Modellvergleich
Pixtral Large
vs. Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Mistral, Alibaba
Empfehlung
MiPixtral Large7 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA
Niedrigster Preis
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Pixtral Large
20.7 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
0.0 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Pixtral Large.
Reasoning-Unterschied
Pixtral Large liegt 14.8 Punkte vor Qwen3.5 0.8B (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Pixtral Large gewinnt 7 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, HLE.
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
—
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
—
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 | Top-Wahl Mi Pixtral Large | Al Qwen3.5 0.8B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $2.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $6.00/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $3.00/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Mistral | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. Nov. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 20.7 | 5.9 |
| Intelligenz | 8.1 | 5.5 |
| Coding | — | 0.0 |
| Mathe | 2.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 50.5% | 11.1% |
| MMLU Pro | 70.1% | — |
| HLE | 3.6% | 1.2% |
| LiveCodeBench | 26.1% | — |
| MATH 500 | 71.4% | — |
| AIME 2025 | 2.3% | — |
| AIME (Original) | 7.0% | — |
| SciCode | 29.2% | 0.0% |
| LCR | 10.3% | 5.3% |
| IFBench | 34.5% | 21.5% |
| TAU-bench v2 | 36.5% | 47.7% |
| TerminalBench Hard | — | 0.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Pixtral Large hat das staerkste Reasoning-Profil mit 20.7 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) erreicht einen 0.0 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
Pixtral Large
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
