Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich DeepSeek R1 (Jan '25) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Jamba 1.7 Mini bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

Jamba 1.7 Mini

Other

Argumentation: 1
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

DeepSeek R1 (Jan '25)

DeepSeek

Argumentation: 7
Programmierung: 2
Multimodal: 2
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.002
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Jamba 1.7 Mini` im Vergleich zu `DeepSeek R1 (Jan '25)` 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 Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-Debatte, erreicht Jamba 1.7 Mini 10 gegenüber DeepSeek R1 (Jan '25) mit 70. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25) Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-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

Jamba 1.7 Mini300ms

DeepSeek R1 (Jan '25)300ms

Tokens pro Sekunde

Jamba 1.7 Mini58

DeepSeek R1 (Jan '25)55

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

Die Ökonomie von Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25) 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 Jamba 1.7 Mini $0.000 kosten, während DeepSeek R1 (Jan '25) $0.002 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Welches Modell gewinnt den Jamba 1.7 Mini vs DeepSeek R1 (Jan '25)-Kampf für Sie?

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

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/