Modellvergleich

Step 3.5 Flash 2603
vs. Step 3.5 Flash

Vergleich von 2 KI-Modellen · 0 Benchmarks · StepFun

Empfehlung

StepFun logoStep 3.5 Flash 26033 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Reasoning, Intelligenz

Bester Wert

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Step 3.5 Flash 2603

100.0 Wert-Score

26.5 Reasoning / $0.15/1M

Niedrigster Preis

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$0.10/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Step 3.5 Flash 2603

26.5 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Wichtige Unterschiede

Bester Wert

Step 3.5 Flash 2603 bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.

Geschwindigkeitsunterschied

Step 3.5 Flash generiert etwa 1,1x so viele Tokens pro Sekunde wie Step 3.5 Flash 2603.

Reasoning-Unterschied

Step 3.5 Flash 2603 liegt 0.5 Punkte vor Step 3.5 Flash beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Step 3.5 Flash 2603 gewinnt 3 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Reasoning, Intelligenz.

Live-Vergleich

Response Face-Off

Sende einen Prompt an die ausgewählten Modelle und vergleiche Antwortqualität mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.

10 Vergleiche in 24 Std. übrig
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tok/s

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Welche Antwort war nützlicher?

Mit führenden KI-Modellen chatten

Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.

EU-gehostete Inferenz

Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.10/1M$0.10/1M
Output-Kosten$0.30/1M$0.30/1M
Gemischt (3:1)$0.15/1M$0.15/1M
Spezifikationen
AnbieterStepFunStepFun
Veröffentlichung2. Apr. 20262. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz207.9 tok/s221.7 tok/s
TTFT1070ms1070ms
Latenz10690ms10090ms
Composite-Indizes
Wert-Score100.098.1
Reasoning-Score26.526.0
Intelligenz26.526.0

Wichtigste Erkenntnisse

Step 3.5 Flash 2603 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.10/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Step 3.5 Flash 2603 hat das staerkste Reasoning-Profil mit 26.5 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

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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
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  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen