Modellvergleich
GLM-4.5V (Non-reasoning)
vs. Pixtral Large
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Z AI, Mistral
Chatten mit GLM-4.5V & PixtralGuenstigstes Modell
$0.60/1M
Hoechste Intelligenz
57.3% GPQA
Bestes Coding
10.8 Coding-Index
Preisunterschied
3.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests GLM-4.5V (Non-reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- AIME 2025
Pixtral Large
- MATH 500
| Metrik | Z GLM-4.5V (Non-reasoning) | Mi Pixtral Large |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.60/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $1.80/1M | $6.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.90/1M | $3.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Mistral |
| Veröffentlichung | 11. Aug. 2025 | 18. Nov. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 56.8 tok/s | 55.7 tok/s |
| TTFT | 28394ms | 462ms |
| Latenz | 28394ms | 462ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 12.7 | 14.0 |
| Coding | 10.8 | — |
| Mathe | 15.3 | 2.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 57.3% | 50.5% |
| MMLU Pro | 75.1% | 70.1% |
| HLE | 3.6% | 3.6% |
| LiveCodeBench | 35.2% | 26.1% |
| MATH 500 | — | 71.4% |
| AIME 2025 | 15.3% | 2.3% |
| AIME (Original) | — | 7.0% |
| SciCode | 18.8% | 29.2% |
| LCR | 0.0% | 10.3% |
| IFBench | 28.6% | 34.5% |
| TAU-bench v2 | 19.6% | 36.5% |
| TerminalBench Hard | 6.8% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.5V (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.5V (Non-reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 57.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GLM-4.5V (Non-reasoning) erreicht einen 10.8 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
GLM-4.5V (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Pixtral Large
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
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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