GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large: Il confronto definitivo tra prestazioni e prezzi

Approfondisci ragionamenti, benchmark e analisi della latenza.

Il verdetto finale nel confronto GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large

Dopo un'analisi approfondita, GLM-4.7 (Non-reasoning) emerge come la scelta superiore per gli utenti che danno priorità a intelligenza e ragionamento grezzi. Tuttavia, Jamba 1.7 Large rimane un'opzione altamente competitiva, soprattutto per scenari che richiedono tempi di risposta più rapidi ed efficienza dei costi. Questa dettagliata comparazione GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large analizzerà ogni metrica cruciale per aiutarti a prendere la decisione migliore.

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Istante Modello

Metriche chiave per le decisioni a colpo d'occhio.

GLM-4.7 (Non-reasoning)

Other

Ragionamento: 5
Programmazione: 3
Multimodale: 3
Contesto Lungo: 4
Prezzo Medio / 1M token: $0.001
Latenza P95: 1000ms
Token al secondo: 135.577token/sec

Jamba 1.7 Large

Other

Ragionamento: 1
Programmazione: 1
Multimodale: 1
Contesto Lungo: 1
Prezzo Medio / 1M token: $0.004
Latenza P95: 1000ms
Token al secondo: 39.552token/sec

Capacità complessive

Il radar delle capacità offre una vista completa del confronto GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large. Questo grafico illustra a colpo d'occhio i punti di forza e di debolezza di ogni modello, costituendo un elemento fondamentale della nostra analisi GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large.

Questo grafico radar mappa visivamente le capacità principali (ragionamento, programmazione, proxy matematico, multimodale, contesto lungo) di `GLM-4.7 (Non-reasoning)` rispetto a `Jamba 1.7 Large`.

Analisi dettagliata del benchmark

Per un'analisi dettagliata, questo grafico confronta direttamente i punteggi tra benchmark standardizzati. Nel cruciale test MMLU Pro, una parte fondamentale del dibattito su GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large, GLM-4.7 (Non-reasoning) ottiene un punteggio di 50 contro i 10 di Jamba 1.7 Large. Questo approccio basato sui dati è essenziale per qualsiasi confronto serio di GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large.

Questo grafico a barre raggruppate offre un confronto affiancato per ogni metrica di benchmark.

Velocità e Latency

La velocità è un fattore cruciale nella decisione GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large per le applicazioni interattive. Le metriche sottostanti evidenziano i compromessi da valutare prima della messa in produzione.

Tempo al primo token

GLM-4.7 (Non-reasoning)300ms

Jamba 1.7 Large300ms

Token al secondo

GLM-4.7 (Non-reasoning)135.577

Jamba 1.7 Large39.552

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L'economia di GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large

Il potere è solo una parte dell'equazione. Questa analisi dei prezzi GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large ti offre una vera percezione del valore.

Dettaglio dei prezzi

Confronta i prezzi di input e output a colpo d'occhio.

Scenario di costo nel mondo reale

Per elaborare 1M di token in input e generare 250k token in output, GLM-4.7 (Non-reasoning) costerebbe $0.001, mentre Jamba 1.7 Large costerebbe $0.004. Questo calcolo pratico è vitale per qualsiasi sviluppatore che consideri la scelta GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large.

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Lavori in un settore tecnico o scientifico che richiede la massima precisione.

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Le tue domande sul confronto GLM-4.7 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large

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Fonte dei dati: https://artificialanalysis.ai/