GLM-5.3 (Max) 对比 Granite 4.2 30B
哪个更划算： GLM-5.3 (Max) 通过 Z AI 或 Granite 4.2 30B 通过 IBM？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-26。
需要权衡
结论
取决于你的预算
GLM-5.3 (Max) 的得分高 32.1 分（44.8 对 12.7），但运行基准测试的成本为对方的 23×（$2503 对 $111；成本档次：旗舰 对 中端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 12.7 的智能时选 GLM-5.3 (Max)，12.7 已足够时选 Granite 4.2 30B。
| 指标 | GLM-5.3 (Max) | Granite 4.2 30B | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 44.8 | 12.7 | −71.7% Granite 4.2 30B 智能低 71.7% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,503.48 | $110.83 | −95.6% Granite 4.2 30B 便宜 95.6% |
| 端到端时间（越低越好） | 27.83s | 61.27s | +120.2% 慢 Granite 4.2 30B is 120.2% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.16 / $0.65 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
Granite 4.2 30B 对比 GLM-5.3 (Max)：智能分低 71.7%，运行 AA 基准测试的成本低 95.6%，端到端时间慢 120.2%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.3 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) $2172 的得分为 53.60。
- Granite 4.2 30B 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Flash $110 的得分为 37.90。
GLM-5.3 (Max)Granite 4.2 30B今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比