GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GPT-5.2 (xhigh) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. GLM-4.6V (Non-reasoning) bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-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.

GPT-5.2 (xhigh)

OpenAI

Argumentation: 10
Programmierung: 5
Multimodal: 4
Langer Kontext: 6
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.005
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 105.496Tokens/Sek

GLM-4.6V (Non-reasoning)

Other

Argumentation: 3
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 52.067Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `GPT-5.2 (xhigh)` im Vergleich zu `GLM-4.6V (Non-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 GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)-Debatte, erreicht GPT-5.2 (xhigh) 100 gegenüber GLM-4.6V (Non-reasoning) mit 30. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning) Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-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

GPT-5.2 (xhigh)300ms

GLM-4.6V (Non-reasoning)300ms

Tokens pro Sekunde

GPT-5.2 (xhigh)105.496

GLM-4.6V (Non-reasoning)52.067

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

Die Ökonomie von GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-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 GPT-5.2 (xhigh) $0.005 kosten, während GLM-4.6V (Non-reasoning) $0.001 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

Welches Modell gewinnt den GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning)-Kampf für Sie?

Wählen Sie GPT-5.2 (xhigh), wenn...

Ihre oberste Priorität sind rohe Leistung und Fähigkeiten.

Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

Bei Ihrer Entscheidung für GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning) steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

Wählen Sie GLM-4.6V (Non-reasoning), wenn...

Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.6V (Non-reasoning).

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

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/