Modelflare vs. NexoToken
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.
ModelflareNexoToken
Was ist Ihnen am wichtigsten?
Bei Schwerpunkt „Ausgewogen“ empfehlen wir Modelflare
Modelflare100
NexoToken0
Hauptgründe
Echtheit25%
Echtheit: für mindestens ein Relay keine Daten
Verfügbarkeit20%
Modelflare war in den letzten 24 Stunden zu 98.5% verfügbar; NexoToken zu 90.0%
Preis-Leistung20%
Preis-Leistung: für mindestens ein Relay keine Daten
Tempo15%
Modelflare liefert das erste Token nach 0.96 s, 87 % schneller als NexoToken (7.27 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 Intelligenz31.731.7
Erhaltene Intelligenz100%Noch nicht gemessen
Trefferquote100% (Fragen: 90)Noch nicht gemessen
Kosten
Preis-Leistung3.70—
Kosten pro Coding-Session¥8.56—
Eingabepreis¥4—
Ausgabepreis¥14.000000000002—
Cache-RabattKeine AngabeKeine Angabe
Leistung
Zeit bis zum ersten Token0.96 s7.27 s
Verfügbarkeit, letzte 24 Stunden98.5%90.0%
Stichproben19730
Route
Gruppeglm-stable国产优选
DatensicherheitStufe 4Stufe 0
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.