Modellvergleich
GLM-4.6 (Non-reasoning)
vs. Llama 3.1 Instruct 8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Z AI, Meta
Empfehlung
Z GLM-4.6 (Non-reasoning) 14 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, Coding
Bester Wert
Llama 3.1 Instruct 8B
100.0 Wert-Score
15.9 Reasoning / $0.10/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.1 Instruct 8B
$0.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GLM-4.6 (Non-reasoning)
37.4 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GLM-4.6 (Non-reasoning)
30.2 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Llama 3.1 Instruct 8B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B ist 6,0x guenstiger bei Eingabetokens als GLM-4.6 (Non-reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Instruct 8B generiert etwa 3,1x so viele Tokens pro Sekunde wie GLM-4.6 (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
GLM-4.6 (Non-reasoning) liegt 21.6 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
GLM-4.6 (Non-reasoning) liegt 25.3 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 8B beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GLM-4.6 (Non-reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Llama 3.1 Instruct 8B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-4.6 (Non-reasoning) | Me Llama 3.1 Instruct 8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.60/1M | $0.10/1M |
| Output-Kosten | $2.20/1M | $0.10/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.00/1M | $0.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Meta |
| Veröffentlichung | 30. Sept. 2025 | 23. Juli 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 63.6 tok/s | 196.0 tok/s |
| TTFT | 1728ms | 496ms |
| Latenz | 1728ms | 496ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 23.6 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 37.4 | 15.9 |
| Intelligenz | 30.2 | 11.8 |
| Coding | 30.2 | 4.9 |
| Mathe | 44.3 | 4.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 63.2% | 25.9% |
| MMLU Pro | 78.4% | 47.6% |
| HLE | 5.2% | 5.1% |
| LiveCodeBench | 56.1% | 11.6% |
| MATH 500 | — | 51.9% |
| AIME 2025 | 44.3% | 4.3% |
| AIME (Original) | — | 7.7% |
| SciCode | 33.1% | 13.2% |
| LCR | 26.3% | 15.7% |
| IFBench | 36.7% | 28.6% |
| TAU-bench v2 | 76.9% | 16.4% |
| TerminalBench Hard | 28.8% | 0.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.1 Instruct 8B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.10/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.6 (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 37.4 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GLM-4.6 (Non-reasoning) erreicht einen 30.2 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-4.6 (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Llama 3.1 Instruct 8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
