GLM-5.3-Flash vs Qwen3.6 27B (Reasoning)
Mana yang lebih baik untuk uang: GLM-5.3-Flash oleh Z AI atau Qwen3.6 27B (Reasoning) oleh Alibaba? Kecerdasan, total biaya benchmark, dan waktu end-to-end dari Artificial Analysis & sumber lain, cuplikan 2026-10-26.
Pemenang jelas
Kesimpulan
Pilih GLM-5.3-Flash
Qwen3.6 27B (Reasoning) dibanding GLM-5.3-Flash: kecerdasan 48.8% lebih rendah, biaya menjalankan benchmark AA 274.9% lebih tinggi, dan waktu total 195.5% lebih lambat.
| Metrik | GLM-5.3-Flash | Qwen3.6 27B (Reasoning) | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kecerdasan (lebih tinggi lebih baik) | 41.8 | 21.4 | −48.8% Qwen3.6 27B (Reasonin… 48.8% kurang cerdas |
| Total biaya AA (lebih rendah lebih baik) | $305.52 | $1,145.36 | +274.9% Qwen3.6 27B (Reasonin… 3.7 kali lebih mahal |
| Waktu ujung ke ujung (lebih rendah lebih baik) | 37.69s | 111.39s | +195.5% Qwen3.6 27B (Reasonin… is 195.5% lebih lambat |
| Harga per 1 juta token (masuk/keluar) | $0.15 / $0.50 | $0.60 / $3.60 | |
| Jenis input | Teks, Gambar | Text, Image, Video |
Pareto frontier hari ini
Dibandingkan dengan batas Pareto
- GLM-5.3-Flash berada di luar batas: dengan biaya yang sama atau lebih rendah, MiMo-V2.6-Pro skor 46.30 untuk $207.
- Qwen3.6 27B (Reasoning) berada di luar batas: dengan biaya yang sama atau lebih rendah, GPT-6.1 Sol (Max) skor 51.80 untuk $1082.
GLM-5.3-FlashQwen3.6 27B (Reasoning)Pareto frontier hari iniBatas Pareto model dengan bobot yang dapat diunduh (open-weights frontier)Semua model lainnya
Perbandingan langsung
Bandingkan sesuatu yang lain
Agen:
Accept: text/markdown or ?format=md mengembalikan halaman ini sebagai Markdown. JSON: /api/v1/compare/glm-5-3-flash/qwen3-6-27b · Markdown: /api/v1/compare/glm-5-3-flash/qwen3-6-27b?format=md · llms.txt · keterampilan agen