Modellvergleich
DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort)
vs. GLM-5.1 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 2 Benchmarks · DeepSeek, Z AI
Chatten mit DeepSeek & GLM-5.1Guenstigstes Modell
$1.40/1M
Hoechste Intelligenz
90.5% GPQA
Bestes Coding
43.4 Coding-Index
Preisunterschied
1.2x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
2 Tests DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort)
- GPQA
- HLE
GLM-5.1 (Reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | De DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) | Z GLM-5.1 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.74/1M | $1.40/1M |
| Output-Kosten | $3.48/1M | $4.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.17/1M | $2.15/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | Z AI |
| Veröffentlichung | 24. Apr. 2026 | 7. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 37.6 tok/s | 51.3 tok/s |
| TTFT | 1288ms | 674ms |
| Latenz | 54312ms | 74566ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 49.8 | 51.4 |
| Coding | 43.3 | 43.4 |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 90.5% | 86.8% |
| MMLU Pro | — | — |
| HLE | 33.5% | 28.0% |
| LiveCodeBench | — | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 46.4% | 43.8% |
| LCR | 65.0% | 62.3% |
| IFBench | 71.3% | 76.3% |
| TAU-bench v2 | 94.2% | 97.7% |
| TerminalBench Hard | 41.7% | 43.2% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-5.1 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.40/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) fuehrt bei Reasoning mit 90.5% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GLM-5.1 (Reasoning) erreicht einen 43.4 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
DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
GLM-5.1 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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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