Modellvergleich

Qwen2.5 Max
vs. Qwen3 4B 2507 Instruct

Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Alibaba

Empfehlung

Alibaba logoQwen2.5 Max5 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA

Niedrigster Preis

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$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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36.0 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

Qwen2.5 Max liegt 2.4 Punkte vor Qwen3 4B 2507 Instruct beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen2.5 Max gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, MMLU Pro.

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

Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaAlibaba
Veröffentlichung28. Jan. 20256. Aug. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score36.033.6
Intelligenz10.27.1
Mathe52.3
Standard-Benchmarks
GPQA58.7%51.7%
MMLU Pro76.2%67.2%
HLE4.5%4.7%
LiveCodeBench35.9%37.7%
MATH 50083.5%
AIME 202552.3%
AIME (Original)23.3%
SciCode33.7%18.1%
LCR7.3%
IFBench33.5%
TAU-bench v226.6%
TerminalBench Hard4.5%

Wichtigste Erkenntnisse

Qwen2.5 Max bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen2.5 Max hat das staerkste Reasoning-Profil mit 36.0 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