GLM-5.1 (Reasoning) 对比 Qwen3 14B (Reasoning)
GLM-5.1 (Reasoning) vs Qwen3 14B (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。
Z AIGLM-5.1 (Reasoning)远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 26.10
- 基准测试费用（美元）
- $1487
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 6.40
- 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-5.1 (Reasoning) | Qwen3 14B (Reasoning) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 26.1 | 6.4 | −75.5% Qwen3 14B (Reasoning) 智能低 75.5% |
| AA 总成本（越低越好） | $1,486.78 | 未公布 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 59.15s | 32.49s | −45.1% Qwen3 14B (Reasoning) 快 45.1% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.28 / $4.07 | $0.12 / $0.24 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比