Modellvergleich
Claude Opus 4.5 (Non-reasoning)
vs. GLM-4.7 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Anthropic, Z AI
Chatten mit Claude & GLM-4.7Guenstigstes Modell
$0.60/1M
Hoechste Intelligenz
85.9% GPQA
Bestes Coding
42.9 Coding-Index
Preisunterschied
8.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests Claude Opus 4.5 (Non-reasoning)
- MMLU Pro
GLM-4.7 (Reasoning)
- GPQA
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
| Metrik | An Claude Opus 4.5 (Non-reasoning) | Z GLM-4.7 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $5.00/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $25.00/1M | $2.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $10.00/1M | $1.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Anthropic | Z AI |
| Veröffentlichung | 24. Nov. 2025 | 22. Dez. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 50.8 tok/s | 78.3 tok/s |
| TTFT | 1214ms | 710ms |
| Latenz | 1214ms | 26267ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 43.1 | 42.1 |
| Coding | 42.9 | 36.3 |
| Mathe | 62.7 | 95.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 81.0% | 85.9% |
| MMLU Pro | 88.9% | 85.6% |
| HLE | 12.9% | 25.1% |
| LiveCodeBench | 73.8% | 89.4% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 62.7% | 95.0% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 47.0% | 45.1% |
| LCR | 65.3% | 64.0% |
| IFBench | 43.0% | 67.9% |
| TAU-bench v2 | 86.3% | 95.9% |
| TerminalBench Hard | 40.9% | 31.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.7 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.7 (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 85.9% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Claude Opus 4.5 (Non-reasoning) erreicht einen 42.9 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Claude Opus 4.5 (Non-reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
GLM-4.7 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
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Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.