | 1154ms |
| Latenz | — | 1154ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 14.2 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 20.7 | 59.6 |
| Intelligenz | 8.1 | 18.2 |
| Mathe | 2.3 | 71.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 50.5% | 75.3% |
| MMLU Pro | 70.1% | 82.8% |
| HLE | 3.6% | 10.6% |
| LiveCodeBench | 26.1% | 52.4% |
| MATH 500 | 71.4% | 98.0% |
| AIME 2025 | 2.3% | 71.7% |
| AIME (Original) | 7.0% | 71.7% |
| SciCode | 29.2% | 36.0% |
| LCR | 10.3% | 31.2% |
| IFBench | 34.5% | 46.1% |
| TAU-bench v2 | 36.5% | 33.3% |
| TerminalBench Hard | — | 15.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.70/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 59.6 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
Pixtral Large
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
