Modellvergleich

Qwen3 VL 4B Instruct
vs. QwQ 32B-Preview

Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Alibaba

Empfehlung

Alibaba logo QwQ 32B-Preview 6 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, GPQA

Niedrigster Preis

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Qwen3 VL 4B Instruct

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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QwQ 32B-Preview

42.4 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Bestes Coding

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Qwen3 VL 4B Instruct

4.6 Coding-Index

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Reasoning-Unterschied

QwQ 32B-Preview liegt 17.5 Punkte vor Qwen3 VL 4B Instruct beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

QwQ 32B-Preview gewinnt 6 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz, GPQA, MMLU Pro.

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?

KI-Chat

Mit 80+ Modellen chatten

Inference-API

EU-gehostete Inferenz

Vollständiger Vergleich

Metrik
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Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
Anbieter AlibabaAlibaba
Veröffentlichung 14. Okt. 202527. Nov. 2024
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score 24.942.4
Intelligenz 9.615.2
Coding 4.6
Mathe 37.0
Standard-Benchmarks
GPQA 37.1%55.7%
MMLU Pro 63.4%64.8%
HLE 3.7%4.8%
LiveCodeBench 29.0%33.7%
MATH 500 91.0%
AIME 2025 37.0%
AIME (Original) 45.3%
SciCode 13.7%3.8%
LCR 13.0%
IFBench 31.8%
TAU-bench v2 23.4%
TerminalBench Hard 0.0%

Wichtigste Erkenntnisse

Qwen3 VL 4B Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

QwQ 32B-Preview hat das staerkste Reasoning-Profil mit 42.4 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.

Qwen3 VL 4B Instruct erreicht einen 4.6 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

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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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QwQ 32B-Preview

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse