Modellvergleich

Qwen2.5 Max
vs. QwQ 32B

Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · Alibaba

Empfehlung

Alibaba logoQwQ 32B10 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz

Niedrigster Preis

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Qwen2.5 Max

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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QwQ 32B

44.7 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

Preisunterschied

Qwen2.5 Max ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als QwQ 32B.

Reasoning-Unterschied

QwQ 32B liegt 8.6 Punkte vor Qwen2.5 Max beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

QwQ 32B gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.

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
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Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.66/1M
Output-Kosten$0.00/1M$1.00/1M
Gemischt (3:1)$0.74/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaAlibaba
Veröffentlichung28. Jan. 20255. März 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz32.3 tok/s
TTFT541ms
Latenz77547ms
Composite-Indizes
Wert-Score100.0
Reasoning-Score36.044.7
Intelligenz10.213.4
Mathe29.0
Standard-Benchmarks
GPQA58.7%59.3%
MMLU Pro76.2%76.4%
HLE4.5%8.2%
LiveCodeBench35.9%63.1%
MATH 50083.5%95.7%
AIME 202529.0%
AIME (Original)23.3%78.0%
SciCode33.7%35.8%
LCR25.0%
IFBench38.8%

Wichtigste Erkenntnisse

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

QwQ 32B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 44.7 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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Qwen2.5 Max

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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QwQ 32B

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse