Modellvergleich
GLM-4.6V (Reasoning)
vs. GLM-4.5-Air
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Z AI
Chatten mit GLM-4.6V & GLM-4.5-AirGuenstigstes Modell
$0.20/1M
Hoechste Intelligenz
73.3% GPQA
Bestes Coding
23.8 Coding-Index
Preisunterschied
1.5x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests GLM-4.6V (Reasoning)
- HLE
- AIME 2025
GLM-4.5-Air
- GPQA
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
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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 | Z GLM-4.6V (Reasoning) | Z GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.30/1M | $0.20/1M |
| Output-Kosten | $0.90/1M | $1.10/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.45/1M | $0.43/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Z AI |
| Veröffentlichung | 8. Dez. 2025 | 28. Juli 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 29.6 tok/s | 61.7 tok/s |
| TTFT | 1078ms | 1083ms |
| Latenz | 68616ms | 33511ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 23.4 | 23.2 |
| Coding | 19.7 | 23.8 |
| Mathe | 85.3 | 80.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 71.9% | 73.3% |
| MMLU Pro | 79.9% | 81.5% |
| HLE | 8.9% | 6.8% |
| LiveCodeBench | 16.0% | 68.4% |
| MATH 500 | — | 96.5% |
| AIME 2025 | 85.3% | 80.7% |
| AIME (Original) | — | 67.3% |
| SciCode | 30.4% | 30.6% |
| LCR | 40.3% | 43.7% |
| IFBench | 30.1% | 37.6% |
| TAU-bench v2 | 31.6% | 46.5% |
| TerminalBench Hard | 14.4% | 20.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.5-Air bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.20/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.5-Air fuehrt bei Reasoning mit 73.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GLM-4.5-Air erreicht einen 23.8 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-4.6V (Reasoning)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
GLM-4.5-Air
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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.