Modellvergleich

Qwen3 32B (Reasoning)
vs. Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Alibaba

Chatten mit Qwen3

Guenstigstes Modell

Alibaba logo Qwen3 32B (Reasoning)

$0.70/1M

Hoechste Intelligenz

Alibaba logo Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

75.3% GPQA

Bestes Coding

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22.1 Coding-Index

Preisunterschied

1.0x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

6 Tests
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Qwen3 32B (Reasoning)

2
  • LiveCodeBench
  • AIME 2025
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Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

4
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
  • MATH 500
Metrik
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Alibaba
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Alibaba
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.70/1M$0.70/1M
Output-Kosten $8.40/1M$2.80/1M
Gemischt (3:1) $2.63/1M $1.22/1M
Spezifikationen
Anbieter AlibabaAlibaba
Veröffentlichung 28. Apr. 202521. Juli 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 108.3 tok/s64.7 tok/s
TTFT 960ms1070ms
Latenz 19427ms1070ms
Composite-Indizes
Intelligenz 16.525.0
Coding 13.822.1
Mathe 73.071.7
Standard-Benchmarks
GPQA 66.8%75.3%
MMLU Pro 79.8%82.8%
HLE 8.3%10.6%
LiveCodeBench 54.6%52.4%
MATH 500 96.1%98.0%
AIME 2025 73.0%71.7%
AIME (Original) 80.7%71.7%
SciCode 35.4%36.0%
LCR 0.0%31.2%
IFBench 36.3%46.1%
TAU-bench v2 29.8%33.3%
TerminalBench Hard 3.0%15.2%

Wichtigste Erkenntnisse

Qwen3 32B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.70/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct fuehrt bei Reasoning mit 75.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct erreicht einen 22.1 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

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Qwen3 32B (Reasoning)

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Leitfaden 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

Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen

Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.