Modellvergleich
Qwen3 Coder Next
vs. QwQ 32B-Preview
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Alibaba
Chatten mit Qwen3 & QwQGuenstigstes Modell
$0.12/1M
Hoechste Intelligenz
73.7% GPQA
Bestes Coding
22.9 Coding-Index
Preisunterschied
2.9x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests Qwen3 Coder Next
- GPQA
- HLE
QwQ 32B-Preview
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
EU-Hosted Inference API Power your AI models with
the best open-source models.
Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.
Explore Inference APIGLM
GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Al Qwen3 Coder Next | Al QwQ 32B-Preview |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.35/1M | $0.12/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $0.18/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.56/1M | $0.14/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | Alibaba |
| Veröffentlichung | 3. Feb. 2026 | 27. Nov. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 167.9 tok/s | 46.5 tok/s |
| TTFT | 963ms | 256ms |
| Latenz | 963ms | 43277ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 28.3 | 15.2 |
| Coding | 22.9 | — |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 73.7% | 55.7% |
| MMLU Pro | — | 64.8% |
| HLE | 9.3% | 4.8% |
| LiveCodeBench | — | 33.7% |
| MATH 500 | — | 91.0% |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | 45.3% |
| SciCode | 32.3% | 3.8% |
| LCR | 40.0% | — |
| IFBench | 35.2% | — |
| TAU-bench v2 | 79.5% | — |
| TerminalBench Hard | 18.2% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
QwQ 32B-Preview bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.12/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 Coder Next fuehrt bei Reasoning mit 73.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Qwen3 Coder Next erreicht einen 22.9 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 Coder Next
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
QwQ 32B-Preview
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
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.