GLM-4.6 (Reasoning) 对比 Qwen2.5 Coder Instruct 7B
GLM-4.6 (Reasoning) vs Qwen2.5 Coder Instruct 7B. 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。
Z AIGLM-4.6 (Reasoning)未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 18.50
- 基准测试费用（美元）
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- 智能得分 (Intelligence Index)
- 5.80
- 基准测试费用（美元）
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这个模型系列的常见写法：通义千问 / 千问。
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 | GLM-4.6 (Reasoning) | Qwen2.5 Coder Instruct 7B | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 18.5 | 5.8 | −68.6% Qwen2.5 Coder Instruc… 智能低 68.6% |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | 未公布 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 79.13s | 未公布 | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.55 / $2.20 | — | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比