Modellvergleich
GLM-4.6 (Reasoning)
vs. GLM-4.6 (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Z AI
Chatten mit GLM-4.6Guenstigstes Modell
$0.57/1M
Hoechste Intelligenz
78.0% GPQA
Bestes Coding
30.2 Coding-Index
Preisunterschied
1.0x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests GLM-4.6 (Reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
GLM-4.6 (Non-reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
| Metrik | Z GLM-4.6 (Reasoning) | Z GLM-4.6 (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.57/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $2.20/1M | $2.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.98/1M | $1.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Z AI |
| Veröffentlichung | 30. Sept. 2025 | 30. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 64.6 tok/s | 64.9 tok/s |
| TTFT | 739ms | 943ms |
| Latenz | 31691ms | 943ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 32.5 | 30.2 |
| Coding | 29.5 | 30.2 |
| Mathe | 86.0 | 44.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.0% | 63.2% |
| MMLU Pro | 82.9% | 78.4% |
| HLE | 13.3% | 5.2% |
| LiveCodeBench | 69.5% | 56.1% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 86.0% | 44.3% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 38.4% | 33.1% |
| LCR | 54.3% | 26.3% |
| IFBench | 43.4% | 36.7% |
| TAU-bench v2 | 70.5% | 76.9% |
| TerminalBench Hard | 25.0% | 28.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.6 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.57/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.6 (Reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 78.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
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 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
GLM-4.6 (Non-reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.