Geschwindigkeitsanalyse
Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.
Qualitätswerte
Auswertungsergebnisse aus Judge-Model-Bewertungen über verschiedene Aufgabenkategorien. Werte spiegeln Kohärenz, Genauigkeit und Anweisungsbefolgung wider.
Preisverlauf
Direkte Provider-Tarife pro Million Tokens, plus eine typische Gesprächskostenschätzung.
Pricing over time
Input & output per 1M tokens · step-line = price changes
$0.7100
input / 1M
— stable
$4.25
output / 1M
— stable
Tokens pro Sekunde
Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.
Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.
Fähigkeiten
Verfügbarkeit
Verfügbarkeit
Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.
Letzte 7 Tage
—
Letzte 30 Tage
100.0%
n=15
Mediane Antwortzeit
1,177ms
n=15
Basierend auf 395 Messungen in den letzten 30 Tagen.
Technische Details
Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.
Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.
Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.
Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.
Gesamte Aufrufe (30d)
15
OK-Antworten (30d)
15
Gesamte Aufrufe (7d)
0
OK-Antworten (7d)
0
Tokonomix-Benchmark-Urteile
Qwen3.5-397B-A17B jumps to 81.7/100 with creative gains, reasoning still absent
Qwen3.5-397B-A17B demonstrates a remarkable recovery with an overall quality score of 81.7, up 39.2 points from the previous window's 42.4. The model now achieves perfect scores in both coding and multilingual categories at 100 each, maintaining its strong coding performance while dramatically improving multilingual capabilities from 33. The most significant shift appears in creative tasks, which climbed from zero in the implied previous state to 45, though this remains the weakest category. However, reasoning capabilities remain completely absent with no score recorded in this window, consistent with the zero score from the previous period. Latency has increased modestly from 4725ms to 5235ms at the median, representing an approximately 11% slowdown. The test methodology remains consistent with 5 runs in each window. Users requiring strong coding and multilingual support will find this model highly capable, but those needing creative writing or reasoning tasks should be aware of the model's limitations in these areas. The dramatic quality improvement suggests either infrastructure enhancements or model configuration changes at the OVH GRA endpoint.
Quality
81.7
Latency p50
5,235 ms
Test runs
5
Qwen3.5-397B-A17B
von OVH AI Endpoints (GRA)
- Kontextfenster
- — tokens
- Eingabepreis
- $0.7100 / 1M
- Ausgabepreis
- $4.25 / 1M
- Tier
- Tier A — Frontier
- Modalität
- Text
- API-Typ
- REST · Streaming
- Benchmark-Läufe
- 276
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