GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GPT-5.1 Codex mini (high) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Qwen3 VL 4B Instruct bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

GPT-5.1 Codex mini (high)

OpenAI

Argumentation: 9
Programmierung: 4
Multimodal: 3
Langer Kontext: 5
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 74.764Tokens/Sek

Qwen3 VL 4B Instruct

Other

Argumentation: 4
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.015
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `GPT-5.1 Codex mini (high)` im Vergleich zu `Qwen3 VL 4B Instruct` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Debatte, erreicht GPT-5.1 Codex mini (high) 90 gegenüber Qwen3 VL 4B Instruct mit 40. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

GPT-5.1 Codex mini (high)300ms

Qwen3 VL 4B Instruct300ms

Tokens pro Sekunde

GPT-5.1 Codex mini (high)74.764

Qwen3 VL 4B Instruct31

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde GPT-5.1 Codex mini (high) $0.001 kosten, während Qwen3 VL 4B Instruct $0.018 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

Welches Modell gewinnt den GPT-5.1 Codex mini (high) vs Qwen3 VL 4B Instruct-Kampf für Sie?

Wählen Sie GPT-5.1 Codex mini (high), wenn...

Ihre oberste Priorität sind rohe Leistung und Fähigkeiten.

Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

Wählen Sie Qwen3 VL 4B Instruct, wenn...

Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

Sie legen Wert auf Kosteneffizienz statt auf maximale Leistung.

Ihre Arbeitslast erfordert konstante, zuverlässige Leistung.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/