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K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (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。

探索最佳适用场景让 AI 选择器推荐下一步措施

模型快照

关键决策指标一目了然。

K-EXAONE (Reasoning)
Other
推理
9
编码
3
多模态
3
长上下文
4
混合价格 / 100万令牌
$0.015
P95 延迟
1000ms
每秒令牌数
111.703令牌/秒
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
Other
推理
6
编码
3
多模态
3
长上下文
4
混合价格 / 100万令牌
$0.000
P95 延迟
1000ms
每秒令牌数
89.62令牌/秒

整体能力

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

此雷达图直观展示了 `K-EXAONE (Reasoning)` 与 `GLM-4.7-Flash (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 (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning) 争论的核心部分，K-EXAONE (Reasoning) 的得分为 90，而 GLM-4.7-Flash (Reasoning) 的得分为 60。 这种以数据为驱动的方法对任何严肃的**K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (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 (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (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 (Reasoning)300ms
GLM-4.7-Flash (Reasoning)300ms
每秒令牌数
K-EXAONE (Reasoning)111.703
GLM-4.7-Flash (Reasoning)89.62
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K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning) 的经济学

力量只是方程式的一部分。 这份**K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**定价分析让您真正感受到价值。

价格细分
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哪个模型为您赢得了K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)之战？

如果请选择 K-EXAONE (Reasoning)。..
您最优先考虑的是原始性能和功能。
您正在从事需要最高精确度的技术或科学领域工作。
在您的**K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**决策中，性能比成本更为重要。
如果请选择 GLM-4.7-Flash (Reasoning)。..
您需要一个高响应性的模型来支持面向用户的应用。
您的预算是选择**K-EXAONE (Reasoning) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**时的主要考虑因素。
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数据来源： https://artificialanalysis.ai/

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