Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning): 최고의 성능 및 가격 비교

추론, 벤치마크, 지연 시간 인사이트를 심층 분석하세요.

Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 대결의 최종 판결

종합 분석 결과, 순수한 지능과 추론을(를) 우선시하는 사용자에게는 Olmo 3.1 32B Instruct이(가) 최상의 선택으로 부상했습니다. 그러나 **K-EXAONE (Non-reasoning)**은 특히 더 빠른 응답 시간과 비용 효율성가 요구되는 상황에서 여전히 매우 경쟁력 있는 선택지입니다. 이 자세한 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 비교는 가장 중요한 모든 지표를 분석하여 최선의 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

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모델 스냅샷

주요 의사 결정 지표 한눈에 보기.

Olmo 3.1 32B Instruct

Other

추론: 6
코딩: 1
멀티모달: 1
긴 컨텍스트: 2
혼합 가격 / 100만 토큰: $0.000
P95 지연 시간: 1000ms
초당 토큰 수: 46.397토큰/초

K-EXAONE (Non-reasoning)

Other

추론: 4
코딩: 1
멀티모달: 2
긴 컨텍스트: 3
혼합 가격 / 100만 토큰: $0.015
P95 지연 시간: 1000ms
초당 토큰 수: 70.189토큰/초

전반적인 기능

기능 레이더는 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 매치업에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 이 차트는 각 모델의 강점과 약점을 한눈에 보여주며, 우리의 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 분석의 초석을 형성합니다.

이 레이더 차트는 `Olmo 3.1 32B Instruct`와 `K-EXAONE (Non-reasoning)`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, Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 논쟁의 핵심 부분인 Olmo 3.1 32B Instruct가 60 점수를 기록하며 K-EXAONE (Non-reasoning)의 40에 맞섰습니다. 이 데이터 기반 접근법은 심도 있는 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 비교에 필수적입니다.

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

속도 및 지연 시간

속도는 대화형 애플리케이션에서 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 결정에 있어 중요한 요소입니다. 아래 지표는 프로덕션으로 배포하기 전에 고려해야 할 절충점을 강조합니다.

첫 번째 토큰까지 걸리는 시간

Olmo 3.1 32B Instruct300ms

K-EXAONE (Non-reasoning)300ms

초당 토큰 수

Olmo 3.1 32B Instruct46.397

K-EXAONE (Non-reasoning)70.189

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Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning)의 경제학

힘은 방정식의 한 부분에 불과합니다. 이 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 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 Olmo 3.1 32B Instruct는 $0.000가 소요되며, 반면 K-EXAONE (Non-reasoning)는 $0.018가 소요됩니다. 이 실용적인 계산은 모든 개발자가 Olmo 3.1 32B Instruct vs K-EXAONE (Non-reasoning) 선택을 고려할 때 매우 중요합니다.

전체 가격 및 패키징 전략 검토

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데이터 소스: https://artificialanalysis.ai/