LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think: 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。

LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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Olmo 3.1 32B Thinkが最も優れた選択肢として浮上しました。しかし、LFM2.5-VL-1.6B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LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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。

LFM2.5-VL-1.6B

Other

推論: 6
コーディング: 1
マルチモーダル: 1
長いコンテキスト: 1
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.015
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: —

Olmo 3.1 32B Think

Other

推論: 8
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: $0.015
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: 70.595トークン/秒

全体的な能力

Capability radar は LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think 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LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think分析の基盤を形成しています。

このレーダーチャートは、`LFM2.5-VL-1.6B`と`Olmo 3.1 32B Think`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、LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think議論の重要な部分として、LFM2.5-VL-1.6Bは60、Olmo 3.1 32B Thinkは80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LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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

LFM2.5-VL-1.6B300ms

Olmo 3.1 32B Think300ms

毎秒のトークン数

LFM2.5-VL-1.6B46

Olmo 3.1 32B Think70.595

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

LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Thinkの経済学

パワーは方程式の一部に過ぎません。このLFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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、LFM2.5-VL-1.6B の費用は $0.018 ですが、Olmo 3.1 32B Think の費用は $0.018 です。この実用的な計算は、LFM2.5-VL-1.6B vs Olmo 3.1 32B Think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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