Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B: 최고의 성능 및 가격 비교

추론, 벤치마크, 지연 시간 인사이트를 심층 분석하세요.

Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 대결의 최종 판결

종합 분석 결과, 순수한 지능과 추론을(를) 우선시하는 사용자에게는 **Grok 4.1 Fast (Reasoning)**이(가) 최상의 선택으로 부상했습니다. 그러나 ERNIE 4.5 300B A47B은 특히 더 빠른 응답 시간과 비용 효율성가 요구되는 상황에서 여전히 매우 경쟁력 있는 선택지입니다. 이 자세한 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 비교는 가장 중요한 모든 지표를 분석하여 최선의 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

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모델 스냅샷

주요 의사 결정 지표 한눈에 보기.

Grok 4.1 Fast (Reasoning)

xAI

추론: 9
코딩: 3
멀티모달: 3
긴 컨텍스트: 5
혼합 가격 / 100만 토큰: $0.000
P95 지연 시간: 1000ms
초당 토큰 수: 182.829토큰/초

ERNIE 4.5 300B A47B

Other

추론: 4
코딩: 1
멀티모달: 1
긴 컨텍스트: 2
혼합 가격 / 100만 토큰: $0.000
P95 지연 시간: 1000ms
초당 토큰 수: 26.59토큰/초

전반적인 기능

기능 레이더는 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 매치업에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 이 차트는 각 모델의 강점과 약점을 한눈에 보여주며, 우리의 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 분석의 초석을 형성합니다.

이 레이더 차트는 `Grok 4.1 Fast (Reasoning)`와 `ERNIE 4.5 300B A47B`의 핵심 역량(추론, 코딩, 수학 프록시, 멀티모달, 긴 문맥)을 시각적으로 보여줍니다.

벤치마크 분석

자세한 분석을 위해 이 차트는 표준화된 벤치마크 점수를 직접 비교합니다. 중요한 MMLU Pro 테스트에서, Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 논쟁의 핵심 부분인 Grok 4.1 Fast (Reasoning)가 90 점수를 기록하며 ERNIE 4.5 300B A47B의 40에 맞섰습니다. 이 데이터 기반 접근법은 심도 있는 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 비교에 필수적입니다.

이 그룹화된 막대 차트는 각 벤치마크 지표에 대한 나란한 비교를 제공합니다.

속도 및 지연 시간

속도는 대화형 애플리케이션에서 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 결정에 있어 중요한 요소입니다. 아래 지표는 프로덕션으로 배포하기 전에 고려해야 할 절충점을 강조합니다.

첫 번째 토큰까지 걸리는 시간

Grok 4.1 Fast (Reasoning)300ms

ERNIE 4.5 300B A47B300ms

초당 토큰 수

Grok 4.1 Fast (Reasoning)182.829

ERNIE 4.5 300B A47B26.59

플레이그라운드로 이동하여 직접 결과를 확인하세요

Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B의 경제학

힘은 방정식의 한 부분에 불과합니다. 이 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 가격 분석은 진정한 가치를 제공합니다.

가격 세부 내역

입력 및 출력 가격을 한눈에 비교하세요.

실제 비용 시나리오

1백만 입력 토큰을 처리하고 25만 출력 토큰을 생성하는 데 Grok 4.1 Fast (Reasoning)는 $0.000가 소요되며, 반면 ERNIE 4.5 300B A47B는 $0.001가 소요됩니다. 이 실용적인 계산은 모든 개발자가 Grok 4.1 Fast (Reasoning) vs ERNIE 4.5 300B A47B 선택을 고려할 때 매우 중요합니다.

전체 가격 및 패키징 전략 검토

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데이터 소스: https://artificialanalysis.ai/