Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. GLM-4.5-Air bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning)

Anthropic

Argumentation: 6
Programmierung: 6
Multimodal: 5
Langer Kontext: 8
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.010
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

GLM-4.5-Air

Other

Argumentation: 8
Programmierung: 2
Multimodal: 2
Langer Kontext: 3
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 97.831Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning)` im Vergleich zu `GLM-4.5-Air` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air-Debatte, erreicht Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) 60 gegenüber GLM-4.5-Air mit 80. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning)300ms

GLM-4.5-Air300ms

Tokens pro Sekunde

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning)30

GLM-4.5-Air97.831

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) $0.011 kosten, während GLM-4.5-Air $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

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Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning) vs GLM-4.5-Air.

Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/