DeepSeek-V2-Chat 对比 GLM-5.1 (Reasoning)
DeepSeek-V2-Chat vs GLM-5.1 (Reasoning). 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
DeepSeekDeepSeek-V2-Chat未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 5.50
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 26.10
- 基准测试费用（美元）
- $1487
这个模型系列的常见写法：深度求索。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | DeepSeek-V2-Chat | GLM-5.1 (Reasoning) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 5.5 | 26.1 | +374.5% GLM-5.1 (Reasoning) 智能高 4.7 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $1,486.78 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 未公布 | 64.38s | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | — | $1.28 / $4.07 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比