Modellvergleich

Qwen3.5 27B (Non-reasoning)
vs. Tri-21B-Think

Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · Alibaba, Trillion Labs

Empfehlung

Alibaba logoQwen3.5 27B (Non-reasoning)9 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz

Niedrigster Preis

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Tri-21B-Think

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen3.5 27B (Non-reasoning)

42.2 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

Preisunterschied

Tri-21B-Think ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.5 27B (Non-reasoning).

Reasoning-Unterschied

Qwen3.5 27B (Non-reasoning) liegt 16.0 Punkte vor Tri-21B-Think beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen3.5 27B (Non-reasoning) gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.

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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Welche Antwort war nuetzlicher?

Mit führenden KI-Modellen chatten

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EU-gehostete Inferenz

Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.30/1M$0.00/1M
Output-Kosten$2.40/1M$0.00/1M
Gemischt (3:1)$0.82/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaTrillion Labs
Veröffentlichung24. Feb. 202610. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz93.6 tok/s
TTFT1430ms
Latenz1430ms
Composite-Indizes
Wert-Score100.0
Reasoning-Score42.226.2
Intelligenz29.312.4
Standard-Benchmarks
GPQA84.2%60.1%
HLE13.2%6.1%
SciCode36.7%17.4%
LCR55.7%11.0%
IFBench46.9%54.6%
TAU-bench v287.1%81.0%
TerminalBench Hard31.8%0.8%

Wichtigste Erkenntnisse

Tri-21B-Think bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen3.5 27B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 42.2 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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Qwen3.5 27B (Non-reasoning)

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast