⁨DeepSeek V3.1 (Reasoning)⁩ مقابل ⁨GLM-5.2 (Non-reasoning)⁩

DeepSeek V3.1 (Reasoning) vs GLM-5.2 (Non-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: ⁨ديب سيك / ديبسيك / 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.

المقياسDeepSeek V3.1 (Reasoning)GLM-5.2 (Non-reasoning)الفرق
درجة الذكاء (الأعلى أفضل)13.522.4+65.9% ⁨GLM-5.2 (Non-reasonin…⁩ أذكى بنسبة ⁨65.9⁩٪
تكلفة AA الإجمالية (الأقل أفضل)غير مذكورغير مذكور— لا يمكن المقارنة
الوقت الكلي للاستجابة (الأقل أفضل)22.35s3.92s−82.5% ⁨GLM-5.2 (Non-reasonin…⁩ أسرع بنسبة ⁨82.5⁩٪
السعر لكل مليون رمز (إدخال / إخراج)$0.58 / $1.68$1.40 / $4.40
أنواع المدخلاتنصنص
مقارنة مباشرة

مقارنة نماذج أخرى

الوكلاء: Accept: text/markdown or ?format=md يعرض هذه الصفحة بصيغة Markdown. رابط JSON: /api/v1/compare/deepseek-v3-1-reasoning/glm-5-2-non-reasoning · بصيغة Markdown: /api/v1/compare/deepseek-v3-1-reasoning/glm-5-2-non-reasoning?format=md · llms.txt · مهارة للوكيل البرمجي