K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning): Il confronto definitivo tra prestazioni e prezzi

Approfondisci ragionamenti, benchmark e analisi della latenza.

Il verdetto finale nel confronto K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning)

Dopo un'analisi approfondita, GLM-4.7 (Reasoning) emerge come la scelta superiore per gli utenti che danno priorità a intelligenza e ragionamento grezzi. Tuttavia, K2-V2 (high) rimane un'opzione altamente competitiva, soprattutto per scenari che richiedono tempi di risposta più rapidi ed efficienza dei costi. Questa dettagliata comparazione K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning) analizzerà ogni metrica cruciale per aiutarti a prendere la decisione migliore.

Esplora gli scenari migliori•Lascia che l'AI Selector consigli i prossimi passi

Istante Modello

Metriche chiave per le decisioni a colpo d'occhio.

K2-V2 (high)

Other

Ragionamento: 8
Programmazione: 2
Multimodale: 2
Contesto Lungo: 3
Prezzo Medio / 1M token: $0.015
Latenza P95: 1000ms
Token al secondo: —

GLM-4.7 (Reasoning)

Other

Ragionamento: 10
Programmazione: 4
Multimodale: 4
Contesto Lungo: 5
Prezzo Medio / 1M token: $0.001
Latenza P95: 1000ms
Token al secondo: 116.946token/sec

Capacità complessive

Il radar delle capacità offre una vista completa del confronto K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning). Questo grafico illustra a colpo d'occhio i punti di forza e di debolezza di ogni modello, costituendo un elemento fondamentale della nostra analisi K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning).

Questo grafico radar mappa visivamente le capacità principali (ragionamento, programmazione, proxy matematico, multimodale, contesto lungo) di `K2-V2 (high)` rispetto a `GLM-4.7 (Reasoning)`.

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 K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning), K2-V2 (high) ottiene un punteggio di 80 contro i 100 di GLM-4.7 (Reasoning). Questo approccio basato sui dati è essenziale per qualsiasi confronto serio di K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning).

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 K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning) per le applicazioni interattive. Le metriche sottostanti evidenziano i compromessi da valutare prima della messa in produzione.

Tempo al primo token

K2-V2 (high)300ms

GLM-4.7 (Reasoning)300ms

Token al secondo

K2-V2 (high)46

GLM-4.7 (Reasoning)116.946

Vai al playground per convalidare tu stesso questi risultati

L'economia di K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning)

Il potere è solo una parte dell'equazione. Questa analisi dei prezzi K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning) 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, K2-V2 (high) costerebbe $0.018, mentre GLM-4.7 (Reasoning) costerebbe $0.001. Questo calcolo pratico è vitale per qualsiasi sviluppatore che consideri la scelta K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning).

Consulta la strategia completa di prezzi e confezionamento

Quale modello vince la battaglia K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning) per te?

Scegli K2-V2 (high) se...

La tua massima priorità è la performance e la capacità grezza.

Il costo è una preoccupazione secondaria rispetto alla potenza nella tua decisione su K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning).

Hai bisogno delle capacità di ragionamento più avanzate disponibili.

Scegli GLM-4.7 (Reasoning) se...

Hai bisogno di un modello altamente reattivo per applicazioni rivolte agli utenti.

Il tuo budget è una considerazione primaria nella scelta di K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning).

Stai sviluppando su larga scala dove i costi operativi sono critici.

Esplora tutte le migliori scelte Usa l'AI Selector per una raccomandazione personalizzata

Le tue domande sul confronto K2-V2 (high) vs GLM-4.7 (Reasoning)

Consulta la metodologia completa di valutazione · Leggi gli ultimi post di analisi

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