GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking: 究極のパフォーマンス＆価格比較

推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。

GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking対決の最終評決

包括的な分析の結果、生の知性と推論を重視するユーザーにとってQwen3 Max Thinkingが最も優れた選択肢として浮上しました。しかし、GLM-4.6V (Non-reasoning)は依然として非常に競争力のある選択肢であり、特により高速な応答時間とコスト効率を要求するシナリオに適しています。この詳細なGLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking比較では、最良の決定を下すために必要なすべての重要な指標を分解して説明します。

最適なシナリオを探索する•AIセレクターに次のステップを推薦させましょう

モデルスナップショット

主要な意思決定指標をひと目で確認。

GLM-4.6V (Non-reasoning)

Other

推論: 3
コーディング: 1
マルチモーダル: 1
長いコンテキスト: 2
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.000
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: 52.067トークン/秒

Qwen3 Max Thinking

Other

推論: 6
コーディング: 3
マルチモーダル: 3
長いコンテキスト: 5
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.002
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: 40.17トークン/秒

全体的な能力

Capability radar は GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking の対決を包括的に把握できます。このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちのGLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking分析の基盤を形成しています。

このレーダーチャートは、`GLM-4.6V (Non-reasoning)`と`Qwen3 Max Thinking`のコア能力（推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト）を視覚的に表現しています。

ベンチマーク内訳

詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。重要なMMLU Proテストで、GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking議論の重要な部分として、GLM-4.6V (Non-reasoning)は30、Qwen3 Max Thinkingは60を獲得しました。このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なGLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking比較にも不可欠です。

このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。

速度と遅延

スピードはインタラクティブなアプリケーションのGLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking決定において重要な要素です。以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。

最初のトークンまでの時間

GLM-4.6V (Non-reasoning)300ms

Qwen3 Max Thinking300ms

毎秒のトークン数

GLM-4.6V (Non-reasoning)52.067

Qwen3 Max Thinking40.17

結果を自分で検証するには、プレイグラウンドにアクセスしてください

GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinkingの経済学

パワーは方程式の一部に過ぎません。このGLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking価格分析は、本当の価値を実感させます。

価格の内訳

入力と出力の価格を一目で比較できます。

実際のコストシナリオ

1Mの入力トークンを処理し、250kの出力トークンを生成するには、GLM-4.6V (Non-reasoning) の費用は $0.001 ですが、Qwen3 Max Thinking の費用は $0.003 です。この実用的な計算は、GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinkingの選択を検討している開発者にとって不可欠です。

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