GLM-5 (Reasoning) 对比 Grok 3
GLM-5 (Reasoning) vs Grok 3. 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 (Reasoning)未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 27.90
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 12.10
- 基准测试费用（美元）
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这个模型系列的常见写法：格罗克。
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 (Reasoning) | Grok 3 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 27.9 | 12.1 | −56.6% Grok 3 智能低 56.6% |
| 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） | 53.95s | 8.02s | −85.1% Grok 3 快 85.1% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | $3.00 / $15.0 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比