Groq: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

Analyse der Modelle von Groq anhand zentraler Metriken wie Qualität, Preis, Ausgabegeschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und mehr. Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Groq angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Intelligence Index
Insgesamt 11 Modelle
Am schnellsten
Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 11 Modelle
Niedrigster Preis
Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 11 Modelle
Groq bietet 11 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind Qwen3.6 27B (37), Qwen3.6 27B (30) und gpt-oss-120b (high) (24) die führenden Modelle von Groq.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind gpt-oss-20b (high) (942 t/s), gpt-oss-20b (low) (934 t/s) und Llama 3.1 8B (635 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 99 %.
- Bei der Latenz bieten Qwen3 32B (0.71 s), Llama 4 Scout (0.89 s) und Llama 3.3 70B (0.93 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Llama 3.1 8B ($0.05), gpt-oss-20b (high) ($0.10) und gpt-oss-20b (low) ($0.10) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 2.7-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Qwen3.6 27B (131k), Qwen3.6 27B (131k) und gpt-oss-120b (high) (131k) die größten Kontextfenster von Groq.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Kontextfenster
Context Window
Preise
Intelligence Index vs. Price
Leistungsübersicht
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latency: Time To First Answer Token
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen3.6 27B | 131k | Offen | 37 | $0.28 | 453 | 1.06 | 14.68 | 12.52 | |||
Qwen3.6 27B | 131k | Offen | 30 | $0.39 | 460 | 1.10 | 2.19 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 24 | $0.06 | 478 | 0.67 | 5.90 | 4.18 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 15 | $0.02 | 474 | 0.69 | 5.96 | 4.22 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Offen | 15 | $0.03 | 942 | 0.80 | 3.46 | 2.12 | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Offen | 14* | -- | 934 | 0.81 | 3.48 | 2.14 | |||
Qwen3 32B | 131k | Offen | 12 | -- | 350 | 0.71 | 7.85 | 5.71 | |||
Llama 4 Scout | 131k | Offen | 10 | $0.01 | 448 | 0.89 | 2.01 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | Offen | 9 | $0.09 | 303 | 0.93 | 2.58 | -- | |||
Qwen3 32B | 131k | Offen | 9* | -- | 364 | 0.71 | 2.08 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 131k | Offen | 8 | -- | 635 | 0.99 | 1.78 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Groq
Groq bietet 11 von uns erfasste Modelle an: Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-20b (low), Qwen3 32B, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B, Qwen3 32B und Llama 3.1 8B.
Das intelligenteste bei Groq verfügbare Modell ist Qwen3.6 27B mit einem Intelligence-Index-Wert von 37.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist gpt-oss-20b (high) mit 942.1 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Groq.
Das Modell von Groq mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3 32B mit 0.71 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Llama 3.1 8B mit $0.05 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Groq.
Die Preise der Modelle von Groq unterscheiden sich bis zum 16-Fachen: von $0.05 pro 1 Mio. Tokens für Llama 3.1 8B bis $0.84 pro 1 Mio. Tokens für Qwen3.6 27B.
Ja, Groq bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 11 Modelle von Groq unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 11 Modelle von Groq unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Groq bietet 6 Reasoning-Modelle an: Qwen3.6 27B, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-20b (low) und Qwen3 32B. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 11 Modelle von Groq haben offene Gewichte.
Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich aufgrund von Infrastrukturänderungen, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir benchmarken alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells von Groq die Intelligenz für qualitätssensible Aufgaben, die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schnellen ersten Antworten, die Preise für kostensensible Workloads sowie Funktionen wie die Größe des Kontextfensters, den JSON-Modus und die Unterstützung von Funktionsaufrufen.