Modellvergleich
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
vs. Qwen2.5 Max
Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Z AI, Alibaba
Empfehlung
Z GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) 7 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
100.0 Wert-Score
24.1 Reasoning / $0.15/1M
Niedrigster Preis
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
$0.07/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen2.5 Max
37.3 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
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) ist 22,9x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen2.5 Max.
Reasoning-Unterschied
Qwen2.5 Max liegt 13.2 Punkte vor GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) gewinnt 7 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 (Non-reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen2.5 Max
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) | Al Qwen2.5 Max |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.07/1M | $1.60/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $6.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $2.80/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 19. Jan. 2026 | 28. Jan. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 88.9 tok/s | — |
| TTFT | 1454ms | — |
| Latenz | 1454ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 8.4 |
| Reasoning-Score | 24.1 | 37.3 |
| Intelligenz | 22.1 | 16.3 |
| Coding | 11.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 45.2% | 58.7% |
| MMLU Pro | — | 76.2% |
| HLE | 4.9% | 4.5% |
| LiveCodeBench | — | 35.9% |
| MATH 500 | — | 83.5% |
| AIME (Original) | — | 23.3% |
| SciCode | 25.5% | 33.7% |
| LCR | 14.7% | — |
| IFBench | 46.3% | — |
| TAU-bench v2 | 91.8% | — |
| 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.
Qwen2.5 Max hat das staerkste Reasoning-Profil mit 37.3 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
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen2.5 Max
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
