智流 FluxLane vs. Modelflare
Ein Modell auf zwei Relays: Echtheit, Geschwindigkeit, Preis, Cache und Verfügbarkeit, dazu die um Degradation bereinigte Intelligenz und das Preis-Leistungs-Verhältnis – mit einer Empfehlung für Ihren Schwerpunkt.
Empfehlung
Fünf Dimensionen
Weiter außen ist besser. Echtheit ist der Anteil der erhaltenen Intelligenz; die anderen vier Werte sind Platzierungen unter allen Relays dieses Modells.
智流 FluxLaneModelflare
Was ist Ihnen am wichtigsten?
Bei Schwerpunkt „Ausgewogen“ liegen beide nah beieinander
智流 FluxLane73
Modelflare74
Hauptgründe
Echtheit25%
Modelflare bewahrt 100% der Intelligenz des Modells; 智流 FluxLane 88%
Verfügbarkeit20%
智流 FluxLane war in den letzten 24 Stunden zu 100.0% verfügbar; Modelflare zu 98.5%
Preis-Leistung20%
Preis-Leistung: für mindestens ein Relay keine Daten
Tempo15%
Modelflare liefert das erste Token nach 1.33 s, 86 % schneller als 智流 FluxLane (9.76 s)
Preis15%
Preis: für mindestens ein Relay keine Daten
Cache5%
Cache: für mindestens ein Relay keine Daten
Kennzahlen
Bereinigte Intelligenz
Höher ist besser
Kosten pro Coding-Session
2 Mio. Eingabe- + 40.000 Ausgabe-Token · Niedriger ist besser
Preis-Leistung
Intelligenzpunkte pro 1 ¥ · Höher ist besser
Alle Werte
Intelligenz
Bereinigte Intelligenz50.056.9
Erhaltene Intelligenz88%100%
Trefferquote85% (Fragen: 20)97% (Fragen: 90)
Kosten
Preis-Leistung—26.0
Kosten pro Coding-Session—¥2.19
Eingabepreis—¥0.996
Ausgabepreis—¥4.98
Cache-RabattKeine Angabe90%
Leistung
Zeit bis zum ersten Token9.76 s1.33 s
Verfügbarkeit, letzte 24 Stunden100.0%98.5%
Stichproben31135
Route
GruppeGPT-MAX｜满血专线openai-first-topup
DatensicherheitStufe 4Stufe 4
Bereinigte Intelligenz = veröffentlichter Intelligenzindex des Modells × erhaltene Intelligenz. Erhaltene Intelligenz = Trefferquote des Relays ÷ höchste Trefferquote unter den geprüften Relays desselben Modells; bei weniger als 10 Fragen wird nicht bereinigt. Preis-Leistung = bereinigte Intelligenz ÷ Kosten pro Coding-Session. Unterschiede unterhalb eines Schwellenwerts gelten als etwa gleich. Die Empfehlung gewichtet die Kennzahlen nach dem gewählten Schwerpunkt und dient nur zur Orientierung.