Nex-N2-Pro vs GPT-3.5 Turbo Instruct im Vergleich — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Nex agi | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | NENex-N2-Pro |
| Kontextfenster | 262K Tokens | 4K Tokens | NENex-N2-Pro |
| Eingabepreis | $0.25/M · kostenloses Selbst-Hosting | $1.5/M | NENex-N2-Pro |
| Ausgabepreis | $1/M · kostenloses Selbst-Hosting | $2/M | NENex-N2-Pro |
| Vision / multimodal | Ja | Nein | NENex-N2-Pro |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Nein | NENex-N2-Pro |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | NENex-N2-Pro |
| Lizenz | Open weights | Proprietär | NENex-N2-Pro |
Nex-N2-Pro ist ~2.0× günstiger als GPT-3.5 Turbo Instruct bei Ausgabe-Token ($1 vs $2 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✗ |
| 1M+ Kontextfenster | ✗ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 4.5 | 4.5 |
| Kontextfenster | 4.0 | 2.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 5.0 | 2.0 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
Nex-N2-Pro ist ein agentisches Mischmodell von Nex AGI mit 17B aktiven Parametern von insgesamt 397B. Basierend auf der Qwen3.5-Architektur akzeptiert es Text- und Bildeingaben und produziert...
Dieses Modell ist eine Variante von GPT-3.5 Turbo, die für Anweisungsaufforderungen optimiert und chatbezogene Optimierungen weggelassen hat. Trainingsdaten: bis September 2021.
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
Nex-N2-Pro ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber GPT-3.5 Turbo Instruct könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten weiterhin führen. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Nex-N2-Pro hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API betreiben können. GPT-3.5 Turbo Instruct ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
Nex-N2-Pro kostet $1/M Ausgabe im Vergleich zu $2/M für GPT-3.5 Turbo Instruct — ungefähr 2x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie Nex-N2-Pro, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie GPT-3.5 Turbo Instruct, wenn Sie fortschrittliche Fähigkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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