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K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning): 终极性能与价格对比

深入探讨推理、基准测试和延迟洞察。

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模型快照

关键决策指标一目了然。

K-EXAONE (Non-reasoning)
Other
推理
4
编码
1
多模态
2
长上下文
3
混合价格 / 100万令牌
$0.015
P95 延迟
1000ms
每秒令牌数
70.189令牌/秒
GLM-4.7 (Non-reasoning)
Other
推理
5
编码
3
多模态
3
长上下文
4
混合价格 / 100万令牌
$0.001
P95 延迟
1000ms
每秒令牌数
124.204令牌/秒

整体能力

能力雷达提供了**K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning)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K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**分析的基石。

此雷达图直观展示了 `K-EXAONE (Non-reasoning)` 与 `GLM-4.7 (Non-reasoning)` 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 K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning) 争论的核心部分，K-EXAONE (Non-reasoning) 的得分为 40，而 GLM-4.7 (Non-reasoning) 的得分为 50。 这种以数据为驱动的方法对任何严肃的**K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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**K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning)**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
K-EXAONE (Non-reasoning)300ms
GLM-4.7 (Non-reasoning)300ms
每秒令牌数
K-EXAONE (Non-reasoning)70.189
GLM-4.7 (Non-reasoning)124.204
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K-EXAONE (Non-reasoning) vs GLM-4.7 (Non-reasoning) 的经济学

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数据来源： https://artificialanalysis.ai/

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