Modellvergleich

Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)
vs. Sonar Pro

Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Alibaba, Perplexity

Empfehlung

Alibaba logoQwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)6 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz

Niedrigster Preis

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Sonar Pro

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)

45.6 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

Sonar Pro ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning).

Reasoning-Unterschied

Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) liegt 9.9 Punkte vor Sonar Pro beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) gewinnt 6 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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Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Perplexity
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.60/1M$0.00/1M
Output-Kosten$3.60/1M$0.00/1M
Gemischt (3:1)$1.35/1M
Spezifikationen
AnbieterAlibabaPerplexity
Veröffentlichung16. Feb. 202621. Jan. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz61.6 tok/s
TTFT1951ms
Latenz1951ms
Composite-Indizes
Wert-Score100.0
Reasoning-Score45.635.7
Intelligenz32.09.3
Standard-Benchmarks
GPQA86.1%57.8%
MMLU Pro75.5%
HLE18.8%7.9%
LiveCodeBench27.5%
MATH 50074.5%
AIME (Original)29.0%
SciCode41.1%22.6%
LCR58.0%
IFBench51.6%
TAU-bench v283.9%
TerminalBench Hard35.6%

Wichtigste Erkenntnisse

Sonar Pro bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 45.6 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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  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast