Modellvergleich

Qwen2.5 Instruct 32B
vs. Step3 VL 10B

Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Alibaba, StepFun

Empfehlung

StepFun logoStep3 VL 10B4 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Intelligenz, GPQA, HLE

Niedrigster Preis

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Qwen2.5 Instruct 32B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen2.5 Instruct 32B

29.9 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 Instruct 32B liegt 0.3 Punkte vor Step3 VL 10B beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Step3 VL 10B gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Intelligenz, GPQA, HLE, 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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Bereit

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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
Alibaba logoQwen2.5 Instruct 32B
Alibaba
Top-Wahl
StepFun logoStep3 VL 10B
StepFun
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaStepFun
Veröffentlichung19. Sept. 202420. Jan. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score29.929.6
Intelligenz7.59.5
Standard-Benchmarks
GPQA46.6%69.0%
MMLU Pro69.7%
HLE3.8%10.2%
LiveCodeBench24.8%
MATH 50080.5%
AIME (Original)11.0%
SciCode22.9%31.1%
LCR0.0%
IFBench50.2%
TAU-bench v216.1%
TerminalBench Hard5.3%

Wichtigste Erkenntnisse

Qwen2.5 Instruct 32B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen2.5 Instruct 32B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 29.9 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