⁨Agnes 2.5 Pro Beta⁩ مقابل ⁨GLM-4.6 (Reasoning)⁩

Agnes 2.5 Pro Beta vs GLM-4.6 (Reasoning). يتطلب الحكم الموثوق بشأن الذكاء مقابل التكلفة درجات ذكاء النموذجين وتكلفة تشغيل الاختبار المرجعي لكل منهما. نقص البيانات ليس حكمًا على الأداء.

كتابات شائعة لاسم عائلة النموذج: ⁨جي إل إم / جي ال ام⁩.

الخلاصة

المقارنة غير مكتملة

يتطلب الحكم الموثوق بشأن الذكاء مقابل التكلفة درجات ذكاء النموذجين وتكلفة تشغيل الاختبار المرجعي لكل منهما. نقص البيانات ليس حكمًا على الأداء.

المقياسAgnes 2.5 Pro BetaGLM-4.6 (Reasoning)الفرق
درجة الذكاء (الأعلى أفضل)35.218.5−47.4% ⁨GLM-4.6 (Reasoning)⁩ أقل ذكاءً بنسبة ⁨47.4⁩٪
تكلفة AA الإجمالية (الأقل أفضل)غير مذكورغير مذكور— لا يمكن المقارنة
الوقت الكلي للاستجابة (الأقل أفضل)22.96s78.56s+242.2% أبطأ بنسبة ⁨GLM-4.6 (Reasoning) is 242.2⁩٪
السعر لكل مليون رمز (إدخال / إخراج)$0.10 / $0.30$0.55 / $2.20
أنواع المدخلاتنص، صورةنص
مقارنة مباشرة

مقارنة نماذج أخرى

الوكلاء: Accept: text/markdown or ?format=md يعرض هذه الصفحة بصيغة Markdown. رابط JSON: /api/v1/compare/agnes-2-5-pro-beta/glm-4-6-reasoning · بصيغة Markdown: /api/v1/compare/agnes-2-5-pro-beta/glm-4-6-reasoning?format=md · llms.txt · مهارة للوكيل البرمجي