Modellvergleich
Qwen3.7 Plus
vs. Seed-OSS-36B-Instruct
Qwen3.7 Plus ist bei LLMBase seit 26.10.2026 nicht mehr verfügbar. Offene Alternative: Qwen3.8 27B →
Vergleich von 2 KI-Modellen · 0 Benchmarks · Alibaba, ByteDance Seed
Empfehlung
Staerkste Bereiche: Durchsatz, TTFT, Latenz
Niedrigster Preis
Seed-OSS-36B-Instruct
$0.21/1M Eingabepreis
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Seed-OSS-36B-Instruct ist 1,9x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.7 Plus.
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3.7 Plus generiert etwa 1,4x so viele Tokens pro Sekunde wie Seed-OSS-36B-Instruct.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.7 Plus gewinnt 3 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewählten Modelle und vergleiche Antwortqualität mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen3.7 Plus
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Seed-OSS-36B-Instruct
ByteDance Seed
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nützlicher?
EU-gehostete Open-Modelle, eine API
Server in Deutschland und Finnland. Betrieben von einem deutschen Unternehmen nach DSGVO, AVV verfügbar, ISO-27001-zertifizierte Rechenzentren.
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Al Qwen3.7 Plus | By Seed-OSS-36B-Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.40/1M | $0.21/1M |
| Output-Kosten | $1.60/1M | $0.57/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.70/1M | $0.30/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | ByteDance Seed |
| Veröffentlichung | 1. Juni 2026 | 20. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 56.6 tok/s | 39.3 tok/s |
| TTFT | 2160ms | 2800ms |
| Latenz | 37470ms | 53690ms |
Wichtigste Erkenntnisse
Seed-OSS-36B-Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.21/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Qwen3.7 Plus
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Seed-OSS-36B-Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast