Modellvergleich
105B (high)
vs. Step 5 Preview
Vergleich von 2 KI-Modellen · 0 Benchmarks · Sarvam, StepFun
Empfehlung
Sa105B (high)4 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
105B (high)
100.0 Wert-Score
8.8 Reasoning / $0.07/1M
Niedrigster Preis
105B (high)
$0.04/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Step 5 Preview
43.7 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
105B (high) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
105B (high) ist 25x guenstiger bei Eingabetokens als Step 5 Preview.
Reasoning-Unterschied
Step 5 Preview liegt 34.9 Punkte vor 105B (high) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
105B (high) gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewählten Modelle und vergleiche Antwortqualität mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
105B (high)
Sarvam
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Step 5 Preview
StepFun
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nützlicher?
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Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Sa 105B (high) | St Step 5 Preview |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.04/1M | $1.00/1M |
| Output-Kosten | $0.17/1M | $2.70/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.07/1M | $1.43/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Sarvam | StepFun |
| Veröffentlichung | 6. März 2026 | 18. Sept. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 83.6 tok/s |
| TTFT | — | 4120ms |
| Latenz | — | 28040ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 25.3 |
| Reasoning-Score | 8.8 | 43.7 |
| Intelligenz | 8.8 | 43.7 |
Wichtigste Erkenntnisse
105B (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.04/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Step 5 Preview hat das staerkste Reasoning-Profil mit 43.7 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
105B (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Step 5 Preview
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
