Confronto · Modelli AI & LLM
GLM-5 vs GLM-4.6
Stesso metodo delle nostre classifiche: punteggi dal motore, dati con fonte, prezzi verificati.
Scheda: GLM-4.6 →Scheda: GLM-5 →
GLM-4.6
Z.ai
Scheda completa →74.6/100
- Accuratezza SWE-bench
- 68,2%
- Finestra di contesto
- 200k token
- Risposta massima
- 128k token
- Costo input per 1M token
- $0,60
GLM-5
Z.ai
Scheda completa →71.3/100
- Accuratezza SWE-bench
- 72,8%
- Finestra di contesto
- 200k token
- Risposta massima
- 128k token
- Costo input per 1M token
- $1,00
Il verdettoprendi GLM-4.6, guida in 2 aree su 4 — soprattutto su Costo input per 1M token.
L'altro resta davanti su SWE-bench Verified (% risolti).
- GLM-4.6 meglio per: Costo input per 1M token, Costo output per 1M token
- GLM-5 meglio per: SWE-bench Verified (% risolti)
Base: 6 differenze misurate su 9 caratteristiche confrontate. I punteggi li calcola il motore di ranking.
I numeri a confronto
Ogni barra è il dato verificato del prodotto; su ogni riga la più lunga è il valore più alto dei due.
- Accuratezza SWE-benchpiù alto è meglio
- Finestra di contestopiù alto è meglio
- Risposta massimapiù alto è meglio
- Costo input per 1M tokenpiù basso è meglio
- Costo input in cache per 1M tokenpiù basso è meglio
- Costo output per 1M tokenpiù basso è meglio
Chi vince dove
- Per programmareGLM-5Accuratezza SWE-bench
- Costa meno in letturaGLM-4.6Costo input per 1M token
- Costa meno in scritturaGLM-4.6Costo output per 1M token
Scheda a confronto
Prestazioni
Memoria e lunghezza delle risposte
Prezzi via API
Dimensioni e apertura
Quanto costa al mese
Cambia i volumi: il costo si calcola sui prezzi di listino verificati qui sopra.
Gli scenari sono solo punti di partenza da modificare, non dati sul tuo uso. Prezzi di listino senza sconti, fasce orarie o tasse.
Domande e risposte
Per programmare: GLM-4.6 o GLM-5?
GLM-5: 72,8% contro 68,2% (Accuratezza SWE-bench).
Costa meno in lettura: GLM-4.6 o GLM-5?
GLM-4.6: $0,60 contro $1,00 (Costo input per 1M token).
Costa meno in scrittura: GLM-4.6 o GLM-5?
GLM-4.6: $2,20 contro $3,20 (Costo output per 1M token).
Area per area
Stesso metro per entrambi: punteggio del motore su 100 per ogni criterio del profilo.
- SWE-bench Verified (% risolti)
- Finestra di contesto
- Costo output per 1M token
- Costo input per 1M token