GLM-5 (Non-reasoning) 对比 o1-preview
GLM-5 (Non-reasoning) vs o1-preview. 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) | o1-preview | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.8 | 11.4 | −47.7% o1-preview 智能低 47.7% |
| 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） | 9.08s | 未公布 | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | $16.5 / $66.0 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比