Modellvergleich
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning)
vs. 105B (high)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · Alibaba, Sarvam
Empfehlung
AlQwen3.5 397B A17B (Reasoning)9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA
Bester Wert
105B (high)
100.0 Wert-Score
31.9 Reasoning / $0.07/1M
Niedrigster Preis
105B (high)
$0.04/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning)
50.1 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning)
48.2 Coding-Index
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 14,3x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.5 397B A17B (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
105B (high) generiert etwa 1,8x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3.5 397B A17B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning) liegt 18.2 Punkte vor 105B (high) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning) gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, HLE.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen3.5 397B A17B (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.
EU-gehostete Inferenz
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Al Qwen3.5 397B A17B (Reasoning) | Sa 105B (high) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.60/1M | $0.04/1M |
| Output-Kosten | $3.60/1M | $0.17/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.35/1M | $0.07/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Sarvam |
| Veröffentlichung | 16. Feb. 2026 | 6. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 61.5 tok/s | 112.8 tok/s |
| TTFT | 1810ms | 1170ms |
| Latenz | 53653ms | 18908ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 8.6 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 50.1 | 31.9 |
| Intelligenz | 33.7 | 11.9 |
| Coding | 48.2 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 89.3% | 73.8% |
| HLE | 27.3% | 10.1% |
| SciCode | 42.0% | 26.4% |
| LCR | 65.7% | 0.0% |
| IFBench | 78.8% | 34.4% |
| TAU-bench v2 | 95.6% | 46.8% |
| TerminalBench Hard | 40.9% | 1.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
105B (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.04/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 50.1 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning) erreicht einen 48.2 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
Qwen3.5 397B A17B (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
105B (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
