GLM-5 (Non-reasoning) 对比 LFM2.5-1.2B-Instruct
GLM-5 (Non-reasoning) vs LFM2.5-1.2B-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。
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 (Non-reasoning) | LFM2.5-1.2B-Instruct | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.8 | 5.2 | −76.1% LFM2.5-1.2B-Instruct 智能低 76.1% |
| 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） | 9.03s | 未公布 | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | — | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比