Modellvergleich

Qwen2.5 Max
vs. Tri-21B-think Preview

Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Alibaba, Trillion Labs

Empfehlung

Alibaba logoQwen2.5 Max3 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, SciCode

Niedrigster Preis

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$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen2.5 Max

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 11.7 Punkte vor Tri-21B-think Preview beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen2.5 Max gewinnt 3 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, SciCode.

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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Trillion Labs
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaTrillion Labs
Veröffentlichung28. Jan. 202510. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score36.024.4
Intelligenz10.213.6
Standard-Benchmarks
GPQA58.7%53.8%
MMLU Pro76.2%
HLE4.5%5.7%
LiveCodeBench35.9%
MATH 50083.5%
AIME (Original)23.3%
SciCode33.7%17.8%
LCR14.7%
IFBench47.1%
TAU-bench v293.3%
TerminalBench Hard2.3%

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