Modellvergleich
Qwen3 32B (Reasoning)
vs. ERNIE 5.0 Thinking Preview
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Alibaba, Baidu
Chatten mit Qwen3 & ERNIEGuenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
77.7% GPQA
Bestes Coding
29.2 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 TestsQwen3 32B (Reasoning)
- MATH 500
ERNIE 5.0 Thinking Preview
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
| Metrik | Al Qwen3 32B (Reasoning) | Ba ERNIE 5.0 Thinking Preview |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.70/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $8.40/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.63/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Baidu |
| Veröffentlichung | 28. Apr. 2025 | 13. Nov. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 108.3 tok/s | — |
| TTFT | 960ms | — |
| Latenz | 19427ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 16.5 | 29.1 |
| Coding | 13.8 | 29.2 |
| Mathe | 73.0 | 85.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 66.8% | 77.7% |
| MMLU Pro | 79.8% | 83.0% |
| HLE | 8.3% | 12.7% |
| LiveCodeBench | 54.6% | 81.2% |
| MATH 500 | 96.1% | — |
| AIME 2025 | 73.0% | 85.0% |
| AIME (Original) | 80.7% | — |
| SciCode | 35.4% | 37.5% |
| LCR | 0.0% | 6.7% |
| IFBench | 36.3% | 41.4% |
| TAU-bench v2 | 29.8% | 83.9% |
| TerminalBench Hard | 3.0% | 25.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
ERNIE 5.0 Thinking Preview bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
ERNIE 5.0 Thinking Preview fuehrt bei Reasoning mit 77.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
ERNIE 5.0 Thinking Preview erreicht einen 29.2 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Qwen3 32B (Reasoning)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
ERNIE 5.0 Thinking Preview
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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Empfohlene Vergleiche
Beliebte AlternativenLeitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
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