Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct: 究極のパフォーマンス＆価格比較

推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。

Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct対決の最終評決

包括的な分析の結果、生の知性と推論を重視するユーザーにとってOlmo 3.1 32B Instructが最も優れた選択肢として浮上しました。しかし、Qwen3 VL 8B Instructは依然として非常に競争力のある選択肢であり、特により高速な応答時間とコスト効率を要求するシナリオに適しています。この詳細なOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct比較では、最良の決定を下すために必要なすべての重要な指標を分解して説明します。

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モデルスナップショット

主要な意思決定指標をひと目で確認。

Olmo 3.1 32B Instruct

Other

推論: 6
コーディング: 1
マルチモーダル: 1
長いコンテキスト: 2
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.000
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: 45.558トークン/秒

Qwen3 VL 8B Instruct

Other

推論: 3
コーディング: 1
マルチモーダル: 1
長いコンテキスト: 2
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.000
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: 99.366トークン/秒

全体的な能力

Capability radar は Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct の対決を包括的に把握できます。このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちのOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct分析の基盤を形成しています。

このレーダーチャートは、`Olmo 3.1 32B Instruct`と`Qwen3 VL 8B Instruct`のコア能力（推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト）を視覚的に表現しています。

ベンチマーク内訳

詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。重要なMMLU Proテストで、Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct議論の重要な部分として、Olmo 3.1 32B Instructは60、Qwen3 VL 8B Instructは30を獲得しました。このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct比較にも不可欠です。

このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。

速度と遅延

スピードはインタラクティブなアプリケーションのOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct決定において重要な要素です。以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。

最初のトークンまでの時間

Olmo 3.1 32B Instruct300ms

Qwen3 VL 8B Instruct300ms

毎秒のトークン数

Olmo 3.1 32B Instruct45.558

Qwen3 VL 8B Instruct99.366

結果を自分で検証するには、プレイグラウンドにアクセスしてください

Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instructの経済学

パワーは方程式の一部に過ぎません。このOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instruct価格分析は、本当の価値を実感させます。

価格の内訳

入力と出力の価格を一目で比較できます。

実際のコストシナリオ

1Mの入力トークンを処理し、250kの出力トークンを生成するには、Olmo 3.1 32B Instruct の費用は $0.000 ですが、Qwen3 VL 8B Instruct の費用は $0.000 です。この実用的な計算は、Olmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instructの選択を検討している開発者にとって不可欠です。

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あなたにとってOlmo 3.1 32B Instruct vs Qwen3 VL 8B Instructバトルで勝つモデルはどれ？

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最高精度が求められる技術または科学分野で働いています。

最高水準の推論能力が必要です。

あなたのユースケースには最先端のAIパフォーマンスが求められます。

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運用コストが重要となる大規模開発を行っています。

最大性能よりも費用対効果を優先します。

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データソース： https://artificialanalysis.ai/