Modellvergleich

QwQ 32B-Preview
vs. 105B (high)

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

Empfehlung

Sarvam logo 105B (high) 5 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Durchsatz, Intelligenz, GPQA

Niedrigster Preis

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QwQ 32B-Preview

$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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105B (high)

9.8 Coding-Index

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Preisunterschied

QwQ 32B-Preview ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als 105B (high).

Reasoning-Unterschied

QwQ 32B-Preview liegt 8.4 Punkte vor 105B (high) beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

105B (high) gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Intelligenz, GPQA, HLE.

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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Bereit

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Zeit

tok/s

Tokens

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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Alibaba
Top-Wahl
Sarvam logo 105B (high)
Sarvam
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$0.04/1M
Output-Kosten $0.00/1M$0.17/1M
Gemischt (3:1) $0.07/1M
Spezifikationen
Anbieter AlibabaSarvam
Veröffentlichung 27. Nov. 20246. März 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 94.5 tok/s
TTFT 1253ms
Latenz 22424ms
Composite-Indizes
Wert-Score 100.0
Reasoning-Score 42.434.0
Intelligenz 15.218.2
Coding 9.8
Standard-Benchmarks
GPQA 55.7%73.8%
MMLU Pro 64.8%
HLE 4.8%10.1%
LiveCodeBench 33.7%
MATH 500 91.0%
AIME (Original) 45.3%
SciCode 3.8%26.4%
LCR 0.0%
IFBench 34.4%
TAU-bench v2 46.8%
TerminalBench Hard 1.5%

Wichtigste Erkenntnisse

QwQ 32B-Preview 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.

105B (high) erreicht einen 9.8 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
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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105B (high)

  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung