Modellvergleich
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
vs. Qwen3 32B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Z AI, Alibaba
Empfehlung
Z GLM-4.7-Flash (Reasoning) 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
100.0 Wert-Score
31.8 Reasoning / $0.15/1M
Niedrigster Preis
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
$0.07/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 32B (Non-reasoning)
32.7 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
25.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
GLM-4.7-Flash (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
GLM-4.7-Flash (Reasoning) ist 2,1x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 32B (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3 32B (Non-reasoning) liegt 0.9 Punkte vor GLM-4.7-Flash (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GLM-4.7-Flash (Reasoning) gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 32B (Non-reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-4.7-Flash (Reasoning) | Al Qwen3 32B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.07/1M | $0.15/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $0.59/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $0.26/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 19. Jan. 2026 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 94.1 tok/s | 96.8 tok/s |
| TTFT | 888ms | 1231ms |
| Latenz | 22140ms | 1231ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 60.4 |
| Reasoning-Score | 31.8 | 32.7 |
| Intelligenz | 30.1 | 14.5 |
| Coding | 25.9 | — |
| Mathe | — | 19.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 58.1% | 53.5% |
| MMLU Pro | — | 72.7% |
| HLE | 7.1% | 4.3% |
| LiveCodeBench | — | 28.8% |
| MATH 500 | — | 86.9% |
| AIME 2025 | — | 19.7% |
| AIME (Original) | — | 30.3% |
| SciCode | 33.7% | 28.0% |
| LCR | 35.0% | 0.0% |
| IFBench | 60.8% | 31.5% |
| TAU-bench v2 | 98.8% | — |
| TerminalBench Hard | 22.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.7-Flash (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.07/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 32B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 32.7 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
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)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3 32B (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
