Groq: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

Groq
Groq

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

#1
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
37
#2
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
30
#3
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
24
#4
gpt-oss-120b (low)
gpt-oss-120b (low)
15
#5
gpt-oss-20b (high)
gpt-oss-20b (high)
15

Intelligence Index

Insgesamt 11 Modelle

Am schnellsten

#1
gpt-oss-20b (high)
gpt-oss-20b (high)
942 t/s
#2
gpt-oss-20b (low)
gpt-oss-20b (low)
934 t/s
#3
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 8B
635 t/s
#4
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
478 t/s
#5
gpt-oss-120b (low)
gpt-oss-120b (low)
474 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 11 Modelle

Niedrigster Preis

#1
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 8B
$0.05
#2
gpt-oss-20b (high)
gpt-oss-20b (high)
$0.10
#3
gpt-oss-20b (low)
gpt-oss-20b (low)
$0.10
#4
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout
$0.13
#5
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
$0.14

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 11 Modelle

Kennzeichnet ein Reasoning-Modell

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

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

No data available

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preise

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Leistungsübersicht

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Weitere Analyse
Logo von Alibaba
Qwen3.6 27B
131k
Offen
37
$0.28
453
1.06
14.68
12.52
Logo von Alibaba
Qwen3.6 27B
131k
Offen
30
$0.39
460
1.10
2.19
--
Logo von OpenAI
gpt-oss-120b (high)
131k
Offen
24
$0.06
478
0.67
5.90
4.18
Logo von OpenAI
gpt-oss-120b (low)
131k
Offen
15
$0.02
474
0.69
5.96
4.22
Logo von OpenAI
gpt-oss-20b (high)
131k
Offen
15
$0.03
942
0.80
3.46
2.12
Logo von OpenAI
gpt-oss-20b (low)
131k
Offen
14*
--
934
0.81
3.48
2.14
Logo von Alibaba
Qwen3 32B
131k
Offen
12
--
350
0.71
7.85
5.71
Logo von Meta
Llama 4 Scout
131k
Offen
10
$0.01
448
0.89
2.01
--
Logo von Meta
Llama 3.3 70B
131k
Offen
9
$0.09
303
0.93
2.58
--
Logo von Alibaba
Qwen3 32B
131k
Offen
9*
--
364
0.71
2.08
--
Logo von Meta
Llama 3.1 8B
131k
Offen
8
--
635
0.99
1.78
--

Wichtige Definitionen

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Groq

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.