Modellvergleich
Qwen3 VL 4B (Reasoning)
vs. Seed-OSS-36B-Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 0 Benchmarks · Alibaba, ByteDance Seed
Empfehlung
BySeed-OSS-36B-Instruct2 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Seed-OSS-36B-Instruct
$0.21/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Seed-OSS-36B-Instruct
12.1 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Wichtige Unterschiede
Reasoning-Unterschied
Seed-OSS-36B-Instruct liegt 5.1 Punkte vor Qwen3 VL 4B (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Seed-OSS-36B-Instruct gewinnt 2 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewählten Modelle und vergleiche Antwortqualität mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Qwen3 VL 4B (Reasoning)
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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Tokens
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Welche Antwort war nützlicher?
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Al Qwen3 VL 4B (Reasoning) | Top-Wahl By Seed-OSS-36B-Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | — | $0.21/1M |
| Output-Kosten | — | $0.57/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.30/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Alibaba | ByteDance Seed |
| Veröffentlichung | 14. Okt. 2025 | 20. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 41.0 tok/s |
| TTFT | — | 2870ms |
| Latenz | — | 51640ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 7.0 | 12.1 |
| Intelligenz | 7.0 | 12.1 |
Wichtigste Erkenntnisse
Seed-OSS-36B-Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.21/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Seed-OSS-36B-Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 12.1 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
Qwen3 VL 4B (Reasoning)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Seed-OSS-36B-Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
