Modellvergleich
Qwen2 Instruct 72B
vs. M (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Alibaba, Sarvam
Empfehlung
SaM (Reasoning)6 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, MMLU Pro
Niedrigster Preis
Qwen2 Instruct 72B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
M (Reasoning)
30.6 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
M (Reasoning) liegt 4.3 Punkte vor Qwen2 Instruct 72B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
M (Reasoning) gewinnt 6 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, MMLU Pro, LiveCodeBench.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen2 Instruct 72B
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
M (Reasoning)
Sarvam
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
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.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Al Qwen2 Instruct 72B | Top-Wahl Sa M (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Sarvam |
| Veröffentlichung | 7. Juni 2024 | 23. Mai 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 26.3 | 30.6 |
| Intelligenz | 6.0 | 3.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 37.1% | 41.6% |
| MMLU Pro | 62.2% | 69.6% |
| HLE | 3.7% | 3.3% |
| LiveCodeBench | 15.9% | 29.5% |
| MATH 500 | 70.1% | 84.7% |
| AIME (Original) | 14.7% | 20.3% |
| SciCode | 22.9% | 17.8% |
| LCR | — | 0.0% |
| IFBench | — | 31.8% |
| TAU-bench v2 | — | 0.0% |
| TerminalBench Hard | — | 2.3% |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen2 Instruct 72B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
M (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 30.6 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
Qwen2 Instruct 72B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
M (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
