GLM-5 (Non-reasoning) 对比 Mistral Large 2 (Nov '24)
GLM-5 (Non-reasoning) vs Mistral Large 2 (Nov '24). 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 (Non-reasoning)未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 21.80
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 7.60
- 基准测试费用（美元）
- -
这个模型系列的常见写法：米斯特拉尔。
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) | Mistral Large 2 (Nov '24) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.8 | 7.6 | −65.1% Mistral Large 2 (Nov … 智能低 65.1% |
| 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