Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GLM-4.7 (Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Kimi Linear 48B A3B Instruct bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (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.

Kimi Linear 48B A3B Instruct

Other

Argumentation: 4
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.015
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

GLM-4.7 (Reasoning)

Other

Argumentation: 10
Programmierung: 4
Multimodal: 4
Langer Kontext: 5
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 134.534Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Kimi Linear 48B A3B Instruct` im Vergleich zu `GLM-4.7 (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 Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning)-Debatte, erreicht Kimi Linear 48B A3B Instruct 40 gegenüber GLM-4.7 (Reasoning) mit 100. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning) Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (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

Kimi Linear 48B A3B Instruct300ms

GLM-4.7 (Reasoning)300ms

Tokens pro Sekunde

Kimi Linear 48B A3B Instruct66

GLM-4.7 (Reasoning)134.534

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

Die Ökonomie von Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (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 Kimi Linear 48B A3B Instruct $0.018 kosten, während GLM-4.7 (Reasoning) $0.001 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

Wählen Sie GLM-4.7 (Reasoning), wenn...

Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des Kimi Linear 48B A3B Instruct vs GLM-4.7 (Reasoning).

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

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/