Hunyuan Large V2 vs Claude Opus 4.8
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Hunyuan Large V2 von Tencent und Claude Opus 4.8 von Anthropic gehören zu den führenden KI-Modellen. Hunyuan Large V2 bietet ein Kontextfenster von 512K Tokens bei API-Preisen von $0.70/$2.80 pro 1M Tokens, während Claude Opus 4.8 1M Tokens Kontext zu $5.00/$25.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
Beliebige Modelle wechseln & vergleichen
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Hunyuan Large V2
Frontier-Flaggschiff-ModellHunyuan Large V2 von Tencent ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 512K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 85/100 und $0.7/$2.8 pro 1M
$0.70 / 1M
$2.80 / 1M
512K tokens
N/A
Claude Opus 4.8
Frontier-Flaggschiff-ModellClaude Opus 4.8 von Anthropic ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 1M Kontextfenster, 64 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 67/100 und $5/$25 pro 1M Toke
$5.00 / 1M
$25.00 / 1M
1M tokens
80.8%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Hunyuan Large V2 is 8.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Opus 4.8 has a larger context window (1M vs 512K tokens).
- Hunyuan Large V2 is faster at 80 tok/s vs 64 tok/s.
| Feature | Hunyuan Large V2 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 67 |
Provider | Tencent | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.70 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.80 / 1M | $25.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.47 / 1M | $3.85 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 512K tokens~768 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 64 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 80.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66% | 78.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.07 / 1M | $0.50 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Hunyuan Large V2 · Strengths & Key Advantages
- 512K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (GPQA Diamond 66% · MMLU-Pro 82.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.7/$2.8 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Claude Opus 4.8 · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 128K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 80.8% · GPQA Diamond 78.9%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 64 Token/Sekunde bei nur 1650 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($5/$25 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Hunyuan Large V2 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $5.49 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 72K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 37K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Hunyuan Large V2 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | hunyuan-large-v2 | claude-opus-4-8-20260501 |
| API Protocol | Tencent REST API (OpenAI-Compatible) | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | March 2026 |
| Architecture | High-Scale Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Frontier Hybrid Cognitive Architecture |
| Parameters | 500B total (30B active MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.7/1M in) across full 512K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.07/1M tokens | $0.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Tencent Production Safety & Alignment Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Hunyuan Large V2 vs Claude Opus 4.8: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Hunyuan Large V2 or Claude Opus 4.8?
Hunyuan Large V2 is more intelligent. It scores 85 compared with 67 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Hunyuan Large V2 is faster, generating 80 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Hunyuan Large V2 is cheaper at $0.47 per 1M tokens blended, compared with $3.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Hunyuan Large V2 has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 1.65s.
Which model has a larger context window?
Claude Opus 4.8 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 512K tokens.
Fazit
Sowohl Hunyuan Large V2 (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Claude Opus 4.8 (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Hunyuan Large V2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Hunyuan Large V2 liefert den höheren Token-Durchsatz und Hunyuan Large V2 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Hunyuan Large V2 oder Claude Opus 4.8?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Hunyuan Large V2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Hunyuan Large V2 und Claude Opus 4.8?+
Hunyuan Large V2 kostet $0.70 / $2.80 pro 1M Input-/Output-Tokens, Claude Opus 4.8 liegt bei $5.00 / $25.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Hunyuan Large V2 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Hunyuan Large V2 bietet 512K Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei Claude Opus 4.8. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Hunyuan Large V2 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Opus 4.8 vs. Claude Opus 4.7: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Claude Opus 4.8 vs. GPT-5.5 Instant: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Claude Sonnet 5 vs. Claude Opus 4.8: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- GLM-5V-Turbo vs. Hunyuan Large V2: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Tencent und Anthropic, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).