Modellvergleich
Gemini 3 Deep Think
vs. GLM-4.5V (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · Google, Z AI
Empfehlung
Go Gemini 3 Deep Think 4 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
Gemini 3 Deep Think
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Coding
GLM-4.5V (Reasoning)
10.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Gemini 3 Deep Think ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als GLM-4.5V (Reasoning).
Top-Wahl-Begruendung
Gemini 3 Deep Think gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Gemini 3 Deep Think
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
GLM-4.5V (Reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Go Gemini 3 Deep Think | Z GLM-4.5V (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $1.80/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.90/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | |
| Veröffentlichung | 5. Feb. 2026 | 11. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 30.3 tok/s |
| TTFT | — | 1178ms |
| Latenz | — | 67175ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | — | 47.1 |
| Intelligenz | — | 15.1 |
| Coding | — | 10.9 |
| Mathe | — | 73.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 68.4% |
| MMLU Pro | — | 78.8% |
| HLE | — | 5.9% |
| LiveCodeBench | — | 60.4% |
| AIME 2025 | — | 73.0% |
| SciCode | — | 22.1% |
| LCR | — | 0.0% |
| IFBench | — | 34.2% |
| TAU-bench v2 | — | 22.5% |
| TerminalBench Hard | — | 5.3% |
Wichtigste Erkenntnisse
Gemini 3 Deep Think bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.5V (Reasoning) erreicht einen 10.9 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
Gemini 3 Deep Think
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
GLM-4.5V (Reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
