Porównanie modeli
Porównaj GLM-5.3 i Celeris-1 Magnus, korzystając z tej samej rubryki tekst i uzasadnienie pochodzącej od dostawcy. Żadnych tajemniczych wyników i żadnego wymyślonego rankingu porównawczego.
Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.
Przykład: 6000 tokenów wejścia dla 10 stron i 500 na podsumowanie. Długość stron bywa różna; dostosuj wartości.
Jedno wykonanie wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź. Tokeny to fragmenty tekstu: wejście to treść wysłana, a wyjście to otrzymana odpowiedź.
Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.
| Modelka | Dostęp | Szacowany koszt (USD) |
|---|---|---|
| Celeris-1 MagnusCeleris | Celeris | Brak zweryfikowanej stawki |
| GLM-5.3Z.ai | Z.ai | Brak zweryfikowanej stawki |
Szybkie ujęcie
Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych.
Porównaj dokładny punkt kontrolny i hosta, a nie tylko nazwę modelu. Kontekst, maksymalna wydajność, prędkość, cena, rejestrowanie i kontrole wnioskowania mogą zmieniać się w zależności od trasy.
Model języka dyfuzyjnego skoncentrowanego na agentach Celeris umożliwiający szybkie wnioskowanie, pętle narzędzi, działania strukturalne i integrację kompatybilną z OpenAI.
Publiczna strona z cenami zawiera etykietę Celeris-1, a nie Magnus, a usługa jest nadal dostępna na wczesnym etapie. Potwierdź bezpośrednio rozliczenia, pojemność, wsparcie, przechowywanie danych i produkcyjną umowę SLA firmy Magnus.
Porównaj opublikowane fakty
Wartości korzystają z opublikowanych jednostek i limitów każdego dostawcy. Puste miejsce oznacza, że dostawca nie opublikował bezpośrednio porównywalnej wartości w sprawdzanych źródłach.
| Tekst i uzasadnienie | GLM-5.3 | Celeris-1 Magnus |
|---|---|---|
| Okno kontekstoweMaksymalny łączny kontekst podpowiedzi i pracy udokumentowany przez dostawcę. | Do 1,31M na OpenRouter; 1M na QwenCloud | Łącznie 131 072 tokenów |
| Maksymalna wydajnośćLimit odpowiedzi opublikowany przez dostawcę, jeśli jest dostępny. | Do 262 144 tokenów na OpenRouter | Dowolny dodatni limit w połączonym kontekście |
| Odcięcie wiedzyNajnowsza wiarygodna data wyraźnie opublikowana przez dostawcę modelu. Wyszukiwanie i połączone narzędzia mogą pobierać nowsze informacje, ale nie zmieniają wbudowanego odcięcia modelu. | Nieopublikowane | Nieopublikowane |
| Cena wejściowaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wejściowych, chyba że zaznaczono inaczej. | Od 1,15 USD / 1 milion na OpenRouter | Stawka rodzinna 0,20 USD / 1 milion; zweryfikuj Magnusa |
| Cena wyjściowaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wyjściowych, chyba że zaznaczono inaczej. | Od 3,50 USD / 1 milion na OpenRouter | Stawka rodzinna 0,70 USD / 1 milion; zweryfikuj Magnusa |
| WejściaTypy multimediów akceptowane przez wymieniony punkt końcowy modelu. | Tekst | Tekst; części zawartości obrazu obsługiwane przez interfejs API |
| Narzędzia i agenciWybrane natywne narzędzia i możliwości budowania agentów, a nie wyczerpująca lista. | Narzędzia, wyniki strukturalne, kontrolowane rozumowanie na obsługiwanych trasach | Narzędzia, schemat JSON, wnioskowanie niskie/średnie/xwysokie |
Jak wybrać
Zacznij od zadania, które chcesz wykonać, a następnie sprawdź koszty, dostęp i szczegóły zasad dotyczące dokładnej trasy dostawcy.
Własne wagi przechowują monity w kontrolowanej przez Ciebie infrastrukturze. QwenCloud twierdzi, że nie przechowuje danych wejściowych ani wyjściowych API na potrzeby szkolenia; OpenRouter i inni dostawcy stosują własne zasady dotyczące tras.
Celeris mówi, że dane wejściowe i wyjściowe interfejsu API są przetwarzane w celu świadczenia usługi oraz monitorowania nadużyć i niezawodności. Publiczne ogłoszenie nie podaje jednego stałego okresu przechowywania treści ani obietnicy braku szkoleń; dostępne są opcje korporacyjnego VPC.
Linki do dostawców i API
Często zadawane pytania
GLM-5.3: Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych. Celeris-1 Magnus: Model języka dyfuzyjnego skoncentrowanego na agentach Celeris umożliwiający szybkie wnioskowanie, pętle narzędzi, działania strukturalne i integrację kompatybilną z OpenAI.
Rozważ GLM-5.3, jeśli Twoim priorytetem jest Agenci kodujący o długim kontekście. Rozważ Celeris-1 Magnus, jeśli Twoim priorytetem jest Agenci korzystający z narzędzi o niskim opóźnieniu. Przed zatwierdzeniem przetestuj oba rozwiązania, korzystając z własnych danych i trasy dostawcy.
Nie. To porównanie porównuje fakty opublikowane przez dostawcę dla kategorii Tekst i uzasadnienie. Nie wskazuje uniwersalnego zwycięzcy ani nie łączy niezgodnych wyników testów porównawczych stron trzecich.
