DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GLM-4.6V (Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)

DeepSeek

Argumentation: 6
Programmierung: 3
Multimodal: 3
Langer Kontext: 4
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 31.948Tokens/Sek

GLM-4.6V (Reasoning)

Other

Argumentation: 9
Programmierung: 2
Multimodal: 2
Langer Kontext: 3
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 74.022Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)` im Vergleich zu `GLM-4.6V (Reasoning)` 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 DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)-Debatte, erreicht DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) 60 gegenüber GLM-4.6V (Reasoning) mit 90. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning) Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)-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

DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)300ms

GLM-4.6V (Reasoning)300ms

Tokens pro Sekunde

DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)31.948

GLM-4.6V (Reasoning)74.022

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

Die Ökonomie von DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning) 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 DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) $0.000 kosten, während GLM-4.6V (Reasoning) $0.001 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs GLM-4.6V (Reasoning)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/