Modellvergleich
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
vs. 105B (high)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Alibaba, Sarvam
Empfehlung
AlQwen3 235B A22B 2507 Instruct10 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: TTFT, Latenz, Reasoning
Bester Wert
105B (high)
100.0 Wert-Score
31.9 Reasoning / $0.07/1M
Niedrigster Preis
105B (high)
$0.04/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
59.6 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
Bester Wert
105B (high) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
105B (high) ist 16,7x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 235B A22B 2507 Instruct.
Geschwindigkeitsunterschied
105B (high) generiert etwa 2,4x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3 235B A22B 2507 Instruct.
Reasoning-Unterschied
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct liegt 27.7 Punkte vor 105B (high) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter TTFT, Latenz, Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
105B (high)
Sarvam
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
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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
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Al Qwen3 235B A22B 2507 Instruct | Sa 105B (high) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.70/1M | $0.04/1M |
| Output-Kosten | $2.80/1M | $0.17/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.22/1M | $0.07/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Sarvam |
| Veröffentlichung | 21. Juli 2025 | 6. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 65.2 tok/s | 154.6 tok/s |
| TTFT | 1154ms | 1177ms |
| Latenz | 1154ms | 14117ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 11.3 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 59.6 | 31.9 |
| Intelligenz | 18.2 | 11.9 |
| Mathe | 71.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 75.3% | 73.8% |
| MMLU Pro | 82.8% | — |
| HLE | 10.6% | 10.1% |
| LiveCodeBench | 52.4% | — |
| MATH 500 | 98.0% | — |
| AIME 2025 | 71.7% | — |
| AIME (Original) | 71.7% | — |
| SciCode | 36.0% | 26.4% |
| LCR | 31.2% | 0.0% |
| IFBench | 46.1% | 34.4% |
| TAU-bench v2 | 33.3% | 46.8% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 1.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
105B (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.04/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 59.6 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
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
105B (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
