Modellvergleich
GLM-5.2 (max)
vs. V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · Z AI, DeepSeek
Empfehlung
Z GLM-5.2 (max)7 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Latenz, Reasoning
Bester Wert
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
100.0 Wert-Score
60.4 Reasoning / $0.18/1M
Niedrigster Preis
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
$0.14/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GLM-5.2 (max)
61.1 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
69.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) ist 9,3x guenstiger bei Eingabetokens als GLM-5.2 (max).
Geschwindigkeitsunterschied
GLM-5.2 (max) generiert etwa 1,2x so viele Tokens pro Sekunde wie V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort).
Reasoning-Unterschied
GLM-5.2 (max) liegt 0.7 Punkte vor V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) beim Reasoning.
Coding-Unterschied
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) liegt 0.3 Punkte vor GLM-5.2 (max) beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GLM-5.2 (max)
Z AI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
DeepSeek
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
EU-gehostete Inferenz
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Z GLM-5.2 (max) | De V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.30/1M | $0.14/1M |
| Output-Kosten | $4.18/1M | $0.28/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.02/1M | $0.18/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | DeepSeek |
| Veröffentlichung | 16. Juni 2026 | 31. Juli 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 129.2 tok/s | 104.0 tok/s |
| TTFT | 1119ms | 968ms |
| Latenz | 16600ms | 20197ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 8.8 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 61.1 | 60.4 |
| Intelligenz | 52.6 | 51.8 |
| Coding | 68.8 | 69.1 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 89.5% | 90.8% |
| HLE | 41.1% | 38.6% |
| SciCode | 50.5% | 49.9% |
| LCR | 76.7% | 74.3% |
| IFBench | 73.3% | — |
| TAU-bench v2 | 99.1% | — |
| TerminalBench Hard | 50.8% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.14/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GLM-5.2 (max) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 61.1 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) erreicht einen 69.1 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-5.2 (max)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
