Modellvergleich
Qwen3 235B A22B (Reasoning)
vs. 105B (high)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Alibaba, Sarvam
Empfehlung
Sa105B (high)9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
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 (Reasoning)
62.3 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 (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
105B (high) generiert etwa 1,6x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3 235B A22B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3 235B A22B (Reasoning) liegt 30.4 Punkte vor 105B (high) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
105B (high) gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen3 235B A22B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
105B (high)
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 Qwen3 235B A22B (Reasoning) | Top-Wahl Sa 105B (high) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.70/1M | $0.04/1M |
| Output-Kosten | $8.40/1M | $0.17/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.63/1M | $0.07/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Sarvam |
| Veröffentlichung | 28. Apr. 2025 | 6. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 67.0 tok/s | 110.1 tok/s |
| TTFT | 1233ms | 1177ms |
| Latenz | 31103ms | 19349ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 5.5 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 62.3 | 31.9 |
| Intelligenz | 13.4 | 11.9 |
| Mathe | 82.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 70.0% | 73.8% |
| MMLU Pro | 82.8% | — |
| HLE | 11.7% | 10.1% |
| LiveCodeBench | 62.2% | — |
| MATH 500 | 93.0% | — |
| AIME 2025 | 82.0% | — |
| AIME (Original) | 84.0% | — |
| SciCode | 39.9% | 26.4% |
| LCR | 0.0% | 0.0% |
| IFBench | 38.7% | 34.4% |
| TAU-bench v2 | 24.0% | 46.8% |
| TerminalBench Hard | 6.1% | 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 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 62.3 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 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
105B (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
