GLM-4.6 (Reasoning) 对比 Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
GLM-4.6 (Reasoning) vs Qwen3 235B A22B 2507 Instruct. 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）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 12.00
- 基准测试费用（美元）
- -
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) | Qwen3 235B A22B 2507 Instruct | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 18.5 | 12.0 | −35.1% Qwen3 235B A22B 2507 … 智能低 35.1% |
| 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） | 81.82s | 11.36s | −86.1% Qwen3 235B A22B 2507 … 快 86.1% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.55 / $2.20 | $0.21 / $0.84 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比