Modellvergleich
GLM-4.5 (Reasoning)
vs. Qwen2.5 Coder Instruct 7B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Z AI, Alibaba
Empfehlung
Z GLM-4.5 (Reasoning) 10 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GLM-4.5 (Reasoning)
64.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GLM-4.5 (Reasoning)
26.3 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Qwen2.5 Coder Instruct 7B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als GLM-4.5 (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
GLM-4.5 (Reasoning) liegt 40.2 Punkte vor Qwen2.5 Coder Instruct 7B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
GLM-4.5 (Reasoning) gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GLM-4.5 (Reasoning)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-4.5 (Reasoning) | Al Qwen2.5 Coder Instruct 7B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.60/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $2.20/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.00/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | Alibaba |
| Veröffentlichung | 28. Juli 2025 | 19. Sept. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 52.6 tok/s | — |
| TTFT | 1156ms | — |
| Latenz | 39198ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 64.2 | 24.0 |
| Intelligenz | 26.4 | 10.0 |
| Coding | 26.3 | — |
| Mathe | 73.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.2% | 33.9% |
| MMLU Pro | 83.5% | 47.3% |
| HLE | 12.2% | 4.8% |
| LiveCodeBench | 73.8% | 12.6% |
| MATH 500 | 97.9% | 66.0% |
| AIME 2025 | 73.7% | — |
| AIME (Original) | 87.3% | 5.3% |
| SciCode | 34.8% | 14.8% |
| LCR | 48.3% | — |
| IFBench | 44.1% | — |
| TAU-bench v2 | 43.0% | — |
| TerminalBench Hard | 22.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Qwen2.5 Coder Instruct 7B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-4.5 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 64.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GLM-4.5 (Reasoning) erreicht einen 26.3 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-4.5 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
