GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking: 终极性能与价格对比

深入探讨推理、基准测试和延迟洞察。

GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking 对决的最终裁决

经过全面分析，对于优先考虑原始智能和推理的用户来说，Qwen3 Max Thinking成为更优的选择。然而，GLM-4.6V (Non-reasoning)依然是一个高度竞争的选择，尤其适用于需要响应更快，成本更低的场景。这份详细的GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking对比将解析每个关键指标，助您做出最佳决策。

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模型快照

关键决策指标一目了然。

GLM-4.6V (Non-reasoning)

Other

推理: 3
编码: 1
多模态: 1
长上下文: 2
混合价格 / 100万令牌: $0.000
P95 延迟: 1000ms
每秒令牌数: 52.067令牌/秒

Qwen3 Max Thinking

Other

推理: 6
编码: 3
多模态: 3
长上下文: 5
混合价格 / 100万令牌: $0.002
P95 延迟: 1000ms
每秒令牌数: 40.17令牌/秒

整体能力

能力雷达提供了GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking对决的整体视图。此图表一目了然地展示了每个模型的优势和劣势，构成了我们GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking分析的基石。

此雷达图直观展示了 `GLM-4.6V (Non-reasoning)` 与 `Qwen3 Max Thinking` 在核心能力（推理、编码、数学代理、多模态、长上下文）上的表现对比。

基准细分

为了更细致的分析，此图表直接比较了各标准化基准的得分。在关键的 MMLU Pro 测试中，作为 GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking 争论的核心部分，GLM-4.6V (Non-reasoning) 的得分为 30，而 Qwen3 Max Thinking 的得分为 60。这种以数据为驱动的方法对任何严肃的GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking比较都至关重要。

该分组条形图为每个基准指标提供了并排比较。

速度与延迟

速度是交互式应用中GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking决策的关键因素。以下指标突出了您在投产前应权衡的取舍。

首次令牌时间

GLM-4.6V (Non-reasoning)300ms

Qwen3 Max Thinking300ms

每秒令牌数

GLM-4.6V (Non-reasoning)52.067

Qwen3 Max Thinking40.17

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GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking 的经济学

力量只是方程式的一部分。这份GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking定价分析让您真正感受到价值。

价格细分

一目了然地比较输入和输出价格。

现实成本场景

处理100万个输入令牌并生成25万个输出令牌，GLM-4.6V (Non-reasoning) 的费用为 $0.001，而 Qwen3 Max Thinking 的费用为 $0.003。对于任何考虑GLM-4.6V (Non-reasoning) vs Qwen3 Max Thinking选择的开发者来说，这一实用计算至关重要。

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