Modellvergleich

Qwen2.5 Max
vs. Tri-21B-Think

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

Empfehlung

Trillion Labs logoTri-21B-Think3 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Intelligenz, GPQA, HLE

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 9.8 Punkte vor Tri-21B-Think beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Tri-21B-Think gewinnt 3 messbare Kategorien, darunter Intelligenz, GPQA, HLE.

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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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-Score36.026.2
Intelligenz10.212.4
Standard-Benchmarks
GPQA58.7%60.1%
MMLU Pro76.2%
HLE4.5%6.1%
LiveCodeBench35.9%
MATH 50083.5%
AIME (Original)23.3%
SciCode33.7%17.4%
LCR11.0%
IFBench54.6%
TAU-bench v281.0%
TerminalBench Hard0.8%

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