Molmo2-8B vs K-EXAONE (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。

Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning) 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，K-EXAONE (Reasoning)成为更优的选择。然而，Molmo2-8B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**Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning)**对比将解析每个关键指标，助您做出最佳决策。

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。

Molmo2-8B

Other

推理: 6
编码: 1
多模态: 5
长上下文: 8
混合价格 / 100万令牌: $0.015
P95 延迟: 1000ms
每秒令牌数: 128.206令牌/秒

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

整体能力

能力雷达提供了**Molmo2-8B vs K-EXAONE (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Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning)**分析的基石。

此雷达图直观展示了 `Molmo2-8B` 与 `K-EXAONE (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 Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning) 争论的核心部分，Molmo2-8B 的得分为 60，而 K-EXAONE (Reasoning) 的得分为 90。这种以数据为驱动的方法对任何严肃的**Molmo2-8B vs K-EXAONE (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**Molmo2-8B vs K-EXAONE (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

Molmo2-8B300ms

K-EXAONE (Reasoning)300ms

每秒令牌数

Molmo2-8B128.206

K-EXAONE (Reasoning)111.703

前往操场亲自验证这些结果

Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning) 的经济学

力量只是方程式的一部分。这份**Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning)**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，Molmo2-8B 的费用为 $0.018，而 K-EXAONE (Reasoning) 的费用为 $0.018。对于任何考虑**Molmo2-8B vs K-EXAONE (Reasoning)**选择的开发者来说，这一实用计算至关重要。

查看完整的定价和包装策略