Modellvergleich
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
vs. Small 3
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Z AI, Mistral
Empfehlung
Z GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) 8 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Reasoning, Intelligenz
Bester Wert
Small 3
100.0 Wert-Score
20.8 Reasoning / $0.10/1M
Niedrigster Preis
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
$0.07/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
21.9 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
11.0 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Small 3 bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) ist 1,1x guenstiger bei Eingabetokens als Small 3.
Geschwindigkeitsunterschied
Small 3 generiert etwa 1,6x so viele Tokens pro Sekunde wie GLM-4.7-Flash (Non-reasoning).
Reasoning-Unterschied
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) liegt 1.1 Punkte vor Small 3 beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) gewinnt 8 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Reasoning, Intelligenz, HLE.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Small 3
Mistral
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) | Mi Small 3 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.07/1M | $0.07/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $0.19/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $0.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Mistral |
| Veröffentlichung | 19. Jan. 2026 | 30. Jan. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 114.3 tok/s | 182.7 tok/s |
| TTFT | 1247ms | 543ms |
| Latenz | 1247ms | 543ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 71.6 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 21.9 | 20.8 |
| Intelligenz | 15.5 | 6.9 |
| Coding | 11.0 | — |
| Mathe | — | 4.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 45.2% | 46.2% |
| MMLU Pro | — | 65.2% |
| HLE | 4.9% | 4.1% |
| LiveCodeBench | — | 25.2% |
| MATH 500 | — | 71.5% |
| AIME 2025 | — | 4.3% |
| AIME (Original) | — | 8.0% |
| SciCode | 25.5% | 23.6% |
| LCR | 14.7% | 0.0% |
| IFBench | 46.3% | 26.4% |
| TAU-bench v2 | 91.8% | 19.6% |
| TerminalBench Hard | 3.8% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.07/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 21.9 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) erreicht einen 11.0 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 (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Small 3
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
