Z AI 模型:智能、性能与价格
Artificial Analysis 已对 Z AI 的 23 个模型进行基准测试。下方对这些模型的关键指标进行了比较。
- 智能方面,Z AI 得分最高的模型是 GLM-5.3 (Max)(32)。
- 速度方面,GLM-5.3 (Low)(18.2 分钟) 的每任务耗时最短。
- 延迟方面,GLM-5.3 (Low)(13.76 秒) 的首个答案 token 等待时间最短。
- 价格方面,GLM-5.3-Flash($0.58) 的单任务成本最低。不同模型的价格差异最高可达 8.6 倍。
智能
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index 与每项任务的成本
成本
每项 Intelligence Index 任务的成本
速度与延迟
Intelligence Index 每项任务耗时
能力得分
能力指数
Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, AutomationBench-AA, HLE-Diamond · Higher is better
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better
Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better
Z AI 的所有发布
更多详情
权重 | 服务商基准测试 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3 (Max) | 32 | 753B 推理时启用 40B 个参数 | 1M | US$0.9 | 31.0 | 64 | +21 | |||
| GLM-5.3-Flash | 28 | 320B 推理时启用 18B 个参数 | 1M | US$0.1 | 39.5 | 57 | +19 | |||
| GLM-5.3 (Low) | 23 | 753B 推理时启用 40B 个参数 | 1M | US$0.9 | 18.2 | 48 | +5 | |||
| GLM-4.5V (Non-reasoning) | - | 108B 推理时启用 12B 个参数 | 64k | US$0.4 | - | 57 | ||||
| GLM-5-Turbo | - | - | 200k | - | - | - | 不可用 | - | ||
| GLM-4.5 (Reasoning) | - | 355B 推理时启用 32B 个参数 | 128k | - | - | - | - | |||
| GLM 5V Turbo (Reasoning) | - | - | 200k | - | - | - | 不可用 | - | ||
| GLM-4.7-Flash (Reasoning) | - | 31.2B 推理时启用 3B 个参数 | 200k | US$0.1 | - | 116 | ||||
| GLM-4.5V (Reasoning) | - | 108B 推理时启用 12B 个参数 | 64k | US$0.4 | - | 53 | ||||
| GLM-5 (Reasoning) | - | 744B 推理时启用 40B 个参数 | 200k | US$0.7 | - | 64 | +2 | |||
| GLM-4.6V (Non-reasoning) | - | 108B 推理时启用 12B 个参数 | 128k | US$0.3 | - | 33 | ||||
| GLM-5.1 (Reasoning) | - | 744B 推理时启用 40B 个参数 | 200k | US$0.8 | - | 77 | +2 | |||
| GLM-4.5-Air | - | 106B 推理时启用 12B 个参数 | 128k | US$0.3 | - | 66 | ||||
| GLM-4.6 (Reasoning) | - | 357B 推理时启用 32B 个参数 | 200k | US$0.4 | - | 29 | ||||
| GLM-4.7 (Reasoning) | - | 357B 推理时启用 32B 个参数 | 200k | US$0.5 | - | 34 | ||||
| GLM-4.7 (Non-reasoning) | - | 357B 推理时启用 32B 个参数 | 200k | US$0.5 | - | 31 | ||||
| GLM-5.1 (Non-reasoning) | - | 744B 推理时启用 40B 个参数 | 200k | US$0.8 | - | 62 | ||||
| GLM-4.6 (Non-reasoning) | - | 357B 推理时启用 32B 个参数 | 200k | US$0.6 | - | 32 | ||||
| GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) | - | 31.2B 推理时启用 3B 个参数 | 200k | US$0.1 | - | 78 | ||||
| GLM-4.6V (Reasoning) | - | 108B 推理时启用 12B 个参数 | 128k | US$0.3 | - | 39 | ||||
| GLM-5.2 (Non-reasoning) | - | 753B 推理时启用 40B 个参数 | 1M | US$0.9 | - | 169 | +3 | |||
| GLM-5 (Non-reasoning) | - | 744B 推理时启用 40B 个参数 | 200k | US$0.7 | - | 51 | ||||
| GLM-5.2 (Max) | - | 753B 推理时启用 40B 个参数 | 1M | US$0.9 | - | 90 | +14 |