Modellvergleich

Step3 VL 10B
vs. Tri-21B-Think

Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · StepFun, Trillion Labs

Empfehlung

StepFun logoStep3 VL 10B5 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, HLE

Niedrigster Preis

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Step3 VL 10B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Step3 VL 10B

29.6 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Reasoning-Unterschied

Step3 VL 10B liegt 3.4 Punkte vor Tri-21B-Think beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Step3 VL 10B gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, 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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Step3 VL 10B

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Welche Antwort war nuetzlicher?

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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Trillion Labs logoTri-21B-Think
Trillion Labs
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterStepFunTrillion Labs
Veröffentlichung20. Jan. 202610. Feb. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score29.626.2
Intelligenz9.512.4
Standard-Benchmarks
GPQA69.0%60.1%
HLE10.2%6.1%
SciCode31.1%17.4%
LCR0.0%11.0%
IFBench50.2%54.6%
TAU-bench v216.1%81.0%
TerminalBench Hard5.3%0.8%

Wichtigste Erkenntnisse

Step3 VL 10B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Step3 VL 10B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 29.6 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