Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning): 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。
Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)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GLM-4.7 (Non-reasoning)が最も優れた選択肢として浮上しました。 しかし、Olmo 3.1 32B Instruct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**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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。
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。
Olmo 3.1 32B Instruct
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
- 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
- 46.397トークン/秒
GLM-4.7 (Non-reasoning)
Other
- 推論
- 5
- コーディング
- 3
- マルチモーダル
- 3
- 長いコンテキスト
- 4
- ブレンド価格 / 100万トークン
- $0.001
- P95 レイテンシ
- 1000ms
- 1秒あたりのトークン数
- 124.204トークン/秒
全体的な能力
Capability radar は Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning) 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**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**分析の基盤を形成しています。
このレーダーチャートは、`Olmo 3.1 32B Instruct`と`GLM-4.7 (Non-reasoning)`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、**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)議論の重要な部分として、Olmo 3.1 32B Instructは60、GLM-4.7 (Non-reasoning)は50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Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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
Olmo 3.1 32B Instruct300ms
GLM-4.7 (Non-reasoning)300ms
毎秒のトークン数
Olmo 3.1 32B Instruct46.397
GLM-4.7 (Non-reasoning)124.204
Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)の経済学
パワーは方程式の一部に過ぎません。 この**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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、
Olmo 3.1 32B Instruct の費用は $0.000 ですが、GLM-4.7 (Non-reasoning) の費用は $0.001 です。 この実用的な計算は、**Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**の選択を検討している開発者にとって不可欠です。あなたにとってOlmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)バトルで勝つモデルはどれ?
Olmo 3.1 32B Instruct を選択してください。..
最高精度が求められる技術または科学分野で働いています。
最高水準の推論能力が必要です。
あなたのユースケースには最先端のAIパフォーマンスが求められます。
GLM-4.7 (Non-reasoning) を選択してください。..
運用コストが重要となる大規模開発を行っています。
最大性能よりも費用対効果を優先します。
あなたの作業負荷には、一貫した信頼性の高いパフォーマンスが必要です。
Olmo 3.1 32B Instruct vs GLM-4.7 (Non-reasoning)比較についてのご質問
データソース: https://artificialanalysis.ai/