Qwen vs GPT: Coding und Kosten

GPT-6.1 Sol führt bei SciCode mit 54.17% gegenüber 50.58%. Qwen3.8-Flash-Next hat mit $0.0025 die niedrigeren Beispielkosten; das andere Modell kostet $0.03.

Aktualisiert · 6 Quellen · Methodik

KriteriumGewinnerVorsprungBeleg
SciCode (%)GPT-6.1 Sol3.59 ppQwen3.8-Flash-Next 50.58% / GPT-6.1 Sol 54.17%12
Ausgabegeschwindigkeit (tokens/s)GPT-6.1 Sol23.9 tokens/sQwen3.8-Flash-Next 55.4 / GPT-6.1 Sol 79.3 tokens/s
AA-Zeit bis zum ersten Antwort-Token (s)Qwen3.8-Flash-Next213.27 sQwen3.8-Flash-Next 38.17 s / GPT-6.1 Sol 251.44 s
Geschätzte AnfragekostenQwen3.8-Flash-Next$0.027510K + 1K: Qwen3.8-Flash-Next $0.0025 / GPT-6.1 Sol $0.0334

AA-Benchmarks zur Codequalität

KennzahlQwen3.8-Flash-NextGPT-6.1 Sol (Max)
SciCode (%)50.58154.172

Leistung

KennzahlQwen3.8-Flash-NextGPT-6.1 Sol (Max)
Ausgabegeschwindigkeit (tokens/s)55.479.3
AA-Zeit bis zum ersten Antwort-Token (s)38.17251.44

Preise und Anfragekosten

KennzahlQwen3.8-Flash-NextGPT-6.1 Sol
Eingabe / 1M tokens$0.24$23
Ausgabe / 1M tokens$0.54$103
Kontextfenster (tokens)123262,14451,050,000
Maximale Ausgabe (tokens)131,0726128,0003
Kostenbeispiel: 10,000 Eingabe- + 1,000 abgerechnete Ausgabetokens
Qwen3.8-Flash-Next$0.0025
GPT-6.1 Sol$0.03

Coding, Reasoning, Kontext und Kosten

Coding-Benchmark

  • AA SciCode: Qwen3.8-Flash-Next 50.58% / GPT-6.1 Sol 54.17%.12

Reasoning-Benchmark

  • Die AA-Wartezeit bis zur ersten Antwort beträgt mit den gezeigten Einstellungen 38.17 s für Qwen3.8-Flash-Next und 251.44 s für GPT-6.1 Sol.12

Kontextfenster (tokens)

  • Das größere gehostete Eingabekontingent bietet GPT mit 1,050,000 tokens; Qwen hat 262,144.12

Geschätzte Anfragekosten

  • Qwens Lyceum-Tarif ergibt $0.0025 je Beispiel; die direkte OpenAI-Abrechnung ergibt $0.03 für GPT.34

Methodik und Quellen

SciCode ist AAs Bewertung für wissenschaftliche Programmierung und wird als Prozentwert angegeben; höher ist besser. Sie ist vom Leistungstest mit 10,000 Eingabe-Tokens getrennt und keine Cline-Bewertung im Editor. Qualität und Leistung verwenden die neben den Modellnamen gezeigten Konfigurationen. Ein aktueller AA v5 Intelligence Index wird nur angezeigt, wenn für beide Modelle ein Wert veröffentlicht ist. Die AA-Leistungswerte stammen aus dem Benchmark mit 10,000 Eingabe-Tokens und der jeweils angezeigten Modellkonfiguration; die Reasoning-Einstellungen unterscheiden sich. Die Ausgabegeschwindigkeit ist die mediane Ausgaberate. Die Antwortlatenz misst das erste Antwort-Token nach dem Reasoning, nicht den ersten gestreamten Reasoning-Chunk. Bei nicht gestreamtem Reasoning und Modellen ohne Reasoning sind erster Chunk und erste Antwort bei AA dasselbe Ereignis. AA schätzt die Antwortlatenz aus Anfangswartezeit und Reasoning-Dauer; sie ist kein separat erhobener Median. Es sind Referenz-Deployments, keine Garantien für Novita-Endpunkte. Das Kostenbeispiel ohne Cache berechnet 10,000 Eingabe- und 1,000 Ausgabe-Tokens zum Tarif des genannten Anbieters, nicht die Kosten des AA-Benchmarks. Preise sowie Kontext- und Ausgabelimits stammen aus den zitierten Anbieterquellen.

  1. Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next · Qualität und Leistung
  2. Artificial Analysis · GPT-6.1 Sol (Max) · Qualität und Leistung
  3. OpenAI · GPT-6.1 Sol · API-Preise und Limits
  4. Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · API-Preise und Limits
  5. Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · native Kontextspezifikation
  6. Lyceum · Serverless-Anfragelimits

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