Modellvergleich

QwQ 32B-Preview
vs. Tri-21B-think Preview

Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Alibaba, Trillion Labs

Empfehlung

Trillion Labs logo Tri-21B-think Preview 3 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Intelligenz, HLE, SciCode

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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Tri-21B-think Preview

7.4 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 15.9 Punkte vor Tri-21B-think Preview beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Tri-21B-think Preview gewinnt 3 messbare Kategorien, darunter Intelligenz, HLE, SciCode.

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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Trillion Labs
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten $0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
Anbieter AlibabaTrillion Labs
Veröffentlichung 27. Nov. 202410. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score 42.426.5
Intelligenz 15.220.0
Coding 7.4
Standard-Benchmarks
GPQA 55.7%53.8%
MMLU Pro 64.8%
HLE 4.8%5.7%
LiveCodeBench 33.7%
MATH 500 91.0%
AIME (Original) 45.3%
SciCode 3.8%17.8%
LCR 14.7%
IFBench 47.1%
TAU-bench v2 93.3%
TerminalBench Hard 2.3%

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.

Tri-21B-think Preview erreicht einen 7.4 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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  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung