Modellvergleich
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
vs. GPT-5 nano (medium)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Z AI, OpenAI
Chatten mit GLM-4.7-Flash & GPT-5Guenstigstes Modell
$0.05/1M
Hoechste Intelligenz
67.0% GPQA
Bestes Coding
25.9 Coding-Index
Preisunterschied
1.4x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests GLM-4.7-Flash (Reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
GPT-5 nano (medium)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
| Metrik | Z GLM-4.7-Flash (Reasoning) | Op GPT-5 nano (medium) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.07/1M | $0.05/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $0.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $0.14/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | OpenAI |
| Veröffentlichung | 19. Jan. 2026 | 7. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 82.3 tok/s | 140.8 tok/s |
| TTFT | 692ms | 50984ms |
| Latenz | 24987ms | 50984ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 30.1 | 25.9 |
| Coding | 25.9 | 22.9 |
| Mathe | — | 78.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 58.1% | 67.0% |
| MMLU Pro | — | 77.2% |
| HLE | 7.1% | 7.6% |
| LiveCodeBench | — | 76.3% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | 78.3% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 33.7% | 33.8% |
| LCR | 35.0% | 40.0% |
| IFBench | 60.8% | 65.9% |
| TAU-bench v2 | 98.8% | 30.4% |
| TerminalBench Hard | 22.0% | 17.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
GPT-5 nano (medium) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.05/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GPT-5 nano (medium) fuehrt bei Reasoning mit 67.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GLM-4.7-Flash (Reasoning) erreicht einen 25.9 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-4.7-Flash (Reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
GPT-5 nano (medium)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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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
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
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