GLM-5 (Non-reasoning) 对比 Trinity Large Thinking
GLM-5 (Non-reasoning) vs Trinity Large Thinking. 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) | Trinity Large Thinking | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 21.8 | 10.9 | −50.0% Trinity Large Thinking 智能低 50.0% |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $518.07 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 9.97s | 8.78s | −11.9% Trinity Large Thinking 快 11.9% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | $0.25 / $0.90 | |
| 输入类型 | 未公布 | 未公布 |
一对一对比