Granite 4.2 30B vs Qwen3.8 27B (Xhigh)
Mana yang lebih baik untuk uang: Granite 4.2 30B oleh IBM atau Qwen3.8 27B (Xhigh) oleh Alibaba? Kecerdasan, total biaya benchmark, dan waktu end-to-end dari Artificial Analysis & sumber lain, cuplikan 2026-10-26.
Kompromi
Kesimpulan
Tergantung anggaran Anda
Qwen3.8 27B (Xhigh) mendapat 21.0 poin lebih tinggi (33.7 vs 12.7), tetapi biaya menjalankan benchmark-nya 12× lebih besar ($1336 vs $111; kelas biaya premium vs menengah). Keduanya bukan alternatif di anggaran yang sama: pilih Qwen3.8 27B (Xhigh) jika Anda butuh kecerdasan di atas 12.7, dan Granite 4.2 30B jika 12.7 sudah cukup.
| Metrik | Granite 4.2 30B | Qwen3.8 27B (Xhigh) | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kecerdasan (lebih tinggi lebih baik) | 12.7 | 33.7 | +165.4% Qwen3.8 27B (Xhigh) 2.7 kali lebih cerdas |
| Total biaya AA (lebih rendah lebih baik) | $110.83 | $1,336.09 | +1105.5% Qwen3.8 27B (Xhigh) 12 kali lebih mahal |
| Waktu ujung ke ujung (lebih rendah lebih baik) | 65.19s | 60.71s | −6.9% Qwen3.8 27B (Xhigh) 6.9% lebih cepat |
| Harga per 1 juta token (masuk/keluar) | $0.16 / $0.65 | $0.50 / $3.00 | |
| Jenis input | Teks | Text, Image, Video |
Qwen3.8 27B (Xhigh) dibanding Granite 4.2 30B: kecerdasan 165.4% lebih tinggi, biaya menjalankan benchmark AA 1105.5% lebih tinggi, dan waktu total 6.9% lebih cepat.
Pareto frontier hari ini
Dibandingkan dengan batas Pareto
- Granite 4.2 30B berada di luar batas: dengan biaya yang sama atau lebih rendah, MiMo-V2.6-Flash skor 37.90 untuk $110.
- Qwen3.8 27B (Xhigh) berada di luar batas: dengan biaya yang sama atau lebih rendah, GPT-6.1 Sol (Max) skor 51.80 untuk $1082.
Granite 4.2 30BQwen3.8 27B (Xhigh)Pareto frontier hari iniBatas Pareto model dengan bobot yang dapat diunduh (open-weights frontier)Semua model lainnya
Perbandingan langsung
Bandingkan sesuatu yang lain
Agen:
Accept: text/markdown or ?format=md mengembalikan halaman ini sebagai Markdown. JSON: /api/v1/compare/granite-4-2-30b/qwen3-8-27b · Markdown: /api/v1/compare/granite-4-2-30b/qwen3-8-27b?format=md · llms.txt · keterampilan agen