Modellvergleich
Gemma 3 27B Instruct
vs. GLM-4.6 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Google, Z AI
Empfehlung
Z GLM-4.6 (Reasoning) 15 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Bester Wert
Gemma 3 27B Instruct
100.0 Wert-Score
30.4 Reasoning / $0.15/1M
Niedrigster Preis
Gemma 3 27B Instruct
$0.11/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GLM-4.6 (Reasoning)
59.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GLM-4.6 (Reasoning)
29.5 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Gemma 3 27B Instruct bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Gemma 3 27B Instruct ist 5,0x guenstiger bei Eingabetokens als GLM-4.6 (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
GLM-4.6 (Reasoning) liegt 28.8 Punkte vor Gemma 3 27B Instruct beim Reasoning.
Coding-Unterschied
GLM-4.6 (Reasoning) liegt 19.9 Punkte vor Gemma 3 27B Instruct beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
GLM-4.6 (Reasoning) gewinnt 15 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Gemma 3 27B Instruct
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
GLM-4.6 (Reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Go Gemma 3 27B Instruct | Top-Wahl Z GLM-4.6 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.11/1M | $0.55/1M |
| Output-Kosten | $0.25/1M | $2.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $0.96/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | |
| Veröffentlichung | 12. März 2025 | 30. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 50.6 tok/s |
| TTFT | — | 1591ms |
| Latenz | — | 41092ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 29.3 |
| Reasoning-Score | 30.4 | 59.2 |
| Intelligenz | 10.3 | 32.5 |
| Coding | 9.6 | 29.5 |
| Mathe | 20.7 | 86.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 42.8% | 78.0% |
| MMLU Pro | 66.9% | 82.9% |
| HLE | 4.7% | 13.3% |
| LiveCodeBench | 13.7% | 69.5% |
| MATH 500 | 88.3% | — |
| AIME 2025 | 20.7% | 86.0% |
| AIME (Original) | 25.3% | — |
| SciCode | 21.2% | 38.4% |
| LCR | 5.7% | 54.3% |
| IFBench | 31.8% | 43.4% |
| TAU-bench v2 | 10.5% | 70.5% |
| TerminalBench Hard | 3.8% | 25.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
Gemma 3 27B Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.11/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.6 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 59.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GLM-4.6 (Reasoning) erreicht einen 29.5 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
Gemma 3 27B Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
GLM-4.6 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
