Modellvergleich
Gemini 3 Flash Preview (Reasoning)
vs. GLM-5-Turbo
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Google, Z AI
Chatten mit Gemini & GLM-5-TurboGuenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
89.8% GPQA
Bestes Coding
42.6 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests Gemini 3 Flash Preview (Reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
GLM-5-Turbo
Kein eindeutiger Sieger
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Explore Inference APIGLM
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 | Go Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) | Z GLM-5-Turbo |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.50/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $3.00/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.13/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | |
| Veröffentlichung | 17. Dez. 2025 | 15. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 183.9 tok/s | — |
| TTFT | 5613ms | — |
| Latenz | 5613ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 46.4 | 46.8 |
| Coding | 42.6 | 36.8 |
| Mathe | 97.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 89.8% | 84.7% |
| MMLU Pro | 89.0% | — |
| HLE | 34.7% | 25.4% |
| LiveCodeBench | 90.8% | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 97.0% | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 50.6% | 43.6% |
| LCR | 66.3% | 60.7% |
| IFBench | 78.0% | 73.2% |
| TAU-bench v2 | 80.4% | 98.5% |
| TerminalBench Hard | 38.6% | 33.3% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-5-Turbo bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 89.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) erreicht einen 42.6 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 Flash Preview (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
GLM-5-Turbo
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
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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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